智能配电网多目标优化的自愈恢复控制
智能配电网多目标优化的自愈恢复控制[20191215170327]
摘 要
随着社会的发展，人们对电能品质、供电可靠性的要求日益提高，配电网络的高速发展，也使得它的整个系统结构更加复杂化，传统的人工调度管理方式已经越来越来不能满足当代电网的需求。所以，智能电网的研究成为了新时代电网的热门研究方向。
而智能配电网的自动化和系统优化最首先得考虑到的就是它的自愈恢复的能力，即自我重构恢复的能力。配电网的恢复重构是指在开关动作容许的前提下，改 ，使配电网脱离故障或者不稳定的运行状态。
本文以网损最小为最终寻优目标，利用配电网通常要保证开环运行，且含有固定的联络开关数的特点，发现了一种能够排除配电网重构过程中出现闭环或孤岛情况的新思路，提出了一种基于最优网损的配电网重构算法，通过改进寻优过程中的优先搜索法,让配电网重构过程中的目标函数与潮流计算的相关结果关联，很大程度上缩小了不可行解的空间。在配电网潮流求解方面，本文经过对各类潮流计算方法的归纳对比，结合配电网正常运行时呈现辐射状拓扑结构的特征，采用了前推回代法来求解配电网潮流问题，并在Matlab上对12节点系统、16节点系统算例进行了潮流性能测试，均能很好较快的收敛。最后通过Matlab对整个重构算法以IEEE16节点系统为例进行仿真分析，结果表明该算法确实能够较快获得最优网损的重构方案，进一步验证了本文算法的有效性和可靠性。
关 损
ABSTRACT
Under the developing of society, people of power fabric, supply reliability demands progress, the fast advancement of the allocation network, but also makes it more complicated structure of the whole system, the custumal manual scheduling management has become more and more unable to meet contemporary Power demand. Therefore, the study of intelligent distribution network has become a hot research direction of the new era.
The smart assignment grid automation and system optimum seeking method is best served with recovery taking into consideration the reconstruction of the grid. Anew-construction of the distribution net is the basis on recovery fault location and isolation on how to restore power to the area of power failures, the goal is allowed under the operating conditions and electrical constraints, converting integrate switch and cut breakers state , as much as the load power and quickly transferred to the normal region of the feeder.
The current assignation grid reconstruction recovery research focus is mainly based on the smallest net loss of assignation net reconfiguration, paper, under the premise of the smallest net loss based on the use and distribution Net-com often has the characteristics of an open-loop operation, proposed a constitution Network Reconfiguration flow calculation method based on the results of the relevant distribution Network Reconfiguration of the objective function and flow calculation
combined, excluding feasible reconstruction plan. , through the
centralized distribution grid flow consideration tactics comprehensive comparison,
grid tree topology, use of the former branch current method to trend. Finally, instance of this algorithm on matlab emulation, further tell to verify and a algorithm.
Keywords: Smart distribution grids; self-recovery; reconstruction; and backward ; ; loss
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 - 1 -
1.1 课题研究的背景和意义 - 1 -
1.2 智能电网的概念和特点 - 2 -
1.3 国内外智能电网的研究现状 - 4 -
1.4 本文的主要工作 - 7 -
第二章 配电网的拓扑分析和潮流计算 - 8 -
2.1 配电网的拓扑分析和数学建模 - 8 -
2.2 配电网的运行特点 - 9 -
2.3 配电网的潮流计算 - 9 -
2.4 前推回代法加算例分析 - 10 -
2.4.1 配电网的初始数据描述 - 11 -
2.4.2 节点分层矩阵layerm和上层节点矩阵nu的生成过程 - 11 -
2.4.3 基于节点分层的前推回代潮流计算过程及步骤 - 14 -
2.4.4 在Matlab上实现算法，实例验证其有效性 - 15 -
第三章 基于最优网损的智能电网自愈恢复控制 - 19 -
3.1 配电网重构的概述 - 19 -
3.2 配电网重构的数学模型 - 19 -
3.2.1 重构建模思想 - 19 -
3.2.2 重构的目标函数和约束条件 - 20 -
3.3 基于最优网损的配电网重构 - 21 -
3.3.1 重构基本思路 - 21 -
3.3.2 搜索重构方案 - 22 -
3.3.3 消除孤岛和闭环 - 23 -
第四章 MATLAB程序设计及结果分析 - 25 -
4.1 重构程序流程图 - 25 -
4.2 IEEE16节点系统故障重构结果及分析 - 26 -
4.3 IEEE16节点系统优化重构结果及分析 - 29 -
第五章 论文总结与展望 - 32 -
5.1 论文总结 - 32 -
5.2 论文不足处及展望 - 33 -
参考文献 - 35 -
致 谢 - 38 -
附 录 - 39 -
1、12节点和16节点系统参数 - 39 -
2、英文文献原文 - 41 -
3、中文翻译 - 47 -
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
进入新世纪以来，随着国际国内的能源形势、经济形势发生的巨大变化，新一轮世界能源革命己经拉开序幕。开展低碳生活、保护生态环境、实现可持续发展，已经成为全世界人民的共同目标。能源改革的主要内容是发展清洁能源、保障能源安全以及解决环保问题，其中电网系统作为能源供给的关键环节，其发展道路对于清洁能源的研发起到相当重要的作用。经由国内外科研学者的研发摸索与实际探寻，智能电网的理念渐渐浮出水面，成为全世界电力工业关于局势变革的联合选择。作为世界电力发展新动向，智能电网的研究与实践己经得到中国政府深度重视，已经达成共识要大力建设智能电网，并势在必行[1]。
智 ，是促进实现生态环境经济建设可持续 途径。在哥本哈根气候峰会上，2020，中国政府许诺，在一次能源消费中清洁能源将占15%，清洁能源的发展是一个非常困难的任务。中国的太阳能，水电，地热资源主要集中在中国西部，北部的偏远地区，需要投入大量资源用于开采，运输，销售渠道的建设。资源先天优势、间歇性能源接入的技术性和经济性还有我国国情，智能电网是实现清洁能源研发的最令人满意的途径，鉴于其大规模的远程输送和使用范围广泛的特点。智能输配电网可以给清洁能源的集约化提供环保性的平台，有利于优化电力系统的资源处理能力和能源布局能力、保证能源安全的战略任务[2]。
智能电网 实践方式。智能电网能够促进上下游产业的发展，一方面是高科技经济形势的发展趋势，推动相关装备和产业结构的发展升级，如电力，设备的发展，另一方面将提供自动化良好的沟通平台，制造业通信业深度融合，促进相关产业的健康发展，激发新的产业诞生[2]。
智能电网使客户的多样化需要得到满足，是加强电网的相互交换和提升工作效率的和谐方式；智能电网是以友好的方式，以提高增值服务，互动功能为目标的电力网络。在科技的推动下，信息技术和城市现代化建设不断发展，例如汽车，能源需求多样化的智能大厦，智能家居，智能城市等新兴项目的涌现，赋予了电网建设更加沉重而伟大的任务。我们只有在自主创新的基础上，不断加速重要领域的研究和推动智能电网技术的进步发展，让用户更为关心的电网的电能品质、供电稳定性、用电服务水平等综合属性得到提升，所以要要求较高的电网智能化表达，完成关键技术领域的突破，形成适应性强，电力系统安全稳定控制的网络环境，以满足性能，服务的动态用户需求，不断改善服务品质和提高服务水平[2]。
智能电网的发展和建设是政府的一项伟大实践工程，当然也离不开电力企业的建设，大众社区的参与。智能电网的成长直接关连到经济社会的稳定发展和民生国计，是研发使用清洁动力、发展科学有道的资源使用体制的迫切需求，这是社会时代给予能源动力工业的伟大而又艰巨的任务[3]。
1.2 智能电网的概念和特点
智能电网包括电力工业，交通，分布，变化，使用智能电网，分配等方面的建设，不断开发新技术，功率控制技术，管道数据通信技术的有机结合，智能化交流完成一个从发电到电力消费环节，优化电力生产，输送和分配的任务。智能电网的骨子里其实便是动力更换和集成使用，它必须在设立研发的体系和开设共享的信息理念的基础上，从侧面设施覆盖分布式发电广泛分散到所有的电力系统和相关的链接的电力市场，促进电力流，信息流，业务流的统一发展。电力企业作用是促使技术与详细交易完成有用的结合，让智能电网发展在企业产能运作过程当中实现成果，最终实现提高运作收益的目的。
智能电网是一个新生的电力网络，使用先进数字技术对电能的生产及各流块地分布进行有效的管理，目前它的核心特征大概分为：自愈，互动，可承接各种类型的客户，实现各种资源的鲁棒性，对电能质量需求的适应性，（包括可再生能源）具有兼容性，电力系统技术使用的多样性分布。允许不同发电方式的注入、能够推动用电设备市场进步和有效处理资源优化配置，最终使整个电力网络形成一个统一的整体，各个分块相互促进，协调发展。智能电网和传统电网的主要区别如下表1.2所示[4]：
特征 传统电网 智能电网
自愈 当处于故障或不正常运行状态时，首先保障电力设备不受过多损坏，降低财产损失 能够实时、在线持续的运行评价和预测分析，能够自我诊断、自我防治、自我恢复的能力，以减少由于电力扰动而影响到的用户
可靠 很脆弱，遇到自然灾害或人为破坏时容易损失惨重 拥有可靠性和稳定性的性能评估指标，具备检测、抵抗自然风险、抗碰击的能力，减小损失，快速恢复供电
预估 故障、扰动发生时才做出回应 即时对电网的当前状态进行安全预估，已经预防和控制。安全规划随时做好，预测可能发生的事故，快速模拟和仿真，并提供信息规划。
安全 物理体系结构缺乏支持，信息达不到要求的安全机制 包括电网物理框架安全和电脑信息安全，重视基于信息化、平台数字化的防火墙设立，保障业务流、信息流、电力流的安全。
兼容 由集中发电主导，分布式产电和储能安置安装有限 允许不同发电方式的接入，巩固填补集中式发电系统，兼容微网运行及“随插随用”，加强和用户间的互相交流。支持电力系统达成自愈恢复控制。
互动 用户负荷都同等处理，与电力系统之互动较少甚至没有互动 转变用户“饱受荒凉”的近况和电力服务理念，看重负荷的需要，通过与负荷之间的双向通信，兑现电力需求控制，使得用户完全参与用电系统，可以获得完整的价格反馈、高效用能意见和其他更多的附加服务
协调 设备、管理中心、用户间缺少协作调谐，部分与全部、迅速与慢速、汇聚与分布之间缺乏协调 电网中各个子系统之间需要协调，通过信息处理方式让各种数据和信息坦诚公布，便于电网中设备、各设备、管理中心、用户互动和协作，达成电力系统和电力市场的和谐对接
效率高 电能产品买卖市场规模有限，电力资产不能彻底利用和科学控制 供效要高，网络数据流的传输速率也要快;有效的分配资源和发展电力产业
优质 关注于电网的故障和停电，对电能品质很少关注 根据用户负荷的需求，提供不同的电能品质和价格择选;Dfacts设备、要求侧控制和智能微网，高效确保电能品质
集成 数据缺少共享，大部分系统之间处于相对单独的状态 各级电力网络和数据库相结合，让电力的工业发电，输电，变电，配电，消费、调度等流块进行集合，达成数据高度共享，增强系统智能化能力、可靠性和整体各种性能
标准 无社会统一的标准，造成资源浪费 智能电网的开发和智能化装置要符合统一国际标准，提高网络的可互换性和可操作性
1.3 国内外智能电网的研究现状
1.美国
美国是世界上第一个发表智能电网的理念，也是第一个开始智能电网的研究及建设的国家。美国电科院在2002年时就己经在能源和数据集成组建工程中提出了智能电网的理念;03年3月，布什政府发表“电网2030策划”，指出要建立现代化电力网络;05年末，美国IBM发表了当时比较著名的“智能电网”研究方向;10年，美利坚政府设立了一系列智能电网改造和实现措施方案，加大对智能电网的投资力度，推快电力系统智能化自动化发展过程。于此时，美国的生产率和质量中心(America productivity & Quality center，APQC)和全球智能化电网公司集团(Global intelligent utility network union，GIUNC )在IBM公司的帮助下，绘制了较为健全的智能电网网络模型,以评测和衡估智能电网的发展进度、指导智能电力系统的推广[5-8]。
在具体实施过程方面，位于美国Texas的Austin City从02年末开始，采取安设智能电表和实现无线通信网络等具体措施，来完成与用户之间的沟通。08年7月末，第一期智能电网工程在美国的Boulder, Colorado City的电力网络工程建设得到实现。这两个智能电力系统建设工程都把智能化电力设备作为家庭网(Family area network)的进口和电网自动化的通道，来完成对各类智能电力设备的有效管理[4]。
2.欧盟和其它国家
欧洲国家研发和推广智能电网，首要目的是为了应付全球气候改变、对石油天然气，煤等化石能源需求日渐增大、原油价格容易受全球形势影响浮动较大等困难。发展推广智能电网建设，以满足欧洲的能源需求，尽可能体现可再生能源如风能和北非戈壁的太阳能发电的庞大潜力优势，来改善将来欧洲各国紧张的能源环境。智能电网的推广建设能够帮助欧盟的完成减排计划，二十年后，智能电网技术，可以减少欧洲国家未来十多年的15％的排放量。欧洲各国电网重要的网络资产称重方面，需求方面，包括储能和发电等领域是欧洲目前技术研究的四大块[4]。
Italy在04年末就实现了全球最大规模的telegesttore智能电网工程，被全球各电力研究所公认为完成建设智能电网目标的最领先的国家。就在不久后，位于加拿大的Ontario省也开始通过采取先进的基础设备和智能电表，大力发展智能电网的建设，有关专家预测到2010年它的智能电力系统就可以正式投入到Ontario省120多万人口的工作生活中，为他们提供用电服务[4]。
Japan在以本国的国情和建设智能电网解决应对新的能源为目标的基础上，结合可再生能源和电网可靠性技术和其他智能电网的研究和发展。政府机构、商会协会、电力企业、设备建造业和科研机构共同展开合作，主动利用自身擅长技术与专业特点，积极投身本国特色智能电网研究当中[10]。
3、中国
???? 我国智能电网的成长环境也类似于欧美国家所处的状态：在全局调控层面，电力生产需要满足设立能源节约型及环境和谐型社会的需求，适应全球气候变化；市场化改革的水平，交易手法与定价手段正在变化，市场供求双方的互相交流将会越来越平常。这说明智能电网研发将成为我国电网研究的一个新方向。迄今，中国发展智能电网的基础已经具备，大力发展智能电网，电力产业各领域都将发生翻天覆地的改变[10]。?
? 此外，我国的电网产业正在转化经营模式，客户的用电行为也在发生变化。为出发点，以构建一个智能电网，可以更容易地建立以满足下一代电力网络的未来需求。为了完成电网自动化的重任，我们已经开展了许多相关高层次领域技术的研究，目前也取得了较为不错的效果。智能电网的发展，将让这些研究达到一个更高的水平，且挖掘更多有用的研究方向。除了可再生能源的发展，等一系列新技术，储能技术，先进的双向智能抄表量测装备，接入技术，如风力和太阳能发电，微电网等。?
???? 智能电网也需要继续整改和集成企业财产管理和电网运行管理平台，提供全方位的网络规划，建设，经营和管制数据服务。中国电力公司开展的sg18612项目，奠定了智能电网建设的基础，使智能电网从理念到实现，这是一个艰巨地挑战，也是一项伟大地使命[10]。?
???? 中国的电力系统产业已经明确了追求先进的发展战略，迅速扩大电网规模的电力用户也改变行为。出发点为构建一个智能电网，凭借电网扩张的机会，可以使其更容易建立，以满足新一代的电力网络的要求，使技术水平处在世界的前沿。中国的电网事业也面临一些特殊问题，如国家电网尚未建成强有力的支撑框架，能够承受电网的多重故障的弱项；骨干电网区域电网薄弱，低功耗系统级的稳定性不强及较低灵活性；现有的高压远距离电缆，容量大是大但是传送能力低，无法充分利用其容量来提升传输效率；企业信息化相对来说比较落后，尚无建成一个综合的出产和经管系统，讯息孤岛很泛滥，在IT重大决议和现代化管理的作用尚没有得到彻底施展等等。所以 智能电网的 装备较为 有的 压器，我国不仅改进了新的设备。中国的高功率的起点，智能化更容易。中国的电力产业系统，变压器等基本设施安设和配置建造能力要比美国更先进，具备大力建设智能化电网的前提条件[10]。?
