引言

當(dāng)前我國(guó)正處在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的時(shí)代,居民用電負(fù)荷不斷增加,電力供需矛盾突出,部分地區(qū)仍存在電力供應(yīng)不足的現(xiàn)象。需求響應(yīng)技術(shù)能夠極大地提高需求側(cè)負(fù)荷調(diào)節(jié)能力,但由于參與需求響應(yīng)的用戶數(shù)目龐大,用戶是否有效參與需求響應(yīng)難以檢測(cè),導(dǎo)致電網(wǎng)需求響應(yīng)的效果遠(yuǎn)低于預(yù)期,對(duì)電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益以及人們的日常生活造成了很大影響,所以研究一種用戶參與需求響應(yīng)的檢測(cè)與識(shí)別方法十分重要。

目前,比較常見的需求響應(yīng)檢測(cè)方法有以下幾種:

(1)專家系統(tǒng)。葛朝強(qiáng)等人將專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)與受保護(hù)電網(wǎng)相結(jié)合并建立規(guī)則,同時(shí)給出了用戶參與需求響應(yīng)的檢測(cè)識(shí)別過程與邏輯。

(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Kumar等人對(duì)用戶樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,搭建了需求響應(yīng)檢測(cè)模型,取得了較為準(zhǔn)確的結(jié)果。

(3)Petri網(wǎng)。Zhao等人提出了改進(jìn)后的基于Petri網(wǎng)的用戶配電網(wǎng)檢測(cè)識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶參與需求響應(yīng)的檢測(cè)識(shí)別。

但隨著電力市場(chǎng)改革的深入,電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大,上述方法學(xué)習(xí)能力差、魯棒性低的缺陷逐漸顯現(xiàn)出來,已不能滿足當(dāng)今的需求響應(yīng)發(fā)展要求。

基于此,本文提出一種基于分布估計(jì)算法的用戶參與需求響應(yīng)檢測(cè)識(shí)別方法,并改進(jìn)評(píng)價(jià)函數(shù),通過建立概率模型以及對(duì)種群個(gè)體的適應(yīng)度值進(jìn)行計(jì)算,最終得到準(zhǔn)確的最優(yōu)解,也就是用戶參與需求響應(yīng)的具體停電線路,以實(shí)現(xiàn)用戶參與需求響應(yīng)的檢測(cè)與識(shí)別,有效解決了傳統(tǒng)方法識(shí)別精度低、識(shí)別速度慢等問題。

1參與需求響應(yīng)檢測(cè)與識(shí)別基本理論概述

精確檢測(cè)和識(shí)別配電網(wǎng)中用戶具體停電線路是實(shí)現(xiàn)需求響應(yīng)有效應(yīng)用的前提和基礎(chǔ)。在城市電網(wǎng)轉(zhuǎn)型和對(duì)電力供應(yīng)可靠性要求較高的場(chǎng)合,需要安裝能夠自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別停電線路的系統(tǒng)。當(dāng)用戶參與需求響應(yīng)部分電路停電時(shí),饋線終端FTU會(huì)獲取到相關(guān)斷路器及分段開關(guān)的信息序列,包括用電負(fù)荷、目前的電壓等級(jí)、有無停電電流、功率和斷路器開關(guān)位置等。在與需求響應(yīng)停電電流的預(yù)先設(shè)定值比較后,將需求響應(yīng)具體信息與部分電路的停電時(shí)間一起發(fā)送到控制主站,由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,以確定用戶是否真實(shí)參與需求響應(yīng),識(shí)別用戶具體切除了哪條負(fù)荷,控制指令是否有效。圖1所示為用戶參與需求響應(yīng)的部分停電線路檢測(cè)識(shí)別流程圖。