???? 我们最初的智能电网投资中只有30亿，但其变压器的安设，智能终端，网络营销等行业所带动巨大的需求能够至少有一个拉升其每年2个百分点的增加。十一五期间，中国估计100多亿用于研发电力信息技术，若从现在开始专注于建立一个互动的电力系统，其收效是相当可观的，若加大投资力度，中国将可能成为交互变化占主导地位的全球领先国家电网。中国首个特高压交流“试验示范”线路刚建成投产，淮南到上海，锡盟一个上海，陕西北边一个十分长的输电线已在沙特阿拉伯推出。毫无疑问，中国的电网建设的国家电网公司的主要驱动力，是为“特高压电网”建设全面提速。然而，我们对智能电网的研究还止于在探索初步阶段， 2007年8月末，华东中国国家电网公司开始对建设智能电网的可行性操作进行研究，当前还处于初步研究的状态。中国北 这项智能电 中，除了一些当地的公司进行并 性和稳定性， 。目前的研究水平与美国IBM，GE等公司相比，依然有很长的一段路要走[10]。
1.4 本文的主要工作
本文以配电网为主要研究对象，当配电网发生线路故障，造成非故障区域失电时， 通过自愈恢复控制策略来实现搜索一个最优的供电恢复方案来恢复电力供应。本文提出一种基于最优网损的故障重构算法，并结合配电网呈辐射状网络的特点，迅速得到网损最优的重构方案，并在此基础上对原始正常 网络实现基于 构。
(1)本文第一章绪论主要 展现状等内容。
(2)第二章潮流算法分析。分析了配电网络拓扑结构特点，介绍了常用的拓扑分析方法，建立了多根节点结构辐射状拓扑分析模型。综合比对了常用的几种配电 点，仔细介绍并实现了改进的 的前推回代 法[13]，并以12节点，16节点网络为例进行潮流计算验证，均能快速，很好的收敛，运行出正确结果。
(3)第三章关于重构算法的研究。着重介绍基于最优网损的配电网重构算法思路，分析重构过程中遇到的主要问题，如消除孤岛和闭环等，并提出新的解决办法，实行改进穷举法的优化组合搜索，剔除闭环、孤岛及不满足潮流约束条件的解，最后在搜索完毕后的所有可行重构方案中选取最优网损方案。
(4)第四章以典型IEEE三馈线16节点配电网络为例，分析了产生线路问题时，本文算法是怎样搜索到最佳故障重构方案的，从而完成恢复电力供应的目的，实例验证了本文 性；并在此基础上，验证了对正常运行的配电网络实现基于最优网损的优化重构。
(5)第五章主要内容是总结本文研究成果，分析其不足之处及展望。 第二章 配电网的拓扑分析和潮流计算
2.1 配电网的拓扑分析和数学建模
配电网中大量联络开关和分段开关不同的组合开关状态能够决定不同的网结构。网络拓扑分析的目的是即时动作开关状态的变化，智能划分变电站的计量节点数，形成新的网络拓扑，随之配置量测量与注入量等数据，给有关的应用程序提供新网络结构下的信息与数据。
网络拓扑分析的重要理论基础是图论。在分析一个配电网网络时，要将配电网络的物理模型转变为方便运算用的等值数学模型，通常把复杂的配电网络概括成无向图的形式来表示。根据无向图表现方式的差别，可把拓扑分析方法归为两种，即矩阵法和搜索法。二者优缺点比较如表2.1所示[1]。
表2.1 矩阵法与搜索法优缺点比较
矩阵法 搜索法
矩阵法的优点是结构性能好，理解过程明了，信息的组织比较清晰，适应性强，而且接线的繁杂不会增加计算方面的难度。但是，对于大型电力系统而言，采用矩阵法计算量就很大，占用计算机内存大，需要考虑实时性问题。 搜索类算法对数据安放和结构设计清晰，运算速度较快，对大规模电力系统，此方法相对于前者的运算速度优势更明显，但对于小型网络而言搜索法往往显得不够直观，对初学编程者不易上手。
本文仅以矩阵法为例进行介绍。
矩阵法就是利用节点之间关系形成的邻接矩阵，以下图简单6节点网络为例进行介绍。
图2.1 6节点辐射状配电网络
对于上述6个节点的网络，它的邻接矩阵为矩阵大小为6×6，它表示的是1到6号节点之间的相互联系，例如若节点a连接节点b，矩阵中元素 =1;若不连接， =0。例如对图2.1所示的网络，它的邻接矩阵A= 。
2.2 配电网的运行特点
输电网结构要比配电网简单得多，后者的网络结构比较复杂和多样，一方面，它的三相严重不平衡，另一方面配电网线路长度较输电网短，而且配电网的线路截面比输电网的线路截面小，特别是电力电缆的使用，造成配电网的电阻/电抗比值很大，有些线路甚至电阻>电抗，这往往使得常规的潮流计算无法收敛。由于配电网在结构方面与输电网的明显差异，对输电网潮流计算非常有效的传统方法，如牛顿拉夫逊法和PQ分解法等，在配电网潮流计算中不一定达到满意的计算效果，往往出现病态的情况[11]。
配电网大都具有环状结构，而由于通常要实现故障定位和线路保护整定的需要，往往要呈现开环运行[11]。配电网正常运行时，开环的网络结构并靠一个电源点供电，且一根馈线仅仅可以有唯一电源节点。因此，以配电网潮流计算的电源节点作为网络的根节点，网络整体呈辐射状运行结构。
2.3 配电网的潮流计算
由于潮流计算在配网分析中起到重要作用，各方面专家学者也一直对其进行深入研究。总的来说 的方法通常分为三大类: 逊法 )；总线类方法(Zbus方法、Ybus方法)；支路类方法(回路法和前推回代法)[1]以上这些算法在双电源处理能力，收敛阶数，分支线处理能力以及算法稳定性上各不相同，综合比较结果见表2.2。
方法 分支路处理能力 多电源操作能力 收敛阶数 稳定性
牛拉法 不需要特别处理 当做PV结点不用变换运算模型 二阶收敛 对初值敏感
快速分解法 不需要特别处理 当做PV结点不用变换运算模型 一阶收敛 稳定
总线类法 不需要特别处理 当做PV结点不用变换运算模型 一阶收敛 稳定
支路类算法 需要特殊处理分支线 不能直接处理，需要迭代联络线潮流 一阶收敛 稳定
本文 电网 了大
可保证收敛。计算方法的稳定性亦然是判别配电网各种潮流求解方法好坏的关键判据。通常是这样，计算方法的收敛阶数越高，它的稳定性就越差，而前推回代法为一阶收敛方法，是以它也具备较高的稳定性。经过对比，前推回代法充分利用 ，计算过程简单，运算效率高，收敛性好，是解决 一[11]。
2.4 前推回代法加算例分析
前推回代法的基本原理是 ：对于同一个节点而言，流进的电 大小。它的计算过程：即已知配电网的首端节点电压和末端节点功率，以支路为计算单位。开始设定所有 据节 后逐段推算， 上的 后回代得到的第一个节点的功率，这是回代过程；再 电压和 逐段前推得到各节
点电压值，这是前推过程。如此重复计算，计算一次迭代次数加一次，直到各个节点的电压偏差在允许范围内为止。目前为止，关于改进前推回代的算法有不少，而有效合理的拓扑分析，则大大有利于潮流计算[12]。
本文经过比较多篇关于研究 的文献，决定借鉴文献[1]所提出的基于 ，此方法的优点有，在进行结构拓扑分析时只生成两个辅助性质的特定矩阵就可以进行潮流运算了，除了拥有无需对网络内所有支路进行繁琐的编号、不形成导纳矩阵、不需要用稀疏或追赶技巧等优点外，还具有使用计算机资源少、编程简单、程序收敛速度明显较快，能够适用于多电源节点配电网络等优点[13]。
2.4.1 配电网的初始数据描述
根据网络拓扑结构，形成节点-节点关联矩阵NodeN，然后再根据NodeN形成两个关键的辅助矩阵：节点分层矩阵layerm,上层节点矩阵nu。nu的大小为1 N，N为配电网节点数，其中每列元素的含义是，这一列号对应的节点对应的上层节点是这个元素，即如果在这个nu矩阵出现的节点号说明它肯定有下层节点。分层矩阵的大小要看最后的分层数决定，但绝不会超过N N。下面以下图的12节点辐射状配电网为例详细介绍怎么生成节点分层矩阵和上层节点矩阵。图2.3中1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12为节点编号，其中5号节点为电源节点。如图：
图2.3 典型12节点辐射状网络模型
2.4.2 节点分层矩阵layerm和上层节点矩阵NU的生成过程
同大多数潮流计算方法一样，先形成节点-节点关联矩阵NodeN，这是个对称矩阵，在遍历需找节点时，为方便起见，取它的上三角矩阵NodeNU进行网络拓扑分析。可令layerm矩阵大小=N N，NodeNU矩阵的大小=1 N，其实在完成拓扑分析后可知，实际上layerm矩阵用到的空间没有N N那么大，在正式进入潮流计算前推回代电流电压前，可将之进行裁剪，方便潮流计算时读取layerm矩阵中的节点号。在本12节点算例中的NodeN矩阵，NodeNU矩阵为：
NodeN =
NodeNU=
步骤一，因为5号节点为根节点，所以把5输入节点分层矩阵layerm的第一列，这时layerm =[5]，相应的上层节点矩阵为nu= [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]，因为5没有上层节点，所以第五列的元素填0。
步骤二，找下一层节点。依次取layerm中的第一列元素，这里只有5，所以先从NodeNU的第五行找1元素所在列。这里第五行没有1，再从NodeNU的第五列找1，找到1所在的行号为2，遍历layerm矩阵搜寻其中是否已有2，有则不计，没有则把2输入layerm的第二列第一行。这时矩阵layerm= ，相应的，nu矩阵第二列则填5，表示5号节点的下层节点是2号节点，即nu=[0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]。
步骤三，继续查找下一层节点。依次取layerm中第二列元素，这里仅有2，于是先查找NodeNU中第二行1的所在的列为5，7，11，查找layerm矩阵中是否已经有了5，7，11，发现5已经有了，不计入，把剩下的7，11输入layerm矩阵的第三列，此时layerm= ，再查找NodeNU第二列中1的所在的行号为1，查找layerm中是否含有1，没有则把1计入layerm的第三列，此时layerm= ，nu=[2 5 0 0 0 0 2 0 0 0 2 0]。
步骤四，根据第三层节点查找下一层第四层节点。依次取layerm中的第三列元素，这里有7，11，1，先查找NodeNU中的第七行，第七列中的1，第七行没有1，第七列的1在第二行，遍历layerm矩阵中是否已经含有2元素了，有了则不计入；接着查找NodeNU中的第十一行，第十一列中的1，第十一行没有1，第十一列的1在第二行和第十行，查找layerm矩阵是否中含有2,10元素，2已经有了就不计入，10没有则计入layerm矩阵的第四列，即layerm= ，节点10的上层节点是11节点，即nu=[2 5 0 0 0 0 2 0 0 11 2 0]；接着查找NodeNU中的第一行第一列中的1，第一列没有1，第一行的1在第2，3，4列，查找layerm中是否含有2，3，4，12元素，有则不计入，没有则计入layerm中的第四列，即layerm= ，nu=[2 5 1 1 0 0 2 0 0 11 2 1]。同样的，再根据第四层节点，查找第五层节点，最后的节点分层矩阵layerm= ，nu=[2 5 1 1 0 3 2 12 3 11 2 1]。到目前为止，所有的节点都已遍历到，停止查找。
2.4.3 基于节点分层的前推回代潮流计算过程及步骤
下面以节点分层矩阵layerm和上层节点矩阵nu为辅助，具体的前推回代算法流程如下：
步骤一：所有节点电压的初始值设为1，即 =1.0，i=1,2,3…n，n为配电网总的节点数；
步骤二：根据公式（2-1）和nu矩阵，从矩阵layerm的最后一层往前一层推算各支路电流，最后一层即最后一列；
（2-1）
式中： 为支路a的电流，也就是a节点前的支路电流； 为a节点的全部下一层支路的电流的累加值，要是末梢节点就无这一项，比方本12节点算例中的6,7,8,9,10,4节点。 为a节点负荷功率的共轭， 为a节点电压的共轭。在图2.3的12节点算例中，从layerm矩阵的最后一列元素[6,9,8]开始，查找nu矩阵（若无），则说明它们是末梢节点，则对应的计算电流公式为：
（2-2）
其中a=6,9,8。接着再计算前一列[10 3 4 12]，分别求解，先计算 ，查找nu=[2 5 1 1 0 3 2 12 3 11 2 1]，没有10号节点，说明10号节点也是末梢节点，计算电流采用公式（2-2）。接着查找nu中的3，发现有3的列号为6，9，所以用式（2-1）计算 时，式子（2-1）最右边那一项则为 。类似的前推就能得到各支路电流。
步骤三：利用式（2-3）和nu矩阵，根据前推求得的各支路电流，从layerm矩阵的第一层向下一层回代计算各节点电压，第一层即第一列；
（2-3）
其中 为a节点的电压值； 为与a节点相连的上一层节点b的电压； 为支路a的电流, 为以a,b为端点支路的阻抗。在上述12节点算例中，先从layerm矩阵的第二列元素2开始（第一列为电源点，电压值恒为初始值无须计算）,查找出nu矩阵的第2列元素，即找2的上层节点，这里为5，则式（2-3）中 a=2，b=5， 就为2，5节点之间的支路阻抗。以此往后继续回代求下一列的各节点电压。
步骤四：判断 ，其中 为迭代精度，表示当最大电压偏差小于 时则停止迭代运算，如果不满足此不等式则返回到步骤二进行下一次迭代运算，直到满足这个不等式约束为止，输出电压值。
步骤五：根据所求电压进而求解支路潮流及网损。
2.4.4 在Matlab上实现算法，实例验证其有效性
在Matlab上对上述算法进行调试编译，并采用文献[12]提供的12节点辐射状网络参数进行验证，具体的网络参数见附录附表1。收敛精度为10-6，计算结果如下：
表2.4 本文计算结果和文献[12]计算结果对比
本文程序计算结果 文献[2]计算结果
节点号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 节点电压值 0.9949 0.9972 0.9940 0.9942 1.0000 0.9930 0.9956 0.9922 0.9919 0.9957 0.9964 0.9935 电压相角 -0.4340 -0.2467 -0.5068 -0.4541 0 -0.5296 -0.2647 -0.4980 -0.5302 -0.2830 -0.2649 -0.4660 节点号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 节点电压值 0.994851 0.997151 0.993961 0.994143 1.0000 0.993070 0.995534 0.992175 0.991862 0.995628 0.996390 0.993513 电压相角 -0.43423 -0.246072 -0.506182 -0.453500 0 -0.529046 -0.264068 -0.497436 -0.529614 -0.282440 -0.264243 -0.465386
经过对比发现，本文得出的计算结果和文献[2]的计算结果基本上是吻合的。
本文探讨的重点还是重构算法，而12节点并不是一个很好的重构模型。下面再用此程序选择标准IEEE三馈线16节点算例为例求解其潮流。系统含有16条支路，3个电源节点，虚线表示联络开关，实线表示分段开关，基准电压取10KV，基准容量取100MVA，迭代精度取10-6，其具体的网络拓扑参数见附录附表2，IEEE16节点网络拓扑图如下图2.5所示。
图2.5 IEEE三馈线16节点接线图
网络内开关的不同状态决定了不同的网络结构，为方便后文的重构，下图2.6给出它的支路编号图，即开关编号图。
图2.6 支路编号图
本文试着选取三种能够保证网络依然为辐射状的开关组合进行潮流计算。
组合一：原始网络，打开的开关号为14，15，16，其它全为闭合状态；
组合二：打开的开关号为1，6，8，其它全为闭合状态；
组合三：打开的开关号为10，15，16，其它全为闭合状态；
潮流计算结果如下：
组合一 组合二 组合三
打开的开关号为 14 15 16 电压值 1.0000 1.0000 1.0000 0.9884 0.9844 0.9814 0.9805 0.9816 0.9742 0.9793 0.9739 0.9668 0.9904 0.9897 0.9858 0.9826 总网损 0.0777 + 0.0299i 迭代次数 6 打开的开关号为 1 6 8 电压值 1.0000 1.0000 1.0000 0.9312 0.9369 0.9278 0.9707 0.9703 0.9523 0.9815 0.9474 0.9448 0.9851 0.9837 0.9778 0.9718 总网损 0.1134 + 0.0397i 迭代次数 12 打开的开关号为 10 15 16 电压值 1.0000 1.0000 1.0000 0.9878 0.9831 0.9809 0.9798 0.9822 0.9755 0.9800 0.9828 0.9682 0.9904 0.9897 0.9858 0.9826 总网损 0.0774 + 0.0299i 迭代次数 6
从上述表格中的计算结果可看出，组合二的迭代次数和总网损要高于组合一和组合三，在前推回代潮流计算法中,对同一程序算法而言，迭代次数只与迭代精度和网络结构有关，因为组合二把1号开关打开，使得整个网络的供电电源节点只有2，3电源节点，导致2，3馈线上的负载增加，支路电流增大，导致了网络损耗的增大和运算迭代次数的增加。但是更重要的是，组合一中的计算结果也是和文献[12]的计算结果基本一致的，个别电压值不一致的原因是，本文取的迭代精度与文献[12]的不同。通过对12节点及16节点网络系统的潮流计算分析可以认识到，本文编写的潮流计算程序具有可靠性及稳定性的特点，原则上，只要是辐射状的网络，节点数不是非常多，此程序都能较好的运行出结果，但是对于特别复杂的辐射状网络，此程序需要用到的迭代次数可能要增加许多。IEEE三馈线16节点系统为多电源节点系统，该潮流计算程序能够识别各个开关变量的开闭状态以及配电网网络动态拓扑结构，并且进行潮流计算，为自愈恢复控制算法的实现打下了基础。
第三章 基于最优网损的智能电网自愈恢复控制
3.1 配电网重构的概述
智能电网自愈恢复控制研究实际可以归为对配电网系统重构的研究。配电网 为优化系统网损、提高电压稳定性、排除故障线路、达成负荷平衡，可依据系统的多目标寻优变换分段开关和联络开关的状态，完成对配电网的重构。
配电网重构一般可分为两大类，即配电网处于正常或不 优化重构和配电网发生故障后的故障 。 优化重构的目的是，经过切换 以改动整个配电网络的结构，完成对配电网络的负荷控制，改善配电网络的供电电压品质，优化整个网络的网络损耗，并最终实现配电网的负荷平衡。
配电网某线路发生故障后，我们通过变换某些开关的状态，寻找到一个最优的故障恢复方案，重新对非故障失电区进行恢复电力供应，这个过程就称为故障后重构，又叫做故障恢复。故障恢复的实质就是通过动作联络开关和分段开关，把失电区域上的负荷转移到其它馈线上，同时满足约束条件。具体原则如下：
(1)最先应保证时效性。配电网的故障自愈恢复应该尽快地恢复电力供应，保障用户的正常供电。
(2)应尽可能多的恢复停电的用户。而且，考虑可能的总体经济损失和不同用户对供电的要求不同，要首先恢复紧要用户的供电。
(3)开关动作次尽可能地少。因为开关设备的总动作次数有限，电力系统中的大多数开关，都需要手动完成动作，所以，动作次数应尽能够少以节约成本。
(4)结构变化小，恢复供电时应尽可能动作那些离失电区较近的开关。
(5)恢复过程保证系统的开环状态。
(6)恢复过程中防止线路及用电设备的过载。
3.2 配电网重构的数学模型
3.2.1 重构建模思想
为了确保电力供应的稳定，实现配电网现代化后，应确保各个节点有不止一条供电路径。每当电网线路产生故障的时候，通过馈线定位故障线路被将之隔离。针对配电网的辐射型网络供电，所以应根据功率流的方向，出现故障后，可把整个网络划分为故障上游区域，故障区域和故障下游区域。在故障上游区，应率先利用它的电源馈线，打开其中断路器完成对故障上游区域客户的供电。在故障区的配电网恢复，应该先必要把故障设备两头的断路器打开以完成障碍隔离，并通知有关专业技术人员进行维修。而故障下游用户的恢复电力供应，主要是经过对配电网重构完成负荷传递，这样就可以由别的电源馈线恢复对它们的电力供应。
配电网的重构需要完成多任务的，多目标组合的寻优方案，选定配电网网络中的开关数作为寻优变量，所以，配电网重构的计算复杂程度很大，应在确保精度的前提下，减少计算量，获得最优算法[14]。
3.2.2 重构的目标函数和约束条件[14]
（1）目标函数
对于自愈恢复重构，其首要的任务是：尽可能多的恢复停电用户的供电；降低网损；平衡负荷；开关操作次数尽量少。
①恢复停电用户的供电:
上式中， 是k支路长度； 和 是支路最大允许负荷和支路负荷；
②网损（这里是功率损耗也可把电压损耗作为网损）：
（3-2）
上式中， 是支路k的阻值； 是支路k电流的乘方值；n是支路数；
③平衡负荷：
（3-3）
上式中， 是节点所承担的实际负荷； 节点所能够承担的最大允许负荷；
④开关动作次数：
（3-4）
（2）约束条件
① 潮流计算约束：每当结构变化后都要重新进行潮流计算。
② 线路容量约束： 。
③ 节点电压约束： 。
④ 网络拓扑约束。重构后配电网还是树状结构，不允许有环网络的产生。
其中， 和 分别为k线路流过功率的计算值和线路容量的最大允许值， 和 为节点电压的下限值和上限值。
3.3 基于最优网损的配电网重构
3.3.1 重构基本思路
基于最优网损的配电网重构，不管是故障重构还是优化重构，根据重构目标函数和约束条件我们不难想出其大概的一个算法思路，如下图所示：
图3.1 基于最优网损重构的基本思路
3.3.2 搜索重构方案
根据重构算法思路，我们已经清楚要完成的各个任务，首先要解决的问题就是如何生成重构方案。根据各种编码方法的特点并结合本文所要处理重构问题的实际情况，本文选定二进制的编码方法。因为二进制编码方法只用0和1两个字符来表示，刚好分别符合开关的断开状态和打开状态，所以只要给各个支路编好序号，一串二进制码就可以代表为一组恢复重构方案，二进制码的第几位分别对应第几号支路开关。二进制码的长度则就等于配电网络的总的支路数。
然而，如果完全依靠穷举法生成初始重构方案，则在一定程度上浪费了不必要的资源和空间。例如一个含有16支路的配电网络结构，即16位二进制码，如果用穷举法，16位依次0到1循环，则会产生216=65536种方案，而且其中绝大部分都是我们根本不会考虑采用的重构方案，例如其中肯定含有很多形成闭环
或者孤岛结构的方案。
在参考文献[14]中有这样一段话“配 结构，必 生环 可以 论[14]。
推论:配电网维持操作开环的必要条件其实就是网络里打开的开关数必须与联 ”[14]。
借助这个推论，例如本文的重构算例，如图2.5，整个网络共16个开关，其中有3个联络开关，生成16位二进制码，我们只需要考虑其中3个为0，剩下全为1的情况，共有 =560种，较之前的65536种大大的减少了，而实际上，故障发生后，一段开关被隔离，说明了已经有确知的一位为0了，所以我们只需搜寻在剩下的15位中选2位为0的情况，共有 =105种，较之前的560种又减少了不少，这样做不仅能够做到从全局寻优，不漏掉一个可行方案，而且在一定程度上加快了程序运行速度。
3.3.3 消除孤岛和闭环
配电网络中含有孤岛的含义就是：存在一个或几个节点没有接到电源节点或者是接到含有电源节点的支路上，即失电节点。配电网故障恢复重构的首要目的就是恢复失电节点的供电，因此必须要消除孤岛。对于图2.5所示的IEEE16节点网络结构。若我们断开开关1,4,5，其它开关全为闭合，即4号节点失电，成为孤岛。此时我们对这个系统进行潮流计算，潮流计算结果从1到16各节点电压值如下：
表3.2 断开开关1,4,5时各节点电压值
节点号 电压值 节点号 电压值 节点号 电压值 节点号 电压值
1 1.0000 5 0.9580 9 0.9644 13 0.9840
2 1.0000 6 0.9594 10 0.9738 14 0.9833
3 1.0000 7 0.9627 11 0.9623 15 0.9740
4 1.0000 8 0.9760 12 0.9570 16 0.9650
若我们断开开关1,14,16，其它开关全为闭合，其对应的的网络拓扑图如下：
图3.3 断开开关1,14,16时的网络结构图
从上图可看出4,5,6,7节点成为孤岛。此时调用潮流计算程序对这个系统进行潮流计算，潮流计算结果从1到16各节点电压如下表3.4所示：
表3.4 断开开关1,14,16时的各节点电压值
节点号 电压值 节点号 电压值 节点号 电压值 节点号 电压值
1 1.0000 5 1.0000 9 0.9741 13 0.9904
2 1.0000 6 1.0000 10 0.9792 14 0.9897
3 1.0000 7 1.0000 11 0.9738 15 0.9858
4 1.0000 8 0.9813 12 0.9667 16 0.9826
由上表可知4,5,6,7节点的电压值也还是为初始值1；两个例子都反应了同一个现象，就是孤岛节点电压和根节点一样还是为初始电压值。原因是，在前推回代潮流计算中，由于孤岛节点没有直接与根节点或含有根节点的支路相连，导致在从根节点往下逐个回代计算电压时，没有到遍历到孤岛节点，即孤岛节点不参与潮流计算，所以电压值还是为初始值的1。至此我们可以得到这样一个消除孤岛的推论：
潮流计算后，电压值为初始电压的总的节点个数等于根节点数是重构后网络结构内无孤岛的充要条件。
至此，我们已经得到了网络结构中是否含有孤岛节点的判据；至于消除闭环，在前文中已经提到过消除闭环的必要条件，即“网络里打开的开关数与联络开关数相等。”[3]但并不是充要条件。因为配电网通常是多环设计，要保证整体开环正常运行，则每个环内必须有且只能有一个开关断开，这样每个环都开环了，才能保证网络整体呈开环运行，若一个环内出现一个以上的开关打开，则整体网络必然会出现闭环和孤岛。具体原因我们可以举例证明一下，例如在IEEE16节点模型中，共有三个环组合三个联络开关，所以要保证网络整体开环正常运行我们必须有且只能有三个打开开关独自分配在各个环内，如果在某个环中我们已经分配了一个打开开关了，但若这时再在此环打开一个开关，则这个环内必然会出现孤岛节点，而且因为这个环打开了两个开关，我们只剩最后一个打开开关要分配到剩下的两个环中的其中一个，即其中一个环必然会是闭环。其实换句话说就是，在保证网络中打开的总开关数等于联络开关数的前提下，有孤岛则必有闭环，无孤岛则必无闭环。据此我们可以得到消除闭环的充要条件了，即：
打开的总开关数等于联络开关数+无孤岛网络=无闭环网络。
在大多数常用配电网重构算法中一般要用到潮流计算，而对于此消除闭环的方法，优点就在只需要调用一次潮流计算子程序，就能判断出此重构方案是否形成闭环或孤岛结构，不需另外编写调用判断闭环和孤岛的子程序，优化了算法，一定程度上加快了算法的运算速度。
第四章 MATLAB程序设计及结果分析
4.1 重构程序流程图
下面针对图2.5的IEEE三馈线16节点网络算例进行重构程序编译，KG表示开关组合，即一个KG序列代表一个重构方案，具体重构程序流程图如下：
图4.1 重构主程序流程图
4.2 IEEE16节点系统故障重构结果及分析
程序编写完毕后，对图2.5的IEEE16节点辐射状网络进行实例重构验证，其中14,15,16号开关为联络开关，处于打开状态。这里取最大线路容量 为0.009（标么值），是为了避免形成重构后所有节点只靠一个电源节点供电的网络。具体网络参数见附录附表2。
在Matlab上完成相应程序编写调试成功后，试选取1号线路发生故障，此时4,5,6,7节点失电，程序运行结果如下：
图4.2 当1号线路故障时程序运行结果
可见，当线路1号发生故障时，运行重构程序找到能够满足潮流约束条件的故障恢复方案共有17组，网损最优的是第6组。由于方案较多，不便于在Command Windows里显示结果，所以可通过xlswrite(Data.xls,OutPut,Sheet1)语句把结果矩阵输出到Excel表格里，在Word中由于页面显示的问题，只截图Excel表格中前6组故障重构方案结果，如下图4.3和4.4所示
图4.3 前6组方案的开关序列
上表格中1到16行表示1到16号开关的开合状态，即一列代表一种能够恢复所有节点供电的重构方案，例如第一列代表的重构方案就是打开开关1,4,8号。
图4.4 前6组方案的潮流计算结果
上图中表格17到32行表示的是潮流计算后各个节点的电压值，第33行表示迭代次数，第34行表示网络总损耗，这里算的是电压损耗的模值。表格中列出的方案，都是能够恢复失电节点供电并保持系统开环运行的可行方案，但是我们最终的寻优目标是基于最优网损的重构方案，为第6组方案，对应表格中的第6列，打开的开关为1，5，15号，其对应的网络拓扑结构如下图：
图4.5 1号线路故障重构后网络结构图
由上图可见，此方案打开开关1，5，15号是能够成功恢复失电区供电的，而且是最优网损的重构方案，与文献[14]采用遗传算法得出的最终重构方案是一致的，计算时间共计约2.86秒，还是比较令人满意的。同时，把故障重构后34行中各个方案的总网损值对比原始网络的总网损值0.083201（即0.777+0.299i的模值），发现都要比原始总网损大很多，这是因为1线路由于故障被断开后，1号电源节点不再对网络供电，整个网络由2，3电源节点供电，使2，3馈线的负载增大，支路电流增大，从而增大了整个网络的损耗。从上图中，我们还可以看到，假如是9号支路发生了故障被断开处理，就这个网络而言，是无论如何也找不到恢复12号节点供电的方案的，我们可以用程序来验证看看此程序能否识别这类情况。运行结果如下图4.6所示：
图4.6 当9号线路故障时程序运行结果
可见，此程序是能够识别这类无法恢复供电的故障情况的。
4.3 IEEE16节点系统优化重构结果及分析
对于原始IEEE16节点网络而言，虽然此系统已经是处于正常的运行状态，但不一定是处于最优网损的状态。优化重构，即在原始网络的基础上重新分配网络中的联络开关位置，要求重构后的网络的总网损要得到优化。程序运行开始，我们输入一个不在[1,16]范围内的数字,表达的意思就是，原始系统中没有发生故障的线路。这个时候程序运行得到的重构方案就是保证所有节点正常供电且网络系统是开环运行的全部方案，一共有136组，如下图。
图4.7 无故障线路时程序运行结果
图4.8 第130组到136组重构方案开关序列
图4.9 第130组到136组重构方案潮流计算结果
在输出Excel表格中第130列找到最优重构方案，为打开开关10，15，16，即将新的联络开关位置分配在10，15，16号开关，网络总损耗为0.082939；原始网络联络开关的位置在14，15，16号开关，网络总损耗为0.083201；对比可以看到，总网损有明显的优化。重构前后的网络拓扑结构对比如下：
图4.10 重构前的网络结构
图4.11 优化重构后的网络结构
第五章 论文总结与展望
5.1 论文总结
还记得自己当初刚刚拿到课题，当时真的完全是一头雾水，根本不知道应该从哪做起，在邓老师的悉心指导下，开始了对智能电网，配电网重构，潮流计算，电力系统暂态稳态分析的学习研究，经过几个月的努力终于取得了令人较为满意的成果。
本文第一章 展现状等内容。第二章主要是关 的探讨，参考借鉴文献[13]提出的 代法，并以文献[12]的12节点网络为例，详细介绍了此方法的计算分析过程，最后在Matlab上实现了此算法，采用文献[12]的12节点网络参数数据，以本人编写的Matlab潮流计算程序进行运算，得出的结果与文献[12]得出的结果是完全一致的。由于本文主要研究课题是配电网的重构问题，此12节点网络并不是一个很好重构的模型，于是参考众多文献，采用了许多硕士论文文献都经常用到的IEEE三馈线16节点网络模型进行重构，例如文献[1]文献[14]文献[15]。本文的16节点网络模型的数据就参考自文献[1]，潮流计算结果对比也是大概一致的，不完全一致的原因是文献[1]里没给出它算法里的精度是多少，本文精度取的是10-6，计算结果中各节点电压相比于文献[1]更接近于初始电压，迭代次数也要高一些。
第三章是本文的重点，基于最优网损配电网的重构算法，本文借鉴文献[14]的推论提出了一种简单实用且易于编程实现的消除闭环消除孤岛的新思路即：重构后网络中断开的开关数等于联络开关数+网络中无孤岛=无闭环网络，其中网络无孤岛=潮流计算后电压值等于初始电压的节点个数等于电源节点数。对比其它消除孤岛的方法，例如从根节点向下遍历其它节点直到不能再遍历为止，再根据统计遍历到的节点个数是否等于网络总节点数来判断孤岛节点存在与否；对比其它消除闭环的方法，例如从一个首节点开始向下遍历，看末节点是否会与首节点重合，若出现重合则出现闭环结构。由于配电网络结构中经常会出现分叉点，这样可能出现的遍历路径会非常多，在程序实现上还是比较复杂的。本文提出的新思路不用调用多个判断子程序，只需调用一次潮流计算子程序，就能判断此网络结构中是否含有闭环或孤岛，在一定程度上提高了运算效率，节约了计算机内存。
第四章主要是对IEEE三馈线16节点配电网络模型的故障重构，及优化重构算法进行了Matlab程序仿真验证，其中，故障重构得出的恢复方案与文献[14]采用遗传算法进行重构得出的网损最优方案是一致的。
5.2 论文不足处及展望
清晰的认识不足才能知道自己要改进的地方。
一、潮流计算的不足之处。本文借鉴的是文献[13]提出的改进的前推回代法进行潮流计算，虽然能在12,16节点网络中很好的运用，收敛速度很快，对网络初值不像牛顿拉夫逊法那么敏感，但毕竟它是前推回代法，只适应辐射状网络的配电网。还有，若本文程序应用于复杂的辐射状网络中，如节点数很多的情况，它运算需要的迭代次数会非常多，呈线性甚至呈指数增长。例如本人曾经除了制作了12节点，16节点数据包验证程序有效性之外，还参考文献[16]的算例数据制作了一个69节点数据包，结果迭代次数达到400次了，而且还是不能收敛的，但69节点的分层矩阵还是正确的，那么有问题的地方就应该是在前推回代中计算电压电流的时候，文献[13]作者同样用前推回代法编写的程序是能够对69节点网络成功进行潮流运算的，并且迭代次数只有3次，这就是本文潮流计算程序远远不能及的地方了。但对于中小型树状网络，此程序还是很有优势的。
二、重构算法中的不足之处，第四章节中生成重构方案的算法，在一定程度上借鉴了遗传算法中染色体代表一个方案的思想，但本文不是采用生成初始种群进行交叉变异的方法生成染色体，而是采用一种类似于简化穷举的方法，所以当针对于大型网络的重构，采用这种简化穷举法生成重构方案就不太适用了，例如本文重构算例，3个联络开关16条支路的简单配电网络，已知发生故障的线路，那么只需要讨论 =105种情况，而对于像含有5个联络开关和100条支路的大型配电网络，那么简化穷举法生成的重构方案就有 =3764376种，然后调用近380万次潮流计算子程序进行满足约束条件的判据，显然这样做的算法是不太适用的。目前 交换 模拟 在搜索重构方案时可以采用遗传算法。初始种群时可设定只生成N个0位其它位全为1的染色体（N代表联络开关数），这样在一定程度上缩小了不可行解的空间，加快运算速度。然后再进行个体适应值计算，选择优良染色体进行交叉变异操作，然后调用潮流计算子程序判断孤岛或者环网，以网损最优为最终寻优目标找到最优重构方案[11]，因为遗传算法里多了一次进化迭代，具体要进化多少代要视网络结构的复杂度、约束条件等因素而定，所以遗传算法通病就是运算速度会比较慢，且最终优化结果很大程度上受初始染色体种群影响[14]。在本文的16节点重构算例中，若采用遗传算法不见得会比本文算法运算速度快，甚至有可能还要慢。还有一点值得一提，本文提出的消除闭环的新方法还不够成熟，虽然能在IEEE16节点网络中成功实现，具有一定的实际借鉴价值，适用于N环N个联络开关的配电网络，但不能保证此推论一定适用于任何配电网络模型，还需要大量的实例验证；而且由于此消除闭环的方法是与消除孤岛想结合的，这一点就决定了本文重构算法的局限性，只能得出全部恢复供电的重构方案，对于实际电力系统中一些无法恢复全部用户供电，只能恢复部分用户供电的故障情况，采用本文重构算法是无法得到重构方案的。
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致 谢
随着毕业日子的来临，毕业设计也接近了尾声。经过几个月的奋战本人的毕业设计终于完成了，虽然和最初设想达到的地步还有些差距，但在本人配电网重构，配电网潮流计算等方面还是做了大量的研究学习，收获甚大。
值此毕业设计完成之际，本人首先要向我的导师邓立华老师表示衷心的感谢。本人的毕业设计是在邓老师的悉心指导下完成的，邓老师知识渊博，理论功底扎实，治学态度认真，工作作风平易近人，而且对学生在学业上的指导监督也特别认真，使我得到了多方面的锻炼，让我终生受益，这些都给我留下了深刻的印象，并将成为我今后学习工作中的榜样。
感谢所有关心帮助过我的老师同学们，感谢你们多次在我遇到困惑之时给予我建议和帮助，在此，向你们表达最诚挚的谢意，并祝愿各位老师、同学们身体安康，工作顺利。
附 录
1、12节点和16节点系统参数
附表1 12节点网络参数
支路号首节点末节点支路电阻R支路电抗X节点号节点有功功率P节点无功功率Q
7520.1690.65550.00000.0000
62110.8640.75120.00000.0000
3210.1960.655110.00000.0000
5271.3740.77410.03480.0116
911100.8640.75170.03480.0116
11140.4440.439100.02400.0080
1130.1960.65540.04200.0140
81120.8640.75130.00000.0000
2360.8640.751120.00000.0000
10391.3740.77460.03000.0100
41280.8640.75190.04500.0150
80.04200.0140
标么值计算：容量基值为15MVA,电压基值为23KV
附表2 16节点网络参数
支路号 首节点 末节点 支路电阻R 支路电抗X 节点号 节点有功功率P 节点无功功率Q
1 1 4 0.075 0.100 1 0.000 0.000
2 2 8 0.110 0.110 2 0.000 0.000
3 3 13 0.110 0.110 3 0.000 0.000
4 4 5 0.080 0.110 4 0.020 0.015
5 4 6 0.090 0.180 5 0.030 0.015
6 6 7 0.040 0.040 6 0.020 0.008
7 8 9 0.080 0.110 7 0.015 0.012
8 8 10 0.110 0.110 8 0.040 0.027
9 9 12 0.110 0.110 9 0.006 0.001
10 9 11 0.080 0.110 10 0.010 0.009
11 13 14 0.090 0.120 11 0.006 0.001
12 13 15 0.080 0.110 12 0.045 0.020
13 15 16 0.040 0.040 13 0.010 0.009
14 5 11 0.040 0.040 14 0.010 0.007
15 10 14 0.040 0.040 15 0.010 0.009
16 7 16 0.090 0.120 16 0.021 0.010
标么值计算：基准电压取10KV，容量基准取100MVA
2、英文文献原文
MAKING SMART GRID A REALITY[24]
The Smart Grid transformation
Our electrical transmission and distribution networks are coming to terms with new challenges:
? Ensuring grid reliability and improving network stability to prevent blackouts in the context of large grid interconnection.