用戶參與需求響應(yīng)的部分電路停電檢測(cè)與識(shí)別主要是基于對(duì)饋線終端FTU傳輸給主控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析處理。斷路器上的FTU通過傳輸網(wǎng)絡(luò)向主配電站發(fā)送需求響應(yīng)信息后,主配電站利用特定的算法確定用戶位置,然后發(fā)出指令,打開停電位置兩側(cè)的斷路器,合上聯(lián)絡(luò)開關(guān)。這一操作的準(zhǔn)確性將保證用戶參與需求響應(yīng)時(shí)間的準(zhǔn)確性。

2基于分布估計(jì)算法的用戶參與需求響應(yīng)檢測(cè)識(shí)別方法

2.1分布估計(jì)算法的基本原理

分布估計(jì)算法(EstimationoffDstiDrbtDonA1goiDthm,EfA)是一種把統(tǒng)計(jì)學(xué)和隨機(jī)優(yōu)化算法相結(jié)合后得到的全新智能進(jìn)化算法,它不同于人工智能中的傳統(tǒng)進(jìn)化算法,并不是利用微觀數(shù)學(xué)建模對(duì)生物進(jìn)化進(jìn)行研究,而是對(duì)整個(gè)生物進(jìn)化的宏觀分析,能夠最大限度地提高種群信息的完整性,具有更好的全局搜索能力。從優(yōu)良解集的概率模型分布中得出進(jìn)化的方向,避免了進(jìn)化過程中算法運(yùn)算方向不確定和沒有目標(biāo)的缺點(diǎn),可以最大限度地保留算法偏離局部最優(yōu)的能力,實(shí)現(xiàn)了全局收斂。分布估計(jì)算法的示意圖如圖2所示。

2.2用戶參與需求響應(yīng)檢測(cè)識(shí)別算法流程

2.2.1建立開關(guān)函數(shù)

用戶參與需求響應(yīng)的時(shí)間、位置、線路信息是由饋線終端FTU反饋到主控制系統(tǒng)進(jìn)行判斷分析,但該反饋信息為停電電流信息,并不是用戶具體的參與需求響應(yīng)的線路信息,因此需要構(gòu)建一個(gè)開關(guān)函數(shù)來進(jìn)行信息轉(zhuǎn)換,如式(1)所示:

式中:Zi為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)處饋線終端FTU反饋給主控制系統(tǒng)的設(shè)備狀態(tài):Ⅱxj為對(duì)節(jié)點(diǎn)j以下所有線路上的停電狀態(tài)的運(yùn)算:Ⅱxk為對(duì)節(jié)點(diǎn)k以上所有線路上的停電狀態(tài)的運(yùn)算。

2.2.2構(gòu)建評(píng)價(jià)函數(shù)

在配電網(wǎng)中對(duì)用戶參與需求響應(yīng)的線路進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別時(shí),應(yīng)用分布估計(jì)算法的關(guān)鍵在于建立合適的評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)種群個(gè)體適應(yīng)度值進(jìn)行計(jì)算,從而找出用戶的減負(fù)荷線路信息,即用戶參與需求響應(yīng)的具體信息,構(gòu)造的評(píng)價(jià)函數(shù)如式(2)所示:

式中:F(Xi)為種群中每個(gè)個(gè)體所對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度:Xi為配電網(wǎng)中各線路的狀態(tài)信息:Ij為配電網(wǎng)中各饋線終端FTU反映的實(shí)際狀態(tài),取值為0時(shí)表示第j個(gè)饋線終端FTU上沒有流過需求響應(yīng)電流:Ij*(Xi)為配電網(wǎng)各饋線終端FTU上的期望狀態(tài)。

例如,圖3所示的開環(huán)運(yùn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),各用戶開關(guān)位置均配有饋線終端FTU。

當(dāng)用戶L1參與需求響應(yīng)時(shí),1~4處能夠檢測(cè)識(shí)別到停電電流:當(dāng)用戶L3參與需求響應(yīng)時(shí),1~3處能檢測(cè)識(shí)別到停電電流。由開關(guān)函數(shù)可將用戶參與需求響應(yīng)的過程定義如式(3)所示:

其中,ll表示或運(yùn)算,等式右邊任一線路參與需求響應(yīng)時(shí),I*都能檢測(cè)到電流信息,并賦值為1。但當(dāng)線路L3參與需求響應(yīng)時(shí),4處并不能檢測(cè)到停電電流,從而導(dǎo)致后面未參與需求響應(yīng)的線路出現(xiàn)意外停電,因此對(duì)評(píng)價(jià)函數(shù)做出如式(4)所示的改進(jìn)。

式中:О為取值為正數(shù)的權(quán)系數(shù),一般取0.8。

通過以上改進(jìn),可以有效減少誤判或錯(cuò)判。

2.2.3建立概率模型算法

概率模型的建立是分布估計(jì)算法的核心,概率模型的構(gòu)建需要對(duì)實(shí)際問題進(jìn)行研究分析,從而選擇合適的概率模型,本文針對(duì)需求響應(yīng)參與檢測(cè)與識(shí)別的問題采用均勻分布概率模型:同時(shí)為了提高算法響應(yīng)速度,采用了簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)的UMDA算法。

2.2.4對(duì)概率模型進(jìn)行采樣

本文采用的概率模型隨機(jī)采樣方式為蒙特卡羅采樣方法,該方法建立在概率和理論總結(jié)方法的基礎(chǔ)上,通過生成U(0,1)的隨機(jī)數(shù)據(jù)集,產(chǎn)生分布函數(shù)所需要的隨機(jī)數(shù),得到的隨機(jī)數(shù)如式(5)所示。

3實(shí)驗(yàn)仿真與分析

圖4所示是一個(gè)典型的IEEE33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋱D,系統(tǒng)以多電源開環(huán)方式運(yùn)行,從電源節(jié)點(diǎn)1、18、22、30四個(gè)節(jié)點(diǎn)來進(jìn)行線路劃分,將其分為四個(gè)獨(dú)立的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

下面針對(duì)單段需求響應(yīng)停電線路、多段需求響應(yīng)停電線路的情況進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果如表1所示,第二列為本文方法得出的需求響應(yīng)停電線路相量,其中需求響應(yīng)停電線路相量中"1"表示該區(qū)段為響應(yīng)線路,"0"表示該區(qū)段為非響應(yīng)線路。

從表1分析可知,對(duì)于上面四種情況,分布估計(jì)算法對(duì)單段、多段用戶需求響應(yīng)都能識(shí)別得比較準(zhǔn)確,平均識(shí)別準(zhǔn)確率在90%以上,并且所需時(shí)間都在1~2s,體現(xiàn)了對(duì)用戶參與需求響應(yīng)檢測(cè)與識(shí)別的快速性和準(zhǔn)確性。同時(shí),繪制不同線路參與需求響應(yīng)時(shí)的適應(yīng)度函數(shù)曲線如圖5所示。

由圖5可知,通過適應(yīng)度函數(shù)對(duì)種群進(jìn)行迭代時(shí),雖然會(huì)有波動(dòng),但在迭代次數(shù)達(dá)到10次左右就能輸出最優(yōu)的用戶需求響應(yīng)線路,表明該方法在進(jìn)行用戶參與需求響應(yīng)的檢測(cè)與識(shí)別時(shí)有著很高的準(zhǔn)確性,并且非常穩(wěn)定。

4結(jié)語

本文通過對(duì)傳統(tǒng)需求響應(yīng)檢測(cè)方法進(jìn)行研究分析,提出一種基于分布估計(jì)算法的用戶參與需求響應(yīng)檢測(cè)識(shí)別方法,并改進(jìn)了其評(píng)價(jià)函數(shù),使該方法對(duì)用戶參與需求響應(yīng)檢測(cè)識(shí)別的平均準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上,而檢測(cè)時(shí)間只需要1~2s,極大地提高了電網(wǎng)需求響應(yīng)的調(diào)節(jié)能力,增強(qiáng)了電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性,有著非常廣闊的應(yīng)用前景。