? Reducing environmental impact, in particular CO2 emission, while optimizing the integration of renewable energy sources.
? Improving grid energy efficiency, enabling utilities to operate their assets closer to the limit, to reduce transmission losses and optimize generation portfolios and manage demand actively.
To respond effectively, networks must become smarter. The integration of additional domestic or industrial distributed energy resources (generation, active demand, storage) to the grid all combine to create the new generation of electricity grids, with operators managing deregulated energy markets and end-consumers managing their consumption in a more pro-active way.
A Smart Grid is an energy transmission and distribution network with embedded control, IT and telecommunications capabilities. It provides a real-time, two-way flow of energy and information to all stakeholders in the electricity chain, from the generation plant to the end-user. Using centralized or distributed expanding control and IT technologies, ranging from turbine-embedded controls to grid and retail utility servers, electricity storage, electric vehicles, or even entire smart cities, it brings unprecedented efficiency and stability.
Alstom Grid: at the heart of the Smart Grid
As a leader in both power generation and grid management, Alstom is ideally positioned to be a technological leader of the Smart Grid. This expertise allows Alstom to offer an integrated approach to implement smart grid technology - including grid management, power generation and information technology - along the whole transmission and distribution grids. Alstom Grid, as Alstom’s grid experts, has started to evolve its Control Room solutions in place to connect all players across the energy chain to the Smart Grid, transforming the day-to-day management of energy.
Alstom Grid focuses on intelligent solutions that respond to the current challenges of electric networks:
- Energy efficiency
- Network reliability and stability
- Integration of wind or solar farms
Alstom Grid is currently deploying smart grid initiatives on all fronts:
- Through a portfolio of commercialized Smart Grid-ready solutions, to improve management and increase the efficiency of transmission and distribution networks;
- As a market-leading innovator, setting up numerous Smart Grid demonstration projects in leading Smart Grid countries, in partnership with governments, utilities and industries.
- With the development of an eco-system of partners, bringing complementary Smart grid expertise.
Smart Grid-ready solutions
Alstom Grid’s Smart Grid offering, based on its historical strong presence in Control Rooms for Grid Management, provides utilities worldwide with strategic energy management technologies supporting transmission and distribution grid infrastructures. These solutions are integrating protection and control devices distributed across the grid, coordinated with new power transformer technologies and power electronics solutions (such as HVDC).
Alstom Grid offers to grid operators, governments, and all energy chain stakeholders, a set of strategic solutions to turn the Smart Grid into a reality. Devised for a more flexible and efficient system, our Smart Grid-ready solutions rely on the synergies between Alstom Grid’s key technologies – power electronics, automation solutions and control room information technology.
Power Electronics: These technologies, mostly hardware embedded with control systems and installed across the network, include all power electronics-based products and systems for power conversion, renewable connection and grid stability.
- HVDC schemes
- Offshore VSC connections
- FACTS
- Power Compensation Products
- Static VAr Converters
- STATCOM, etc.
Automation Solutions include all automation systems in the grid components (generation plant, storage, substations, transmission and distribution substations). These hardware technologies typically have a fast reaction time process (a few ms) for protection and stability purposes in the Smart Grid:
- MiCOM IED protection relays and measurement devices
- Conventional and Digital Control Systems (PACiS)
- PMUs
- Dynamic Line Rating (DLR), etc.
Control room IT include all systems used for monitoring, control and optimization of the transmission and distribution grid performance, from a central point (Energy Management System, DMS), and more distributed within grid clusters (microgrid EMS).
- Transmission grid control rooms: e-terravision, e-terrasource, e-terraplatform
- Distribution grid control rooms: e-terradistribution, Integrated Distribution Management System, etc.
- Market management control rooms: e-terramarket, e-terrasettlement, Smart Dispatch, demand side management, etc.
Alstom Smart Grid demonstration projects
Solutions exist and in many cases have already been piloted in some instances. Alstom Grid participates in a number of demonstration projects in leading Smart Grid countries, in partnership with governments, utilities or industries, such as:
FENIX: One of the pioneering demonstrator projects in the Smart Grid sector, Project Fenix ran in the UK from 2005 to 2009 as a consortium of European TSOs (Transmission Systems Operators), DSOs (Distributions Systems Operators), OEMs (equipment manufacturers) and research establishments. The objective of the project was to enable DER (Distributed Energy Resources)-based systems to become in the near future a cost-efficient, secure and sustainable solution for the EU electricity supply system. Alstom Grid, through its e-terra trading platform and Smart Dispatch Optimization, provided advanced systems and market interface to aggregate and synchronize the tested distributed energy resources in a virtual power plant.
TWENTIES: The European Union’s “TWENTIES” Smart Grid demonstrator project aims at “demonstrating by early 2014, through large scale demonstrations, the benefits and impacts of several critical technologies required to improve the pan-European transmission network, thus giving Europe a capability of responding to the increasing share of renewable in its energy mix by 2020 and beyond while keeping its present level of reliability performance.” Alstom Grid participates in the TWENTIES’ DC Grid demonstrator through its power electronics and on-line stability expertise, to identify the key drivers for the development of European HVDC networks.
PNW-SGDP: The US Pacific Northwest Smart Grid Demonstration Project (PNW-SGDP), tests new combinations of Smart Grid solutions in homes and on the grid in five states (Washington, Oregon, Idaho, Montana and Wyoming), affecting more than 60,000 consumers. The transmission, distribution and consumption data collected will then be analyzed in order for utilities to improve the current level of performance of the grid infrastructures. Alstom Grid participates in the project by providing a section of the project’s transactive control system. This “Control Room” system provides visualization of renewable resources as well as real-time pricing information.
DOE Smart Grid Demonstration Project, North Carolina: This US project, led by the US Department of Energy, is designed to efficiently integrate distributed energy resources into the electric grid to help the DOE reach its Smart Grid Targets for 2030. Alstom Grid brings to the project its expertise in Smart-Grid ready control rooms, with its Integrated Distribution Management System (IDMS), capable of enhancing the distribution grid’s reliability and efficiency, integrating multiple types of distributed resources, and monitoring information from several distributed interfaces such as smart meters or advanced sensors.
Preparing tomorrow’s smart grid solutions
Alstom Grid has initiated an ambitious innovation program and plans to increase its investments between now and 2020 in order to become a strong technological leader in critical Smart Grid segments. Through R&D and partnerships, Alstom Grid is already exploring the future technological paths for Smart Grid development:
DC Grids: DC grids represent a promising smart grid technology for long distance transmission, as it means increased energy efficiency and improved integration of the energy flow from renewable sources. Alstom is encouraging the integration of more and more DC interconnection solutions, as it will improve power transmission control and quality, and integrate distribution-level grid clusters (solar PV farms, electric vehicles fast charging, city decongestioning systems).
Electric Vehicle fast charging: Alstom Grid is at the R&D stage and working on integrating electric vehicle fleets into the smart grid, through dynamic fast charging of electric cars. By exploring several scenarios to manage specific charging conditions and their impact on equipment, networks and software, and through its partnerships with universities and car industrials, Alstom Grid is preparing the integration of electric vehicles at distribution level in the smart city context.
Grid connected batteries: Alstom Grid is investigating different storage technologies and their potential impact for the transmission and distribution smart grids. Several scenarios are being considered: being integrators of storage solutions with the substations; provide connections and reactive power through power electronics; or provide management solutions to monitor and control the storage solutions and integrate it in the DMS and EMS.
Demand response management: Demand response is a dynamic solution that enables Alstom Grid to manage load balancing at different levels of the network. It can help shave peaks or level the load throughout the day. As of today, Alstom Grid offers Smart Grid Demand Response solutions for wholesale market operators, and is now working on developing a version for distribution system operators (DSOs) and load aggregators.
Online asset management: Alstom Grid, in partnership with IBM, is working on developing solutions to bridge Energy Management and Asset Management systems. This smart grid technology will enable utilities to refine the real-time estimation of their grid physical capability and maximize flow conditions during emergency situations. By improving maintenance and visibility of assets, these future solutions will help utilities in achieving greater network reliability.
Energy Monitoring & Balancing in future eco-cities: Alstom Grid, especially through its partnership with the Bouygues group, has started developing solutions for the energy monitoring and balancing in future eco-districts and eco-cities. This will allow city authorities to monitor in real-time the energy distribution network, the levels of energy consumption, and the precise footprint of each element of the eco-district, to establish performance indicators for the eco-cities.
3、中文翻译
让智能电网成为现实
1、智能电网改造
我们的电气输配电网络是来着新的挑战方面：
?确保电网的可靠性，并提高了网络的稳定性，以防止停电在大电网互联的环境。
?减少对环境的影响，特别是二氧化碳的排放，同时优化的可再生能源集成。
?提高电网的能源效率，使公用事业经营自己的资产接近极限，以减少传输损耗，优化发电组合和积极管理的需求。
? 为有效应对，网络必须变得更聪明。额外的家庭或工业分布式能源（发电，主动需求，存储）到电网的整合都结合起来，创造新一代的电网中，与运营商的管理放松管制的能源市场和终端消费者管理他们的消费更亲积极的方式。
智能电网是嵌入式控制能源输配电网络， IT和通信能力。它提供了一个实时，双向的能量和信息流的所有利益相关者在电力链条，从代工厂到最终用户。使用集中式或分布式扩展的控制和IT技术，从涡轮嵌入式控制电网和零售公用事业服务器，电力储存，电动车，甚至是整个智能城市，它带来了前所未有的效率和稳定性。
2、阿尔斯通电网：智能电网的心脏
由于在这两个发电和电网管理的领导者，阿尔斯通优越的地理位置，是智能电网的技术领先者。这些专业知识可以让阿尔斯通提供实施智能电网技术的综合方法 - 包括网格化管理，发电和信息技术 - 沿整个输电和配电电网。阿尔斯通电网业务，如阿尔斯通的电网专家，已经开始发展其控制室解决方案到位，以连接所有的球员在整个能源链，智能电网，节能改造的日常的日常管理。
阿尔斯通电网业务专注于智能解决方案，为电网的应对当前挑战：
- 能源效率
- 网络的可靠性和稳定性
- 风一体化或太阳能农场
阿尔斯通电网目前部署在各方面的智能电网计划：
- 通过商业化的智能电网就绪的解决方案组合，以改善管理，提高输配电网络的效率;
- 作为市场上领先的革新者，设置了众多的智能电网示范项目领导智能电网的国家，与各国政府，公用事业和工业合作伙伴关系。
- 随着生态系统的合作伙伴，带来互补的智能电网专业知识的发展。
3、智能电网就绪解决方案
阿尔斯通电网的智能电网产品的基础上，在控制室的网格化管理的历史强大的存在，提供了全球公用事业与战略能源管理技术配套输配电电网基础设施。这些解决方案整合分布在电网保护和控制设备，配合新的电力变压器技术和电力电子解决方案（如HVDC ） 。
阿尔斯通电网业务提供给电网运营商，政府和所有能源链的利益相关者，一套战略解决方案把智能电网变成现实。设计更灵活，高效的系统，我们的智能电网就绪的解决方案依赖于阿尔斯通电网的关键技术之间的协同作用 - 电力电子，自动化解决方案和控制室的信息技术。
电力电子技术：这些技术，主要是硬件与嵌入式控制系统，并通过网络安装，包括所有的电力电子技术为基础的产品和系统的电源转换，可再生能源和连接电网的稳定性。
- 高压直流输电方案
- 离岸VSC连接
- 事实
- 功补偿产品
- 静止无功转换器
- STATCOM等。
自动化解决方案包括所有的自动化系统中的网格组件（代工厂，仓库，变电站，输电和配电变电站） 。这些硬件技术通常有一个快速的反应时间过程（几毫秒）的保护和稳定的目的在智能电网：
- MiCOM保护IED保护继电器和测量设备
- 传统的和数字控制系统（ PACIS ）
- 电源管理单元
- 动态线路等级（ DLR ）等。
控制室的IT包括用于监视，控制和输配电网性能优化所有系统，从一个中央点（能源管理系统， DMS）和网格集群（微电网EMS）的范围内更加分散。
- 输电网控制室：电子terravision ，电子terrasource ，电子terraplatform
- 配电网控制室：电子terradistribution ，集成配电管理系统等。
- 市场管理控制室：电子terramarket ，电子terrasettlement ，智能调度，需求侧管理等。
4、阿尔斯通智能电网示范项目
解决方案存在，在许多情况下已经试点在某些情况下。阿尔斯通电网参与一些示范项目中领先的智能电网的国家，与各国政府，公用事业或行业，如合作伙伴：
FENIX ：一是在智能电网领域的开拓性示范项目，项目菲尼克斯跑在英国2005至2009年为欧洲祖（输电系统运营商） ，数字存储示波器（分配系统运营商） ，原始设备制造商（设备制造商）和研究财团机构。该项目的目标是使DER （分布式能源）为基础的系统在不久的将来成为欧盟电力供应系统具有成本效益，安全和可持续的解决方案。阿尔斯通电网业务，通过其电子赤土交易平台和智能调度优化，提供了先进的系统和市场界面聚合和同步测试分布式能源在一个虚拟的电厂。
二十多年：欧盟的“二十几年”智能电网示范项目的目标是，到2014年年初“展示，通过大规模的示威游行，效益和提高泛欧传输网络所需的几个关键技术的影响，从而使欧洲应对的能力以可再生的能源结构，到2020年，并在保持可靠性的性能应付目前的水平超出了越来越大的份额。 “阿尔斯通电网参与二十年代”直流电网示威者通过其电力电子及上线稳定的专业知识，找出关键驱动对于欧洲的HVDC网络的发展。
PNW - SGDP ：美国西北太平洋地区的智能电网示范项目（ PNW - SGDP ） ，测试的智能电网解决方案，在家庭和对电网的五个州（华盛顿州，俄勒冈州，爱达荷州，蒙大拿州和怀俄明州）的新组合，影响超过60,000消费者。收集到的传输，分配和消费数据将在为了进行分析，为公用事业，提高电网基础设施的性能目前的水平。阿尔斯通电网提供该项目的有中介的控制系统的一个部分参与该项目。这种“控制室”系统提供了可再生资源的可视化，以及实时的价格信息。
美国能源部智能电网示范工程，北卡罗莱纳州：美国的这一项目的带动下，美国能源部门，旨在分布式能源资源有效整合到电网，以帮助达到美国能源部智能电网的目标2030年阿尔斯通电网带来的预测其在智能电网准备控制室的专业知识，凭借其集成配电管理系统（ IDMS ） ，能够提高配电网的可靠性和效率，整合多种类型的分布式资源，并从多个分布式接口，如智能电表或监测信息先进的传感器。
5、准备明天的智能电网解决方案
? 阿尔斯通电网启动了一项雄心勃勃的创新计划，并计划增加，才能成为在关键智能电网领域具有较强的技术领导者的之间现在和2020年的投资。通过研发和合作伙伴关系，阿尔斯通电网已经探索智能电网发展的未来技术路线：
? 直流电网：直流网格代表一个有前途的智能电网技术用于长距离传输，因为它意味着提高能源效率和可再生能源的能量流的改进的一体化。阿尔斯通是鼓励越来越多的直流联网解决方案的集成，因为它会提高电力传输控制和质量，并整合分销级网格集群（太阳能光伏农场，电动汽车快速充电，市decongestioning系统） 。
? 电动车快速充电：阿尔斯通电网处于研发阶段，并努力将电动汽车车队进军智能电网，通过对电动车的动态快速充电。通过探索多种方案来管理特定的充电条件及其对设备，网络和软件的影响，并通过其与大学及汽车工业的合作伙伴关系，阿尔斯通电网正在筹备电动车在智慧城市背景下的分布水平的整合。
电网连接的电池：阿尔斯通电网正在研究不同的存储技术及其在输电和配电智能电网的潜在影响。几种方案正在考虑：是存储解决方案与变电站集成商;通过功耗电子设备提供连接和无功功率;或提供管理解决方案，以监测和控制的存储解决方案，它在DMS和EMS集成。
需求响应管理：需求响应是一个动态的解决方案，使阿尔斯通电网业务在不同层次的网络来管理负载平衡。它可以帮助剃须峰或全天的水平荷载。截至今天，阿尔斯通电网业务提供了批发市场运营商智能电网需求响应解决方案，并正致力于开发一个版本的分销系统运营商（数字存储示波器）和负载聚合。
在线资产管理：阿尔斯通电网业务，与IBM的合作，正在开发解决方案，以弥补能源管理和资产管理制度。这种智能电网技术将帮助公用事业细化其电网的物理能力的实时评估，并在紧急情况下最大限度地提高流量的条件。通过提高资产的维护和知名度，这些未来的解决方案将帮助公用事业实现更高的网络可靠性。
能源监测与平衡在未来生态城市：阿尔斯通电网业务，特别是通过与布依格集团合作，开始开发用于能源监控解决方案，并在未来的生态区，生态城市平衡。这将允许市政当局在实时监控能源分销网络，能源消耗和生态区的每个元素的精确足迹，为生态城市建立绩效指标的水平。
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关键字:
目 录
目 录 III
摘 要
随着社会的发展，人们对电能品质、供电可靠性的要求日益提高，配电网络的高速发展，也使得它的整个系统结构更加复杂化，传统的人工调度管理方式已经越来越来不能满足当代电网的需求。所以，智能电网的研究成为了新时代电网的热门研究方向。
而智能配电网的自动化和系统优化最首先得考虑到的就是它的自愈恢复的能力，即自我重构恢复的能力。配电网的恢复重构是指在开关动作容许的前提下，改 ，使配电网脱离故障或者不稳定的运行状态。
本文以网损最小为最终寻优目标，利用配电网通常要保证开环运行，且含有固定的联络开关数的特点，发现了一种能够排除配电网重构过程中出现闭环或孤岛情况的新思路，提出了一种基于最优网损的配电网重构算法，通过改进寻优过程中的优先搜索法,让配电网重构过程中的目标函数与潮流计算的相关结果关联，很大程度上缩小了不可行解的空间。在配电网潮流求解方面，本文经过对各类潮流计算方法的归纳对比，结合配电网正常运行时呈现辐射状拓扑结构的特征，采用了前推回代法来求解配电网潮流问题，并在Matlab上对12节点系统、16节点系统算例进行了潮流性能测试，均能很好较快的收敛。最后通过Matlab对整个重构算法以IEEE16节点系统为例进行仿真分析，结果表明该算法确实能够较快获得最优网损的重构方案，进一步验证了本文算法的有效性和可靠性。
关 损
ABSTRACT
Under the developing of society, people of power fabric, supply reliability demands progress, the fast advancement of the allocation network, but also makes it more complicated structure of the whole system, the custumal manual scheduling management has become more and more unable to meet contemporary Power demand. Therefore, the study of intelligent distribution network has become a hot research direction of the new era.
The smart assignment grid automation and system optimum seeking method is best served with recovery taking into consideration the reconstruction of the grid. Anew-construction of the distribution net is the basis on recovery fault location and isolation on how to restore power to the area of power failures, the goal is allowed under the operating conditions and electrical constraints, converting integrate switch and cut breakers state , as much as the load power and quickly transferred to the normal region of the feeder.
The current assignation grid reconstruction recovery research focus is mainly based on the smallest net loss of assignation net reconfiguration, paper, under the premise of the smallest net loss based on the use and distribution Net-com often has the characteristics of an open-loop operation, proposed a constitution Network Reconfiguration flow calculation method based on the results of the relevant distribution Network Reconfiguration of the objective function and flow calculation
combined, excluding feasible reconstruction plan. , through the
centralized distribution grid flow consideration tactics comprehensive comparison,
grid tree topology, use of the former branch current method to trend. Finally, instance of this algorithm on matlab emulation, further tell to verify and a algorithm.
Keywords: Smart distribution grids; self-recovery; reconstruction; and backward ; ; loss
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 - 1 -
1.1 课题研究的背景和意义 - 1 -
1.2 智能电网的概念和特点 - 2 -
1.3 国内外智能电网的研究现状 - 4 -
1.4 本文的主要工作 - 7 -
第二章 配电网的拓扑分析和潮流计算 - 8 -
2.1 配电网的拓扑分析和数学建模 - 8 -
2.2 配电网的运行特点 - 9 -
2.3 配电网的潮流计算 - 9 -
2.4 前推回代法加算例分析 - 10 -
2.4.1 配电网的初始数据描述 - 11 -
2.4.2 节点分层矩阵layerm和上层节点矩阵nu的生成过程 - 11 -
2.4.3 基于节点分层的前推回代潮流计算过程及步骤 - 14 -
2.4.4 在Matlab上实现算法，实例验证其有效性 - 15 -
第三章 基于最优网损的智能电网自愈恢复控制 - 19 -
3.1 配电网重构的概述 - 19 -
3.2 配电网重构的数学模型 - 19 -
3.2.1 重构建模思想 - 19 -
3.2.2 重构的目标函数和约束条件 - 20 -
3.3 基于最优网损的配电网重构 - 21 -
3.3.1 重构基本思路 - 21 -
3.3.2 搜索重构方案 - 22 -
3.3.3 消除孤岛和闭环 - 23 -
第四章 MATLAB程序设计及结果分析 - 25 -
4.1 重构程序流程图 - 25 -
4.2 IEEE16节点系统故障重构结果及分析 - 26 -
4.3 IEEE16节点系统优化重构结果及分析 - 29 -
第五章 论文总结与展望 - 32 -
5.1 论文总结 - 32 -
5.2 论文不足处及展望 - 33 -
参考文献 - 35 -
致 谢 - 38 -
附 录 - 39 -
1、12节点和16节点系统参数 - 39 -
2、英文文献原文 - 41 -
3、中文翻译 - 47 -
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
进入新世纪以来，随着国际国内的能源形势、经济形势发生的巨大变化，新一轮世界能源革命己经拉开序幕。开展低碳生活、保护生态环境、实现可持续发展，已经成为全世界人民的共同目标。能源改革的主要内容是发展清洁能源、保障能源安全以及解决环保问题，其中电网系统作为能源供给的关键环节，其发展道路对于清洁能源的研发起到相当重要的作用。经由国内外科研学者的研发摸索与实际探寻，智能电网的理念渐渐浮出水面，成为全世界电力工业关于局势变革的联合选择。作为世界电力发展新动向，智能电网的研究与实践己经得到中国政府深度重视，已经达成共识要大力建设智能电网，并势在必行[1]。
智 ，是促进实现生态环境经济建设可持续 途径。在哥本哈根气候峰会上，2020，中国政府许诺，在一次能源消费中清洁能源将占15%，清洁能源的发展是一个非常困难的任务。中国的太阳能，水电，地热资源主要集中在中国西部，北部的偏远地区，需要投入大量资源用于开采，运输，销售渠道的建设。资源先天优势、间歇性能源接入的技术性和经济性还有我国国情，智能电网是实现清洁能源研发的最令人满意的途径，鉴于其大规模的远程输送和使用范围广泛的特点。智能输配电网可以给清洁能源的集约化提供环保性的平台，有利于优化电力系统的资源处理能力和能源布局能力、保证能源安全的战略任务[2]。
智能电网 实践方式。智能电网能够促进上下游产业的发展，一方面是高科技经济形势的发展趋势，推动相关装备和产业结构的发展升级，如电力，设备的发展，另一方面将提供自动化良好的沟通平台，制造业通信业深度融合，促进相关产业的健康发展，激发新的产业诞生[2]。
智能电网使客户的多样化需要得到满足，是加强电网的相互交换和提升工作效率的和谐方式；智能电网是以友好的方式，以提高增值服务，互动功能为目标的电力网络。在科技的推动下，信息技术和城市现代化建设不断发展，例如汽车，能源需求多样化的智能大厦，智能家居，智能城市等新兴项目的涌现，赋予了电网建设更加沉重而伟大的任务。我们只有在自主创新的基础上，不断加速重要领域的研究和推动智能电网技术的进步发展，让用户更为关心的电网的电能品质、供电稳定性、用电服务水平等综合属性得到提升，所以要要求较高的电网智能化表达，完成关键技术领域的突破，形成适应性强，电力系统安全稳定控制的网络环境，以满足性能，服务的动态用户需求，不断改善服务品质和提高服务水平[2]。
智能电网的发展和建设是政府的一项伟大实践工程，当然也离不开电力企业的建设，大众社区的参与。智能电网的成长直接关连到经济社会的稳定发展和民生国计，是研发使用清洁动力、发展科学有道的资源使用体制的迫切需求，这是社会时代给予能源动力工业的伟大而又艰巨的任务[3]。
1.2 智能电网的概念和特点
智能电网包括电力工业，交通，分布，变化，使用智能电网，分配等方面的建设，不断开发新技术，功率控制技术，管道数据通信技术的有机结合，智能化交流完成一个从发电到电力消费环节，优化电力生产，输送和分配的任务。智能电网的骨子里其实便是动力更换和集成使用，它必须在设立研发的体系和开设共享的信息理念的基础上，从侧面设施覆盖分布式发电广泛分散到所有的电力系统和相关的链接的电力市场，促进电力流，信息流，业务流的统一发展。电力企业作用是促使技术与详细交易完成有用的结合，让智能电网发展在企业产能运作过程当中实现成果，最终实现提高运作收益的目的。
智能电网是一个新生的电力网络，使用先进数字技术对电能的生产及各流块地分布进行有效的管理，目前它的核心特征大概分为：自愈，互动，可承接各种类型的客户，实现各种资源的鲁棒性，对电能质量需求的适应性，（包括可再生能源）具有兼容性，电力系统技术使用的多样性分布。允许不同发电方式的注入、能够推动用电设备市场进步和有效处理资源优化配置，最终使整个电力网络形成一个统一的整体，各个分块相互促进，协调发展。智能电网和传统电网的主要区别如下表1.2所示[4]：
特征 传统电网 智能电网
自愈 当处于故障或不正常运行状态时，首先保障电力设备不受过多损坏，降低财产损失 能够实时、在线持续的运行评价和预测分析，能够自我诊断、自我防治、自我恢复的能力，以减少由于电力扰动而影响到的用户
可靠 很脆弱，遇到自然灾害或人为破坏时容易损失惨重 拥有可靠性和稳定性的性能评估指标，具备检测、抵抗自然风险、抗碰击的能力，减小损失，快速恢复供电
预估 故障、扰动发生时才做出回应 即时对电网的当前状态进行安全预估，已经预防和控制。安全规划随时做好，预测可能发生的事故，快速模拟和仿真，并提供信息规划。
安全 物理体系结构缺乏支持，信息达不到要求的安全机制 包括电网物理框架安全和电脑信息安全，重视基于信息化、平台数字化的防火墙设立，保障业务流、信息流、电力流的安全。
兼容 由集中发电主导，分布式产电和储能安置安装有限 允许不同发电方式的接入，巩固填补集中式发电系统，兼容微网运行及“随插随用”，加强和用户间的互相交流。支持电力系统达成自愈恢复控制。
互动 用户负荷都同等处理，与电力系统之互动较少甚至没有互动 转变用户“饱受荒凉”的近况和电力服务理念，看重负荷的需要，通过与负荷之间的双向通信，兑现电力需求控制，使得用户完全参与用电系统，可以获得完整的价格反馈、高效用能意见和其他更多的附加服务
协调 设备、管理中心、用户间缺少协作调谐，部分与全部、迅速与慢速、汇聚与分布之间缺乏协调 电网中各个子系统之间需要协调，通过信息处理方式让各种数据和信息坦诚公布，便于电网中设备、各设备、管理中心、用户互动和协作，达成电力系统和电力市场的和谐对接
效率高 电能产品买卖市场规模有限，电力资产不能彻底利用和科学控制 供效要高，网络数据流的传输速率也要快;有效的分配资源和发展电力产业
优质 关注于电网的故障和停电，对电能品质很少关注 根据用户负荷的需求，提供不同的电能品质和价格择选;Dfacts设备、要求侧控制和智能微网，高效确保电能品质
集成 数据缺少共享，大部分系统之间处于相对单独的状态 各级电力网络和数据库相结合，让电力的工业发电，输电，变电，配电，消费、调度等流块进行集合，达成数据高度共享，增强系统智能化能力、可靠性和整体各种性能
标准 无社会统一的标准，造成资源浪费 智能电网的开发和智能化装置要符合统一国际标准，提高网络的可互换性和可操作性
1.3 国内外智能电网的研究现状
1.美国
美国是世界上第一个发表智能电网的理念，也是第一个开始智能电网的研究及建设的国家。美国电科院在2002年时就己经在能源和数据集成组建工程中提出了智能电网的理念;03年3月，布什政府发表“电网2030策划”，指出要建立现代化电力网络;05年末，美国IBM发表了当时比较著名的“智能电网”研究方向;10年，美利坚政府设立了一系列智能电网改造和实现措施方案，加大对智能电网的投资力度，推快电力系统智能化自动化发展过程。于此时，美国的生产率和质量中心(America productivity & Quality center，APQC)和全球智能化电网公司集团(Global intelligent utility network union，GIUNC )在IBM公司的帮助下，绘制了较为健全的智能电网网络模型,以评测和衡估智能电网的发展进度、指导智能电力系统的推广[5-8]。
在具体实施过程方面，位于美国Texas的Austin City从02年末开始，采取安设智能电表和实现无线通信网络等具体措施，来完成与用户之间的沟通。08年7月末，第一期智能电网工程在美国的Boulder, Colorado City的电力网络工程建设得到实现。这两个智能电力系统建设工程都把智能化电力设备作为家庭网(Family area network)的进口和电网自动化的通道，来完成对各类智能电力设备的有效管理[4]。
2.欧盟和其它国家
欧洲国家研发和推广智能电网，首要目的是为了应付全球气候改变、对石油天然气，煤等化石能源需求日渐增大、原油价格容易受全球形势影响浮动较大等困难。发展推广智能电网建设，以满足欧洲的能源需求，尽可能体现可再生能源如风能和北非戈壁的太阳能发电的庞大潜力优势，来改善将来欧洲各国紧张的能源环境。智能电网的推广建设能够帮助欧盟的完成减排计划，二十年后，智能电网技术，可以减少欧洲国家未来十多年的15％的排放量。欧洲各国电网重要的网络资产称重方面，需求方面，包括储能和发电等领域是欧洲目前技术研究的四大块[4]。
Italy在04年末就实现了全球最大规模的telegesttore智能电网工程，被全球各电力研究所公认为完成建设智能电网目标的最领先的国家。就在不久后，位于加拿大的Ontario省也开始通过采取先进的基础设备和智能电表，大力发展智能电网的建设，有关专家预测到2010年它的智能电力系统就可以正式投入到Ontario省120多万人口的工作生活中，为他们提供用电服务[4]。
Japan在以本国的国情和建设智能电网解决应对新的能源为目标的基础上，结合可再生能源和电网可靠性技术和其他智能电网的研究和发展。政府机构、商会协会、电力企业、设备建造业和科研机构共同展开合作，主动利用自身擅长技术与专业特点，积极投身本国特色智能电网研究当中[10]。
3、中国
???? 我国智能电网的成长环境也类似于欧美国家所处的状态：在全局调控层面，电力生产需要满足设立能源节约型及环境和谐型社会的需求，适应全球气候变化；市场化改革的水平，交易手法与定价手段正在变化，市场供求双方的互相交流将会越来越平常。这说明智能电网研发将成为我国电网研究的一个新方向。迄今，中国发展智能电网的基础已经具备，大力发展智能电网，电力产业各领域都将发生翻天覆地的改变[10]。?
? 此外，我国的电网产业正在转化经营模式，客户的用电行为也在发生变化。为出发点，以构建一个智能电网，可以更容易地建立以满足下一代电力网络的未来需求。为了完成电网自动化的重任，我们已经开展了许多相关高层次领域技术的研究，目前也取得了较为不错的效果。智能电网的发展，将让这些研究达到一个更高的水平，且挖掘更多有用的研究方向。除了可再生能源的发展，等一系列新技术，储能技术，先进的双向智能抄表量测装备，接入技术，如风力和太阳能发电，微电网等。?
???? 智能电网也需要继续整改和集成企业财产管理和电网运行管理平台，提供全方位的网络规划，建设，经营和管制数据服务。中国电力公司开展的sg18612项目，奠定了智能电网建设的基础，使智能电网从理念到实现，这是一个艰巨地挑战，也是一项伟大地使命[10]。?
???? 中国的电力系统产业已经明确了追求先进的发展战略，迅速扩大电网规模的电力用户也改变行为。出发点为构建一个智能电网，凭借电网扩张的机会，可以使其更容易建立，以满足新一代的电力网络的要求，使技术水平处在世界的前沿。中国的电网事业也面临一些特殊问题，如国家电网尚未建成强有力的支撑框架，能够承受电网的多重故障的弱项；骨干电网区域电网薄弱，低功耗系统级的稳定性不强及较低灵活性；现有的高压远距离电缆，容量大是大但是传送能力低，无法充分利用其容量来提升传输效率；企业信息化相对来说比较落后，尚无建成一个综合的出产和经管系统，讯息孤岛很泛滥，在IT重大决议和现代化管理的作用尚没有得到彻底施展等等。所以 智能电网的 装备较为 有的 压器，我国不仅改进了新的设备。中国的高功率的起点，智能化更容易。中国的电力产业系统，变压器等基本设施安设和配置建造能力要比美国更先进，具备大力建设智能化电网的前提条件[10]。?
???? 我们最初的智能电网投资中只有30亿，但其变压器的安设，智能终端，网络营销等行业所带动巨大的需求能够至少有一个拉升其每年2个百分点的增加。十一五期间，中国估计100多亿用于研发电力信息技术，若从现在开始专注于建立一个互动的电力系统，其收效是相当可观的，若加大投资力度，中国将可能成为交互变化占主导地位的全球领先国家电网。中国首个特高压交流“试验示范”线路刚建成投产，淮南到上海，锡盟一个上海，陕西北边一个十分长的输电线已在沙特阿拉伯推出。毫无疑问，中国的电网建设的国家电网公司的主要驱动力，是为“特高压电网”建设全面提速。然而，我们对智能电网的研究还止于在探索初步阶段， 2007年8月末，华东中国国家电网公司开始对建设智能电网的可行性操作进行研究，当前还处于初步研究的状态。中国北 这项智能电 中，除了一些当地的公司进行并 性和稳定性， 。目前的研究水平与美国IBM，GE等公司相比，依然有很长的一段路要走[10]。
1.4 本文的主要工作
本文以配电网为主要研究对象，当配电网发生线路故障，造成非故障区域失电时， 通过自愈恢复控制策略来实现搜索一个最优的供电恢复方案来恢复电力供应。本文提出一种基于最优网损的故障重构算法，并结合配电网呈辐射状网络的特点，迅速得到网损最优的重构方案，并在此基础上对原始正常 网络实现基于 构。
(1)本文第一章绪论主要 展现状等内容。
(2)第二章潮流算法分析。分析了配电网络拓扑结构特点，介绍了常用的拓扑分析方法，建立了多根节点结构辐射状拓扑分析模型。综合比对了常用的几种配电 点，仔细介绍并实现了改进的 的前推回代 法[13]，并以12节点，16节点网络为例进行潮流计算验证，均能快速，很好的收敛，运行出正确结果。
(3)第三章关于重构算法的研究。着重介绍基于最优网损的配电网重构算法思路，分析重构过程中遇到的主要问题，如消除孤岛和闭环等，并提出新的解决办法，实行改进穷举法的优化组合搜索，剔除闭环、孤岛及不满足潮流约束条件的解，最后在搜索完毕后的所有可行重构方案中选取最优网损方案。
(4)第四章以典型IEEE三馈线16节点配电网络为例，分析了产生线路问题时，本文算法是怎样搜索到最佳故障重构方案的，从而完成恢复电力供应的目的，实例验证了本文 性；并在此基础上，验证了对正常运行的配电网络实现基于最优网损的优化重构。
(5)第五章主要内容是总结本文研究成果，分析其不足之处及展望。 第二章 配电网的拓扑分析和潮流计算
2.1 配电网的拓扑分析和数学建模
配电网中大量联络开关和分段开关不同的组合开关状态能够决定不同的网结构。网络拓扑分析的目的是即时动作开关状态的变化，智能划分变电站的计量节点数，形成新的网络拓扑，随之配置量测量与注入量等数据，给有关的应用程序提供新网络结构下的信息与数据。
网络拓扑分析的重要理论基础是图论。在分析一个配电网网络时，要将配电网络的物理模型转变为方便运算用的等值数学模型，通常把复杂的配电网络概括成无向图的形式来表示。根据无向图表现方式的差别，可把拓扑分析方法归为两种，即矩阵法和搜索法。二者优缺点比较如表2.1所示[1]。
表2.1 矩阵法与搜索法优缺点比较
矩阵法 搜索法
矩阵法的优点是结构性能好，理解过程明了，信息的组织比较清晰，适应性强，而且接线的繁杂不会增加计算方面的难度。但是，对于大型电力系统而言，采用矩阵法计算量就很大，占用计算机内存大，需要考虑实时性问题。 搜索类算法对数据安放和结构设计清晰，运算速度较快，对大规模电力系统，此方法相对于前者的运算速度优势更明显，但对于小型网络而言搜索法往往显得不够直观，对初学编程者不易上手。
本文仅以矩阵法为例进行介绍。
矩阵法就是利用节点之间关系形成的邻接矩阵，以下图简单6节点网络为例进行介绍。
图2.1 6节点辐射状配电网络
对于上述6个节点的网络，它的邻接矩阵为矩阵大小为6×6，它表示的是1到6号节点之间的相互联系，例如若节点a连接节点b，矩阵中元素 =1;若不连接， =0。例如对图2.1所示的网络，它的邻接矩阵A= 。
2.2 配电网的运行特点
输电网结构要比配电网简单得多，后者的网络结构比较复杂和多样，一方面，它的三相严重不平衡，另一方面配电网线路长度较输电网短，而且配电网的线路截面比输电网的线路截面小，特别是电力电缆的使用，造成配电网的电阻/电抗比值很大，有些线路甚至电阻>电抗，这往往使得常规的潮流计算无法收敛。由于配电网在结构方面与输电网的明显差异，对输电网潮流计算非常有效的传统方法，如牛顿拉夫逊法和PQ分解法等，在配电网潮流计算中不一定达到满意的计算效果，往往出现病态的情况[11]。
配电网大都具有环状结构，而由于通常要实现故障定位和线路保护整定的需要，往往要呈现开环运行[11]。配电网正常运行时，开环的网络结构并靠一个电源点供电，且一根馈线仅仅可以有唯一电源节点。因此，以配电网潮流计算的电源节点作为网络的根节点，网络整体呈辐射状运行结构。
2.3 配电网的潮流计算
由于潮流计算在配网分析中起到重要作用，各方面专家学者也一直对其进行深入研究。总的来说 的方法通常分为三大类: 逊法 )；总线类方法(Zbus方法、Ybus方法)；支路类方法(回路法和前推回代法)[1]以上这些算法在双电源处理能力，收敛阶数，分支线处理能力以及算法稳定性上各不相同，综合比较结果见表2.2。
方法 分支路处理能力 多电源操作能力 收敛阶数 稳定性
牛拉法 不需要特别处理 当做PV结点不用变换运算模型 二阶收敛 对初值敏感
快速分解法 不需要特别处理 当做PV结点不用变换运算模型 一阶收敛 稳定
总线类法 不需要特别处理 当做PV结点不用变换运算模型 一阶收敛 稳定
支路类算法 需要特殊处理分支线 不能直接处理，需要迭代联络线潮流 一阶收敛 稳定
本文 电网 了大
可保证收敛。计算方法的稳定性亦然是判别配电网各种潮流求解方法好坏的关键判据。通常是这样，计算方法的收敛阶数越高，它的稳定性就越差，而前推回代法为一阶收敛方法，是以它也具备较高的稳定性。经过对比，前推回代法充分利用 ，计算过程简单，运算效率高，收敛性好，是解决 一[11]。
2.4 前推回代法加算例分析
前推回代法的基本原理是 ：对于同一个节点而言，流进的电 大小。它的计算过程：即已知配电网的首端节点电压和末端节点功率，以支路为计算单位。开始设定所有 据节 后逐段推算， 上的 后回代得到的第一个节点的功率，这是回代过程；再 电压和 逐段前推得到各节
点电压值，这是前推过程。如此重复计算，计算一次迭代次数加一次，直到各个节点的电压偏差在允许范围内为止。目前为止，关于改进前推回代的算法有不少，而有效合理的拓扑分析，则大大有利于潮流计算[12]。
本文经过比较多篇关于研究 的文献，决定借鉴文献[1]所提出的基于 ，此方法的优点有，在进行结构拓扑分析时只生成两个辅助性质的特定矩阵就可以进行潮流运算了，除了拥有无需对网络内所有支路进行繁琐的编号、不形成导纳矩阵、不需要用稀疏或追赶技巧等优点外，还具有使用计算机资源少、编程简单、程序收敛速度明显较快，能够适用于多电源节点配电网络等优点[13]。
2.4.1 配电网的初始数据描述
根据网络拓扑结构，形成节点-节点关联矩阵NodeN，然后再根据NodeN形成两个关键的辅助矩阵：节点分层矩阵layerm,上层节点矩阵nu。nu的大小为1 N，N为配电网节点数，其中每列元素的含义是，这一列号对应的节点对应的上层节点是这个元素，即如果在这个nu矩阵出现的节点号说明它肯定有下层节点。分层矩阵的大小要看最后的分层数决定，但绝不会超过N N。下面以下图的12节点辐射状配电网为例详细介绍怎么生成节点分层矩阵和上层节点矩阵。图2.3中1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12为节点编号，其中5号节点为电源节点。如图：
图2.3 典型12节点辐射状网络模型
2.4.2 节点分层矩阵layerm和上层节点矩阵NU的生成过程
同大多数潮流计算方法一样，先形成节点-节点关联矩阵NodeN，这是个对称矩阵，在遍历需找节点时，为方便起见，取它的上三角矩阵NodeNU进行网络拓扑分析。可令layerm矩阵大小=N N，NodeNU矩阵的大小=1 N，其实在完成拓扑分析后可知，实际上layerm矩阵用到的空间没有N N那么大，在正式进入潮流计算前推回代电流电压前，可将之进行裁剪，方便潮流计算时读取layerm矩阵中的节点号。在本12节点算例中的NodeN矩阵，NodeNU矩阵为：
NodeN =
NodeNU=
步骤一，因为5号节点为根节点，所以把5输入节点分层矩阵layerm的第一列，这时layerm =[5]，相应的上层节点矩阵为nu= [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]，因为5没有上层节点，所以第五列的元素填0。
步骤二，找下一层节点。依次取layerm中的第一列元素，这里只有5，所以先从NodeNU的第五行找1元素所在列。这里第五行没有1，再从NodeNU的第五列找1，找到1所在的行号为2，遍历layerm矩阵搜寻其中是否已有2，有则不计，没有则把2输入layerm的第二列第一行。这时矩阵layerm= ，相应的，nu矩阵第二列则填5，表示5号节点的下层节点是2号节点，即nu=[0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]。
步骤三，继续查找下一层节点。依次取layerm中第二列元素，这里仅有2，于是先查找NodeNU中第二行1的所在的列为5，7，11，查找layerm矩阵中是否已经有了5，7，11，发现5已经有了，不计入，把剩下的7，11输入layerm矩阵的第三列，此时layerm= ，再查找NodeNU第二列中1的所在的行号为1，查找layerm中是否含有1，没有则把1计入layerm的第三列，此时layerm= ，nu=[2 5 0 0 0 0 2 0 0 0 2 0]。
步骤四，根据第三层节点查找下一层第四层节点。依次取layerm中的第三列元素，这里有7，11，1，先查找NodeNU中的第七行，第七列中的1，第七行没有1，第七列的1在第二行，遍历layerm矩阵中是否已经含有2元素了，有了则不计入；接着查找NodeNU中的第十一行，第十一列中的1，第十一行没有1，第十一列的1在第二行和第十行，查找layerm矩阵是否中含有2,10元素，2已经有了就不计入，10没有则计入layerm矩阵的第四列，即layerm= ，节点10的上层节点是11节点，即nu=[2 5 0 0 0 0 2 0 0 11 2 0]；接着查找NodeNU中的第一行第一列中的1，第一列没有1，第一行的1在第2，3，4列，查找layerm中是否含有2，3，4，12元素，有则不计入，没有则计入layerm中的第四列，即layerm= ，nu=[2 5 1 1 0 0 2 0 0 11 2 1]。同样的，再根据第四层节点，查找第五层节点，最后的节点分层矩阵layerm= ，nu=[2 5 1 1 0 3 2 12 3 11 2 1]。到目前为止，所有的节点都已遍历到，停止查找。
2.4.3 基于节点分层的前推回代潮流计算过程及步骤
下面以节点分层矩阵layerm和上层节点矩阵nu为辅助，具体的前推回代算法流程如下：
步骤一：所有节点电压的初始值设为1，即 =1.0，i=1,2,3…n，n为配电网总的节点数；
步骤二：根据公式（2-1）和nu矩阵，从矩阵layerm的最后一层往前一层推算各支路电流，最后一层即最后一列；
（2-1）
式中： 为支路a的电流，也就是a节点前的支路电流； 为a节点的全部下一层支路的电流的累加值，要是末梢节点就无这一项，比方本12节点算例中的6,7,8,9,10,4节点。 为a节点负荷功率的共轭， 为a节点电压的共轭。在图2.3的12节点算例中，从layerm矩阵的最后一列元素[6,9,8]开始，查找nu矩阵（若无），则说明它们是末梢节点，则对应的计算电流公式为：
（2-2）
其中a=6,9,8。接着再计算前一列[10 3 4 12]，分别求解，先计算 ，查找nu=[2 5 1 1 0 3 2 12 3 11 2 1]，没有10号节点，说明10号节点也是末梢节点，计算电流采用公式（2-2）。接着查找nu中的3，发现有3的列号为6，9，所以用式（2-1）计算 时，式子（2-1）最右边那一项则为 。类似的前推就能得到各支路电流。
步骤三：利用式（2-3）和nu矩阵，根据前推求得的各支路电流，从layerm矩阵的第一层向下一层回代计算各节点电压，第一层即第一列；
（2-3）
其中 为a节点的电压值； 为与a节点相连的上一层节点b的电压； 为支路a的电流, 为以a,b为端点支路的阻抗。在上述12节点算例中，先从layerm矩阵的第二列元素2开始（第一列为电源点，电压值恒为初始值无须计算）,查找出nu矩阵的第2列元素，即找2的上层节点，这里为5，则式（2-3）中 a=2，b=5， 就为2，5节点之间的支路阻抗。以此往后继续回代求下一列的各节点电压。
步骤四：判断 ，其中 为迭代精度，表示当最大电压偏差小于 时则停止迭代运算，如果不满足此不等式则返回到步骤二进行下一次迭代运算，直到满足这个不等式约束为止，输出电压值。
步骤五：根据所求电压进而求解支路潮流及网损。
2.4.4 在Matlab上实现算法，实例验证其有效性
在Matlab上对上述算法进行调试编译，并采用文献[12]提供的12节点辐射状网络参数进行验证，具体的网络参数见附录附表1。收敛精度为10-6，计算结果如下：
表2.4 本文计算结果和文献[12]计算结果对比
本文程序计算结果 文献[2]计算结果
节点号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 节点电压值 0.9949 0.9972 0.9940 0.9942 1.0000 0.9930 0.9956 0.9922 0.9919 0.9957 0.9964 0.9935 电压相角 -0.4340 -0.2467 -0.5068 -0.4541 0 -0.5296 -0.2647 -0.4980 -0.5302 -0.2830 -0.2649 -0.4660 节点号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 节点电压值 0.994851 0.997151 0.993961 0.994143 1.0000 0.993070 0.995534 0.992175 0.991862 0.995628 0.996390 0.993513 电压相角 -0.43423 -0.246072 -0.506182 -0.453500 0 -0.529046 -0.264068 -0.497436 -0.529614 -0.282440 -0.264243 -0.465386
经过对比发现，本文得出的计算结果和文献[2]的计算结果基本上是吻合的。
本文探讨的重点还是重构算法，而12节点并不是一个很好的重构模型。下面再用此程序选择标准IEEE三馈线16节点算例为例求解其潮流。系统含有16条支路，3个电源节点，虚线表示联络开关，实线表示分段开关，基准电压取10KV，基准容量取100MVA，迭代精度取10-6，其具体的网络拓扑参数见附录附表2，IEEE16节点网络拓扑图如下图2.5所示。
图2.5 IEEE三馈线16节点接线图
网络内开关的不同状态决定了不同的网络结构，为方便后文的重构，下图2.6给出它的支路编号图，即开关编号图。
图2.6 支路编号图
本文试着选取三种能够保证网络依然为辐射状的开关组合进行潮流计算。
组合一：原始网络，打开的开关号为14，15，16，其它全为闭合状态；
组合二：打开的开关号为1，6，8，其它全为闭合状态；
组合三：打开的开关号为10，15，16，其它全为闭合状态；
潮流计算结果如下：
组合一 组合二 组合三
打开的开关号为 14 15 16 电压值 1.0000 1.0000 1.0000 0.9884 0.9844 0.9814 0.9805 0.9816 0.9742 0.9793 0.9739 0.9668 0.9904 0.9897 0.9858 0.9826 总网损 0.0777 + 0.0299i 迭代次数 6 打开的开关号为 1 6 8 电压值 1.0000 1.0000 1.0000 0.9312 0.9369 0.9278 0.9707 0.9703 0.9523 0.9815 0.9474 0.9448 0.9851 0.9837 0.9778 0.9718 总网损 0.1134 + 0.0397i 迭代次数 12 打开的开关号为 10 15 16 电压值 1.0000 1.0000 1.0000 0.9878 0.9831 0.9809 0.9798 0.9822 0.9755 0.9800 0.9828 0.9682 0.9904 0.9897 0.9858 0.9826 总网损 0.0774 + 0.0299i 迭代次数 6
从上述表格中的计算结果可看出，组合二的迭代次数和总网损要高于组合一和组合三，在前推回代潮流计算法中,对同一程序算法而言，迭代次数只与迭代精度和网络结构有关，因为组合二把1号开关打开，使得整个网络的供电电源节点只有2，3电源节点，导致2，3馈线上的负载增加，支路电流增大，导致了网络损耗的增大和运算迭代次数的增加。但是更重要的是，组合一中的计算结果也是和文献[12]的计算结果基本一致的，个别电压值不一致的原因是，本文取的迭代精度与文献[12]的不同。通过对12节点及16节点网络系统的潮流计算分析可以认识到，本文编写的潮流计算程序具有可靠性及稳定性的特点，原则上，只要是辐射状的网络，节点数不是非常多，此程序都能较好的运行出结果，但是对于特别复杂的辐射状网络，此程序需要用到的迭代次数可能要增加许多。IEEE三馈线16节点系统为多电源节点系统，该潮流计算程序能够识别各个开关变量的开闭状态以及配电网网络动态拓扑结构，并且进行潮流计算，为自愈恢复控制算法的实现打下了基础。
第三章 基于最优网损的智能电网自愈恢复控制
3.1 配电网重构的概述
智能电网自愈恢复控制研究实际可以归为对配电网系统重构的研究。配电网 为优化系统网损、提高电压稳定性、排除故障线路、达成负荷平衡，可依据系统的多目标寻优变换分段开关和联络开关的状态，完成对配电网的重构。
配电网重构一般可分为两大类，即配电网处于正常或不 优化重构和配电网发生故障后的故障 。 优化重构的目的是，经过切换 以改动整个配电网络的结构，完成对配电网络的负荷控制，改善配电网络的供电电压品质，优化整个网络的网络损耗，并最终实现配电网的负荷平衡。
配电网某线路发生故障后，我们通过变换某些开关的状态，寻找到一个最优的故障恢复方案，重新对非故障失电区进行恢复电力供应，这个过程就称为故障后重构，又叫做故障恢复。故障恢复的实质就是通过动作联络开关和分段开关，把失电区域上的负荷转移到其它馈线上，同时满足约束条件。具体原则如下：
(1)最先应保证时效性。配电网的故障自愈恢复应该尽快地恢复电力供应，保障用户的正常供电。
(2)应尽可能多的恢复停电的用户。而且，考虑可能的总体经济损失和不同用户对供电的要求不同，要首先恢复紧要用户的供电。
(3)开关动作次尽可能地少。因为开关设备的总动作次数有限，电力系统中的大多数开关，都需要手动完成动作，所以，动作次数应尽能够少以节约成本。
(4)结构变化小，恢复供电时应尽可能动作那些离失电区较近的开关。
(5)恢复过程保证系统的开环状态。
(6)恢复过程中防止线路及用电设备的过载。
3.2 配电网重构的数学模型
3.2.1 重构建模思想
为了确保电力供应的稳定，实现配电网现代化后，应确保各个节点有不止一条供电路径。每当电网线路产生故障的时候，通过馈线定位故障线路被将之隔离。针对配电网的辐射型网络供电，所以应根据功率流的方向，出现故障后，可把整个网络划分为故障上游区域，故障区域和故障下游区域。在故障上游区，应率先利用它的电源馈线，打开其中断路器完成对故障上游区域客户的供电。在故障区的配电网恢复，应该先必要把故障设备两头的断路器打开以完成障碍隔离，并通知有关专业技术人员进行维修。而故障下游用户的恢复电力供应，主要是经过对配电网重构完成负荷传递，这样就可以由别的电源馈线恢复对它们的电力供应。
配电网的重构需要完成多任务的，多目标组合的寻优方案，选定配电网网络中的开关数作为寻优变量，所以，配电网重构的计算复杂程度很大，应在确保精度的前提下，减少计算量，获得最优算法[14]。
3.2.2 重构的目标函数和约束条件[14]
（1）目标函数
对于自愈恢复重构，其首要的任务是：尽可能多的恢复停电用户的供电；降低网损；平衡负荷；开关操作次数尽量少。
①恢复停电用户的供电:
上式中， 是k支路长度； 和 是支路最大允许负荷和支路负荷；
②网损（这里是功率损耗也可把电压损耗作为网损）：
（3-2）
上式中， 是支路k的阻值； 是支路k电流的乘方值；n是支路数；
③平衡负荷：
（3-3）
上式中， 是节点所承担的实际负荷； 节点所能够承担的最大允许负荷；
④开关动作次数：
（3-4）
（2）约束条件
① 潮流计算约束：每当结构变化后都要重新进行潮流计算。
② 线路容量约束： 。
③ 节点电压约束： 。
④ 网络拓扑约束。重构后配电网还是树状结构，不允许有环网络的产生。
其中， 和 分别为k线路流过功率的计算值和线路容量的最大允许值， 和 为节点电压的下限值和上限值。
3.3 基于最优网损的配电网重构
3.3.1 重构基本思路
基于最优网损的配电网重构，不管是故障重构还是优化重构，根据重构目标函数和约束条件我们不难想出其大概的一个算法思路，如下图所示：
图3.1 基于最优网损重构的基本思路
3.3.2 搜索重构方案
根据重构算法思路，我们已经清楚要完成的各个任务，首先要解决的问题就是如何生成重构方案。根据各种编码方法的特点并结合本文所要处理重构问题的实际情况，本文选定二进制的编码方法。因为二进制编码方法只用0和1两个字符来表示，刚好分别符合开关的断开状态和打开状态，所以只要给各个支路编好序号，一串二进制码就可以代表为一组恢复重构方案，二进制码的第几位分别对应第几号支路开关。二进制码的长度则就等于配电网络的总的支路数。
然而，如果完全依靠穷举法生成初始重构方案，则在一定程度上浪费了不必要的资源和空间。例如一个含有16支路的配电网络结构，即16位二进制码，如果用穷举法，16位依次0到1循环，则会产生216=65536种方案，而且其中绝大部分都是我们根本不会考虑采用的重构方案，例如其中肯定含有很多形成闭环
或者孤岛结构的方案。
在参考文献[14]中有这样一段话“配 结构，必 生环 可以 论[14]。
推论:配电网维持操作开环的必要条件其实就是网络里打开的开关数必须与联 ”[14]。
借助这个推论，例如本文的重构算例，如图2.5，整个网络共16个开关，其中有3个联络开关，生成16位二进制码，我们只需要考虑其中3个为0，剩下全为1的情况，共有 =560种，较之前的65536种大大的减少了，而实际上，故障发生后，一段开关被隔离，说明了已经有确知的一位为0了，所以我们只需搜寻在剩下的15位中选2位为0的情况，共有 =105种，较之前的560种又减少了不少，这样做不仅能够做到从全局寻优，不漏掉一个可行方案，而且在一定程度上加快了程序运行速度。
3.3.3 消除孤岛和闭环
配电网络中含有孤岛的含义就是：存在一个或几个节点没有接到电源节点或者是接到含有电源节点的支路上，即失电节点。配电网故障恢复重构的首要目的就是恢复失电节点的供电，因此必须要消除孤岛。对于图2.5所示的IEEE16节点网络结构。若我们断开开关1,4,5，其它开关全为闭合，即4号节点失电，成为孤岛。此时我们对这个系统进行潮流计算，潮流计算结果从1到16各节点电压值如下：
表3.2 断开开关1,4,5时各节点电压值
节点号 电压值 节点号 电压值 节点号 电压值 节点号 电压值
1 1.0000 5 0.9580 9 0.9644 13 0.9840
2 1.0000 6 0.9594 10 0.9738 14 0.9833
3 1.0000 7 0.9627 11 0.9623 15 0.9740
4 1.0000 8 0.9760 12 0.9570 16 0.9650
若我们断开开关1,14,16，其它开关全为闭合，其对应的的网络拓扑图如下：
图3.3 断开开关1,14,16时的网络结构图
从上图可看出4,5,6,7节点成为孤岛。此时调用潮流计算程序对这个系统进行潮流计算，潮流计算结果从1到16各节点电压如下表3.4所示：
表3.4 断开开关1,14,16时的各节点电压值
节点号 电压值 节点号 电压值 节点号 电压值 节点号 电压值
1 1.0000 5 1.0000 9 0.9741 13 0.9904
2 1.0000 6 1.0000 10 0.9792 14 0.9897
3 1.0000 7 1.0000 11 0.9738 15 0.9858
4 1.0000 8 0.9813 12 0.9667 16 0.9826
由上表可知4,5,6,7节点的电压值也还是为初始值1；两个例子都反应了同一个现象，就是孤岛节点电压和根节点一样还是为初始电压值。原因是，在前推回代潮流计算中，由于孤岛节点没有直接与根节点或含有根节点的支路相连，导致在从根节点往下逐个回代计算电压时，没有到遍历到孤岛节点，即孤岛节点不参与潮流计算，所以电压值还是为初始值的1。至此我们可以得到这样一个消除孤岛的推论：
潮流计算后，电压值为初始电压的总的节点个数等于根节点数是重构后网络结构内无孤岛的充要条件。
至此，我们已经得到了网络结构中是否含有孤岛节点的判据；至于消除闭环，在前文中已经提到过消除闭环的必要条件，即“网络里打开的开关数与联络开关数相等。”[3]但并不是充要条件。因为配电网通常是多环设计，要保证整体开环正常运行，则每个环内必须有且只能有一个开关断开，这样每个环都开环了，才能保证网络整体呈开环运行，若一个环内出现一个以上的开关打开，则整体网络必然会出现闭环和孤岛。具体原因我们可以举例证明一下，例如在IEEE16节点模型中，共有三个环组合三个联络开关，所以要保证网络整体开环正常运行我们必须有且只能有三个打开开关独自分配在各个环内，如果在某个环中我们已经分配了一个打开开关了，但若这时再在此环打开一个开关，则这个环内必然会出现孤岛节点，而且因为这个环打开了两个开关，我们只剩最后一个打开开关要分配到剩下的两个环中的其中一个，即其中一个环必然会是闭环。其实换句话说就是，在保证网络中打开的总开关数等于联络开关数的前提下，有孤岛则必有闭环，无孤岛则必无闭环。据此我们可以得到消除闭环的充要条件了，即：
打开的总开关数等于联络开关数+无孤岛网络=无闭环网络。
在大多数常用配电网重构算法中一般要用到潮流计算，而对于此消除闭环的方法，优点就在只需要调用一次潮流计算子程序，就能判断出此重构方案是否形成闭环或孤岛结构，不需另外编写调用判断闭环和孤岛的子程序，优化了算法，一定程度上加快了算法的运算速度。
第四章 MATLAB程序设计及结果分析
4.1 重构程序流程图
下面针对图2.5的IEEE三馈线16节点网络算例进行重构程序编译，KG表示开关组合，即一个KG序列代表一个重构方案，具体重构程序流程图如下：
图4.1 重构主程序流程图
4.2 IEEE16节点系统故障重构结果及分析
程序编写完毕后，对图2.5的IEEE16节点辐射状网络进行实例重构验证，其中14,15,16号开关为联络开关，处于打开状态。这里取最大线路容量 为0.009（标么值），是为了避免形成重构后所有节点只靠一个电源节点供电的网络。具体网络参数见附录附表2。
在Matlab上完成相应程序编写调试成功后，试选取1号线路发生故障，此时4,5,6,7节点失电，程序运行结果如下：
图4.2 当1号线路故障时程序运行结果
可见，当线路1号发生故障时，运行重构程序找到能够满足潮流约束条件的故障恢复方案共有17组，网损最优的是第6组。由于方案较多，不便于在Command Windows里显示结果，所以可通过xlswrite(Data.xls,OutPut,Sheet1)语句把结果矩阵输出到Excel表格里，在Word中由于页面显示的问题，只截图Excel表格中前6组故障重构方案结果，如下图4.3和4.4所示
图4.3 前6组方案的开关序列
上表格中1到16行表示1到16号开关的开合状态，即一列代表一种能够恢复所有节点供电的重构方案，例如第一列代表的重构方案就是打开开关1,4,8号。
图4.4 前6组方案的潮流计算结果
上图中表格17到32行表示的是潮流计算后各个节点的电压值，第33行表示迭代次数，第34行表示网络总损耗，这里算的是电压损耗的模值。表格中列出的方案，都是能够恢复失电节点供电并保持系统开环运行的可行方案，但是我们最终的寻优目标是基于最优网损的重构方案，为第6组方案，对应表格中的第6列，打开的开关为1，5，15号，其对应的网络拓扑结构如下图：
图4.5 1号线路故障重构后网络结构图
由上图可见，此方案打开开关1，5，15号是能够成功恢复失电区供电的，而且是最优网损的重构方案，与文献[14]采用遗传算法得出的最终重构方案是一致的，计算时间共计约2.86秒，还是比较令人满意的。同时，把故障重构后34行中各个方案的总网损值对比原始网络的总网损值0.083201（即0.777+0.299i的模值），发现都要比原始总网损大很多，这是因为1线路由于故障被断开后，1号电源节点不再对网络供电，整个网络由2，3电源节点供电，使2，3馈线的负载增大，支路电流增大，从而增大了整个网络的损耗。从上图中，我们还可以看到，假如是9号支路发生了故障被断开处理，就这个网络而言，是无论如何也找不到恢复12号节点供电的方案的，我们可以用程序来验证看看此程序能否识别这类情况。运行结果如下图4.6所示：
图4.6 当9号线路故障时程序运行结果
可见，此程序是能够识别这类无法恢复供电的故障情况的。
4.3 IEEE16节点系统优化重构结果及分析
对于原始IEEE16节点网络而言，虽然此系统已经是处于正常的运行状态，但不一定是处于最优网损的状态。优化重构，即在原始网络的基础上重新分配网络中的联络开关位置，要求重构后的网络的总网损要得到优化。程序运行开始，我们输入一个不在[1,16]范围内的数字,表达的意思就是，原始系统中没有发生故障的线路。这个时候程序运行得到的重构方案就是保证所有节点正常供电且网络系统是开环运行的全部方案，一共有136组，如下图。
图4.7 无故障线路时程序运行结果
图4.8 第130组到136组重构方案开关序列
图4.9 第130组到136组重构方案潮流计算结果
在输出Excel表格中第130列找到最优重构方案，为打开开关10，15，16，即将新的联络开关位置分配在10，15，16号开关，网络总损耗为0.082939；原始网络联络开关的位置在14，15，16号开关，网络总损耗为0.083201；对比可以看到，总网损有明显的优化。重构前后的网络拓扑结构对比如下：
图4.10 重构前的网络结构
图4.11 优化重构后的网络结构
第五章 论文总结与展望
5.1 论文总结
还记得自己当初刚刚拿到课题，当时真的完全是一头雾水，根本不知道应该从哪做起，在邓老师的悉心指导下，开始了对智能电网，配电网重构，潮流计算，电力系统暂态稳态分析的学习研究，经过几个月的努力终于取得了令人较为满意的成果。
本文第一章 展现状等内容。第二章主要是关 的探讨，参考借鉴文献[13]提出的 代法，并以文献[12]的12节点网络为例，详细介绍了此方法的计算分析过程，最后在Matlab上实现了此算法，采用文献[12]的12节点网络参数数据，以本人编写的Matlab潮流计算程序进行运算，得出的结果与文献[12]得出的结果是完全一致的。由于本文主要研究课题是配电网的重构问题，此12节点网络并不是一个很好重构的模型，于是参考众多文献，采用了许多硕士论文文献都经常用到的IEEE三馈线16节点网络模型进行重构，例如文献[1]文献[14]文献[15]。本文的16节点网络模型的数据就参考自文献[1]，潮流计算结果对比也是大概一致的，不完全一致的原因是文献[1]里没给出它算法里的精度是多少，本文精度取的是10-6，计算结果中各节点电压相比于文献[1]更接近于初始电压，迭代次数也要高一些。
第三章是本文的重点，基于最优网损配电网的重构算法，本文借鉴文献[14]的推论提出了一种简单实用且易于编程实现的消除闭环消除孤岛的新思路即：重构后网络中断开的开关数等于联络开关数+网络中无孤岛=无闭环网络，其中网络无孤岛=潮流计算后电压值等于初始电压的节点个数等于电源节点数。对比其它消除孤岛的方法，例如从根节点向下遍历其它节点直到不能再遍历为止，再根据统计遍历到的节点个数是否等于网络总节点数来判断孤岛节点存在与否；对比其它消除闭环的方法，例如从一个首节点开始向下遍历，看末节点是否会与首节点重合，若出现重合则出现闭环结构。由于配电网络结构中经常会出现分叉点，这样可能出现的遍历路径会非常多，在程序实现上还是比较复杂的。本文提出的新思路不用调用多个判断子程序，只需调用一次潮流计算子程序，就能判断此网络结构中是否含有闭环或孤岛，在一定程度上提高了运算效率，节约了计算机内存。
第四章主要是对IEEE三馈线16节点配电网络模型的故障重构，及优化重构算法进行了Matlab程序仿真验证，其中，故障重构得出的恢复方案与文献[14]采用遗传算法进行重构得出的网损最优方案是一致的。
5.2 论文不足处及展望
清晰的认识不足才能知道自己要改进的地方。
一、潮流计算的不足之处。本文借鉴的是文献[13]提出的改进的前推回代法进行潮流计算，虽然能在12,16节点网络中很好的运用，收敛速度很快，对网络初值不像牛顿拉夫逊法那么敏感，但毕竟它是前推回代法，只适应辐射状网络的配电网。还有，若本文程序应用于复杂的辐射状网络中，如节点数很多的情况，它运算需要的迭代次数会非常多，呈线性甚至呈指数增长。例如本人曾经除了制作了12节点，16节点数据包验证程序有效性之外，还参考文献[16]的算例数据制作了一个69节点数据包，结果迭代次数达到400次了，而且还是不能收敛的，但69节点的分层矩阵还是正确的，那么有问题的地方就应该是在前推回代中计算电压电流的时候，文献[13]作者同样用前推回代法编写的程序是能够对69节点网络成功进行潮流运算的，并且迭代次数只有3次，这就是本文潮流计算程序远远不能及的地方了。但对于中小型树状网络，此程序还是很有优势的。
二、重构算法中的不足之处，第四章节中生成重构方案的算法，在一定程度上借鉴了遗传算法中染色体代表一个方案的思想，但本文不是采用生成初始种群进行交叉变异的方法生成染色体，而是采用一种类似于简化穷举的方法，所以当针对于大型网络的重构，采用这种简化穷举法生成重构方案就不太适用了，例如本文重构算例，3个联络开关16条支路的简单配电网络，已知发生故障的线路，那么只需要讨论 =105种情况，而对于像含有5个联络开关和100条支路的大型配电网络，那么简化穷举法生成的重构方案就有 =3764376种，然后调用近380万次潮流计算子程序进行满足约束条件的判据，显然这样做的算法是不太适用的。目前 交换 模拟 在搜索重构方案时可以采用遗传算法。初始种群时可设定只生成N个0位其它位全为1的染色体（N代表联络开关数），这样在一定程度上缩小了不可行解的空间，加快运算速度。然后再进行个体适应值计算，选择优良染色体进行交叉变异操作，然后调用潮流计算子程序判断孤岛或者环网，以网损最优为最终寻优目标找到最优重构方案[11]，因为遗传算法里多了一次进化迭代，具体要进化多少代要视网络结构的复杂度、约束条件等因素而定，所以遗传算法通病就是运算速度会比较慢，且最终优化结果很大程度上受初始染色体种群影响[14]。在本文的16节点重构算例中，若采用遗传算法不见得会比本文算法运算速度快，甚至有可能还要慢。还有一点值得一提，本文提出的消除闭环的新方法还不够成熟，虽然能在IEEE16节点网络中成功实现，具有一定的实际借鉴价值，适用于N环N个联络开关的配电网络，但不能保证此推论一定适用于任何配电网络模型，还需要大量的实例验证；而且由于此消除闭环的方法是与消除孤岛想结合的，这一点就决定了本文重构算法的局限性，只能得出全部恢复供电的重构方案，对于实际电力系统中一些无法恢复全部用户供电，只能恢复部分用户供电的故障情况，采用本文重构算法是无法得到重构方案的。
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致 谢
随着毕业日子的来临，毕业设计也接近了尾声。经过几个月的奋战本人的毕业设计终于完成了，虽然和最初设想达到的地步还有些差距，但在本人配电网重构，配电网潮流计算等方面还是做了大量的研究学习，收获甚大。
值此毕业设计完成之际，本人首先要向我的导师邓立华老师表示衷心的感谢。本人的毕业设计是在邓老师的悉心指导下完成的，邓老师知识渊博，理论功底扎实，治学态度认真，工作作风平易近人，而且对学生在学业上的指导监督也特别认真，使我得到了多方面的锻炼，让我终生受益，这些都给我留下了深刻的印象，并将成为我今后学习工作中的榜样。
感谢所有关心帮助过我的老师同学们，感谢你们多次在我遇到困惑之时给予我建议和帮助，在此，向你们表达最诚挚的谢意，并祝愿各位老师、同学们身体安康，工作顺利。
附 录
1、12节点和16节点系统参数
附表1 12节点网络参数
支路号首节点末节点支路电阻R支路电抗X节点号节点有功功率P节点无功功率Q
7520.1690.65550.00000.0000
62110.8640.75120.00000.0000
3210.1960.655110.00000.0000
5271.3740.77410.03480.0116
911100.8640.75170.03480.0116
11140.4440.439100.02400.0080
1130.1960.65540.04200.0140
81120.8640.75130.00000.0000
2360.8640.751120.00000.0000
10391.3740.77460.03000.0100
41280.8640.75190.04500.0150
80.04200.0140
标么值计算：容量基值为15MVA,电压基值为23KV
附表2 16节点网络参数
支路号 首节点 末节点 支路电阻R 支路电抗X 节点号 节点有功功率P 节点无功功率Q
1 1 4 0.075 0.100 1 0.000 0.000
2 2 8 0.110 0.110 2 0.000 0.000
3 3 13 0.110 0.110 3 0.000 0.000
4 4 5 0.080 0.110 4 0.020 0.015
5 4 6 0.090 0.180 5 0.030 0.015
6 6 7 0.040 0.040 6 0.020 0.008
7 8 9 0.080 0.110 7 0.015 0.012
8 8 10 0.110 0.110 8 0.040 0.027
9 9 12 0.110 0.110 9 0.006 0.001
10 9 11 0.080 0.110 10 0.010 0.009
11 13 14 0.090 0.120 11 0.006 0.001
12 13 15 0.080 0.110 12 0.045 0.020
13 15 16 0.040 0.040 13 0.010 0.009
14 5 11 0.040 0.040 14 0.010 0.007
15 10 14 0.040 0.040 15 0.010 0.009
16 7 16 0.090 0.120 16 0.021 0.010
标么值计算：基准电压取10KV，容量基准取100MVA
2、英文文献原文
MAKING SMART GRID A REALITY[24]
The Smart Grid transformation
Our electrical transmission and distribution networks are coming to terms with new challenges:
? Ensuring grid reliability and improving network stability to prevent blackouts in the context of large grid interconnection.
? Reducing environmental impact, in particular CO2 emission, while optimizing the integration of renewable energy sources.
? Improving grid energy efficiency, enabling utilities to operate their assets closer to the limit, to reduce transmission losses and optimize generation portfolios and manage demand actively.
To respond effectively, networks must become smarter. The integration of additional domestic or industrial distributed energy resources (generation, active demand, storage) to the grid all combine to create the new generation of electricity grids, with operators managing deregulated energy markets and end-consumers managing their consumption in a more pro-active way.
A Smart Grid is an energy transmission and distribution network with embedded control, IT and telecommunications capabilities. It provides a real-time, two-way flow of energy and information to all stakeholders in the electricity chain, from the generation plant to the end-user. Using centralized or distributed expanding control and IT technologies, ranging from turbine-embedded controls to grid and retail utility servers, electricity storage, electric vehicles, or even entire smart cities, it brings unprecedented efficiency and stability.
Alstom Grid: at the heart of the Smart Grid
As a leader in both power generation and grid management, Alstom is ideally positioned to be a technological leader of the Smart Grid. This expertise allows Alstom to offer an integrated approach to implement smart grid technology - including grid management, power generation and information technology - along the whole transmission and distribution grids. Alstom Grid, as Alstom’s grid experts, has started to evolve its Control Room solutions in place to connect all players across the energy chain to the Smart Grid, transforming the day-to-day management of energy.
Alstom Grid focuses on intelligent solutions that respond to the current challenges of electric networks:
- Energy efficiency
- Network reliability and stability
- Integration of wind or solar farms
Alstom Grid is currently deploying smart grid initiatives on all fronts:
- Through a portfolio of commercialized Smart Grid-ready solutions, to improve management and increase the efficiency of transmission and distribution networks;
- As a market-leading innovator, setting up numerous Smart Grid demonstration projects in leading Smart Grid countries, in partnership with governments, utilities and industries.
- With the development of an eco-system of partners, bringing complementary Smart grid expertise.
Smart Grid-ready solutions
Alstom Grid’s Smart Grid offering, based on its historical strong presence in Control Rooms for Grid Management, provides utilities worldwide with strategic energy management technologies supporting transmission and distribution grid infrastructures. These solutions are integrating protection and control devices distributed across the grid, coordinated with new power transformer technologies and power electronics solutions (such as HVDC).
Alstom Grid offers to grid operators, governments, and all energy chain stakeholders, a set of strategic solutions to turn the Smart Grid into a reality. Devised for a more flexible and efficient system, our Smart Grid-ready solutions rely on the synergies between Alstom Grid’s key technologies – power electronics, automation solutions and control room information technology.
Power Electronics: These technologies, mostly hardware embedded with control systems and installed across the network, include all power electronics-based products and systems for power conversion, renewable connection and grid stability.
- HVDC schemes
- Offshore VSC connections
- FACTS
- Power Compensation Products
- Static VAr Converters
- STATCOM, etc.
Automation Solutions include all automation systems in the grid components (generation plant, storage, substations, transmission and distribution substations). These hardware technologies typically have a fast reaction time process (a few ms) for protection and stability purposes in the Smart Grid:
- MiCOM IED protection relays and measurement devices
- Conventional and Digital Control Systems (PACiS)
- PMUs
- Dynamic Line Rating (DLR), etc.
Control room IT include all systems used for monitoring, control and optimization of the transmission and distribution grid performance, from a central point (Energy Management System, DMS), and more distributed within grid clusters (microgrid EMS).
- Transmission grid control rooms: e-terravision, e-terrasource, e-terraplatform
- Distribution grid control rooms: e-terradistribution, Integrated Distribution Management System, etc.
- Market management control rooms: e-terramarket, e-terrasettlement, Smart Dispatch, demand side management, etc.
Alstom Smart Grid demonstration projects
Solutions exist and in many cases have already been piloted in some instances. Alstom Grid participates in a number of demonstration projects in leading Smart Grid countries, in partnership with governments, utilities or industries, such as:
FENIX: One of the pioneering demonstrator projects in the Smart Grid sector, Project Fenix ran in the UK from 2005 to 2009 as a consortium of European TSOs (Transmission Systems Operators), DSOs (Distributions Systems Operators), OEMs (equipment manufacturers) and research establishments. The objective of the project was to enable DER (Distributed Energy Resources)-based systems to become in the near future a cost-efficient, secure and sustainable solution for the EU electricity supply system. Alstom Grid, through its e-terra trading platform and Smart Dispatch Optimization, provided advanced systems and market interface to aggregate and synchronize the tested distributed energy resources in a virtual power plant.
TWENTIES: The European Union’s “TWENTIES” Smart Grid demonstrator project aims at “demonstrating by early 2014, through large scale demonstrations, the benefits and impacts of several critical technologies required to improve the pan-European transmission network, thus giving Europe a capability of responding to the increasing share of renewable in its energy mix by 2020 and beyond while keeping its present level of reliability performance.” Alstom Grid participates in the TWENTIES’ DC Grid demonstrator through its power electronics and on-line stability expertise, to identify the key drivers for the development of European HVDC networks.
PNW-SGDP: The US Pacific Northwest Smart Grid Demonstration Project (PNW-SGDP), tests new combinations of Smart Grid solutions in homes and on the grid in five states (Washington, Oregon, Idaho, Montana and Wyoming), affecting more than 60,000 consumers. The transmission, distribution and consumption data collected will then be analyzed in order for utilities to improve the current level of performance of the grid infrastructures. Alstom Grid participates in the project by providing a section of the project’s transactive control system. This “Control Room” system provides visualization of renewable resources as well as real-time pricing information.
DOE Smart Grid Demonstration Project, North Carolina: This US project, led by the US Department of Energy, is designed to efficiently integrate distributed energy resources into the electric grid to help the DOE reach its Smart Grid Targets for 2030. Alstom Grid brings to the project its expertise in Smart-Grid ready control rooms, with its Integrated Distribution Management System (IDMS), capable of enhancing the distribution grid’s reliability and efficiency, integrating multiple types of distributed resources, and monitoring information from several distributed interfaces such as smart meters or advanced sensors.
Preparing tomorrow’s smart grid solutions
Alstom Grid has initiated an ambitious innovation program and plans to increase its investments between now and 2020 in order to become a strong technological leader in critical Smart Grid segments. Through R&D and partnerships, Alstom Grid is already exploring the future technological paths for Smart Grid development:
DC Grids: DC grids represent a promising smart grid technology for long distance transmission, as it means increased energy efficiency and improved integration of the energy flow from renewable sources. Alstom is encouraging the integration of more and more DC interconnection solutions, as it will improve power transmission control and quality, and integrate distribution-level grid clusters (solar PV farms, electric vehicles fast charging, city decongestioning systems).
Electric Vehicle fast charging: Alstom Grid is at the R&D stage and working on integrating electric vehicle fleets into the smart grid, through dynamic fast charging of electric cars. By exploring several scenarios to manage specific charging conditions and their impact on equipment, networks and software, and through its partnerships with universities and car industrials, Alstom Grid is preparing the integration of electric vehicles at distribution level in the smart city context.
Grid connected batteries: Alstom Grid is investigating different storage technologies and their potential impact for the transmission and distribution smart grids. Several scenarios are being considered: being integrators of storage solutions with the substations; provide connections and reactive power through power electronics; or provide management solutions to monitor and control the storage solutions and integrate it in the DMS and EMS.
Demand response management: Demand response is a dynamic solution that enables Alstom Grid to manage load balancing at different levels of the network. It can help shave peaks or level the load throughout the day. As of today, Alstom Grid offers Smart Grid Demand Response solutions for wholesale market operators, and is now working on developing a version for distribution system operators (DSOs) and load aggregators.
Online asset management: Alstom Grid, in partnership with IBM, is working on developing solutions to bridge Energy Management and Asset Management systems. This smart grid technology will enable utilities to refine the real-time estimation of their grid physical capability and maximize flow conditions during emergency situations. By improving maintenance and visibility of assets, these future solutions will help utilities in achieving greater network reliability.
Energy Monitoring & Balancing in future eco-cities: Alstom Grid, especially through its partnership with the Bouygues group, has started developing solutions for the energy monitoring and balancing in future eco-districts and eco-cities. This will allow city authorities to monitor in real-time the energy distribution network, the levels of energy consumption, and the precise footprint of each element of the eco-district, to establish performance indicators for the eco-cities.
3、中文翻译
让智能电网成为现实
1、智能电网改造
我们的电气输配电网络是来着新的挑战方面：
?确保电网的可靠性，并提高了网络的稳定性，以防止停电在大电网互联的环境。
?减少对环境的影响，特别是二氧化碳的排放，同时优化的可再生能源集成。
?提高电网的能源效率，使公用事业经营自己的资产接近极限，以减少传输损耗，优化发电组合和积极管理的需求。
? 为有效应对，网络必须变得更聪明。额外的家庭或工业分布式能源（发电，主动需求，存储）到电网的整合都结合起来，创造新一代的电网中，与运营商的管理放松管制的能源市场和终端消费者管理他们的消费更亲积极的方式。
智能电网是嵌入式控制能源输配电网络， IT和通信能力。它提供了一个实时，双向的能量和信息流的所有利益相关者在电力链条，从代工厂到最终用户。使用集中式或分布式扩展的控制和IT技术，从涡轮嵌入式控制电网和零售公用事业服务器，电力储存，电动车，甚至是整个智能城市，它带来了前所未有的效率和稳定性。
2、阿尔斯通电网：智能电网的心脏
由于在这两个发电和电网管理的领导者，阿尔斯通优越的地理位置，是智能电网的技术领先者。这些专业知识可以让阿尔斯通提供实施智能电网技术的综合方法 - 包括网格化管理，发电和信息技术 - 沿整个输电和配电电网。阿尔斯通电网业务，如阿尔斯通的电网专家，已经开始发展其控制室解决方案到位，以连接所有的球员在整个能源链，智能电网，节能改造的日常的日常管理。
阿尔斯通电网业务专注于智能解决方案，为电网的应对当前挑战：
- 能源效率
- 网络的可靠性和稳定性
- 风一体化或太阳能农场
阿尔斯通电网目前部署在各方面的智能电网计划：
- 通过商业化的智能电网就绪的解决方案组合，以改善管理，提高输配电网络的效率;
- 作为市场上领先的革新者，设置了众多的智能电网示范项目领导智能电网的国家，与各国政府，公用事业和工业合作伙伴关系。
- 随着生态系统的合作伙伴，带来互补的智能电网专业知识的发展。
3、智能电网就绪解决方案
阿尔斯通电网的智能电网产品的基础上，在控制室的网格化管理的历史强大的存在，提供了全球公用事业与战略能源管理技术配套输配电电网基础设施。这些解决方案整合分布在电网保护和控制设备，配合新的电力变压器技术和电力电子解决方案（如HVDC ） 。
阿尔斯通电网业务提供给电网运营商，政府和所有能源链的利益相关者，一套战略解决方案把智能电网变成现实。设计更灵活，高效的系统，我们的智能电网就绪的解决方案依赖于阿尔斯通电网的关键技术之间的协同作用 - 电力电子，自动化解决方案和控制室的信息技术。
电力电子技术：这些技术，主要是硬件与嵌入式控制系统，并通过网络安装，包括所有的电力电子技术为基础的产品和系统的电源转换，可再生能源和连接电网的稳定性。
- 高压直流输电方案
- 离岸VSC连接
- 事实
- 功补偿产品
- 静止无功转换器
- STATCOM等。
自动化解决方案包括所有的自动化系统中的网格组件（代工厂，仓库，变电站，输电和配电变电站） 。这些硬件技术通常有一个快速的反应时间过程（几毫秒）的保护和稳定的目的在智能电网：
- MiCOM保护IED保护继电器和测量设备
- 传统的和数字控制系统（ PACIS ）
- 电源管理单元
- 动态线路等级（ DLR ）等。
控制室的IT包括用于监视，控制和输配电网性能优化所有系统，从一个中央点（能源管理系统， DMS）和网格集群（微电网EMS）的范围内更加分散。
- 输电网控制室：电子terravision ，电子terrasource ，电子terraplatform
- 配电网控制室：电子terradistribution ，集成配电管理系统等。
- 市场管理控制室：电子terramarket ，电子terrasettlement ，智能调度，需求侧管理等。
4、阿尔斯通智能电网示范项目
解决方案存在，在许多情况下已经试点在某些情况下。阿尔斯通电网参与一些示范项目中领先的智能电网的国家，与各国政府，公用事业或行业，如合作伙伴：
FENIX ：一是在智能电网领域的开拓性示范项目，项目菲尼克斯跑在英国2005至2009年为欧洲祖（输电系统运营商） ，数字存储示波器（分配系统运营商） ，原始设备制造商（设备制造商）和研究财团机构。该项目的目标是使DER （分布式能源）为基础的系统在不久的将来成为欧盟电力供应系统具有成本效益，安全和可持续的解决方案。阿尔斯通电网业务，通过其电子赤土交易平台和智能调度优化，提供了先进的系统和市场界面聚合和同步测试分布式能源在一个虚拟的电厂。
二十多年：欧盟的“二十几年”智能电网示范项目的目标是，到2014年年初“展示，通过大规模的示威游行，效益和提高泛欧传输网络所需的几个关键技术的影响，从而使欧洲应对的能力以可再生的能源结构，到2020年，并在保持可靠性的性能应付目前的水平超出了越来越大的份额。 “阿尔斯通电网参与二十年代”直流电网示威者通过其电力电子及上线稳定的专业知识，找出关键驱动对于欧洲的HVDC网络的发展。
PNW - SGDP ：美国西北太平洋地区的智能电网示范项目（ PNW - SGDP ） ，测试的智能电网解决方案，在家庭和对电网的五个州（华盛顿州，俄勒冈州，爱达荷州，蒙大拿州和怀俄明州）的新组合，影响超过60,000消费者。收集到的传输，分配和消费数据将在为了进行分析，为公用事业，提高电网基础设施的性能目前的水平。阿尔斯通电网提供该项目的有中介的控制系统的一个部分参与该项目。这种“控制室”系统提供了可再生资源的可视化，以及实时的价格信息。
美国能源部智能电网示范工程，北卡罗莱纳州：美国的这一项目的带动下，美国能源部门，旨在分布式能源资源有效整合到电网，以帮助达到美国能源部智能电网的目标2030年阿尔斯通电网带来的预测其在智能电网准备控制室的专业知识，凭借其集成配电管理系统（ IDMS ） ，能够提高配电网的可靠性和效率，整合多种类型的分布式资源，并从多个分布式接口，如智能电表或监测信息先进的传感器。
5、准备明天的智能电网解决方案
? 阿尔斯通电网启动了一项雄心勃勃的创新计划，并计划增加，才能成为在关键智能电网领域具有较强的技术领导者的之间现在和2020年的投资。通过研发和合作伙伴关系，阿尔斯通电网已经探索智能电网发展的未来技术路线：
? 直流电网：直流网格代表一个有前途的智能电网技术用于长距离传输，因为它意味着提高能源效率和可再生能源的能量流的改进的一体化。阿尔斯通是鼓励越来越多的直流联网解决方案的集成，因为它会提高电力传输控制和质量，并整合分销级网格集群（太阳能光伏农场，电动汽车快速充电，市decongestioning系统） 。
? 电动车快速充电：阿尔斯通电网处于研发阶段，并努力将电动汽车车队进军智能电网，通过对电动车的动态快速充电。通过探索多种方案来管理特定的充电条件及其对设备，网络和软件的影响，并通过其与大学及汽车工业的合作伙伴关系，阿尔斯通电网正在筹备电动车在智慧城市背景下的分布水平的整合。
电网连接的电池：阿尔斯通电网正在研究不同的存储技术及其在输电和配电智能电网的潜在影响。几种方案正在考虑：是存储解决方案与变电站集成商;通过功耗电子设备提供连接和无功功率;或提供管理解决方案，以监测和控制的存储解决方案，它在DMS和EMS集成。
需求响应管理：需求响应是一个动态的解决方案，使阿尔斯通电网业务在不同层次的网络来管理负载平衡。它可以帮助剃须峰或全天的水平荷载。截至今天，阿尔斯通电网业务提供了批发市场运营商智能电网需求响应解决方案，并正致力于开发一个版本的分销系统运营商（数字存储示波器）和负载聚合。
在线资产管理：阿尔斯通电网业务，与IBM的合作，正在开发解决方案，以弥补能源管理和资产管理制度。这种智能电网技术将帮助公用事业细化其电网的物理能力的实时评估，并在紧急情况下最大限度地提高流量的条件。通过提高资产的维护和知名度，这些未来的解决方案将帮助公用事业实现更高的网络可靠性。
能源监测与平衡在未来生态城市：阿尔斯通电网业务，特别是通过与布依格集团合作，开始开发用于能源监控解决方案，并在未来的生态区，生态城市平衡。这将允许市政当局在实时监控能源分销网络，能源消耗和生态区的每个元素的精确足迹，为生态城市建立绩效指标的水平。
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