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电动汽车驱动 可靠性分析 ★ 4.0

用于径向配电系统保护装置配置多目标优化的确定性分支切割算法

Deterministic Branch and Cut Algorithm for Multiobjective Optimization of Protective Device Allocation in Radial Distribution Systems

作者 Zbigniew Galias
期刊 IEEE Transactions on Industrial Informatics
出版日期 2024年12月
技术分类 电动汽车驱动
技术标签 可靠性分析
相关度评分 ★★★★ 4.0 / 5.0
关键词 保护装置配置 多目标优化 分支定界算法 径向配电系统 算法性能比较
语言:

中文摘要

安装保护装置可通过故障隔离来提高配电系统的可靠性。利用各种单目标优化方法可以找到保护装置的最优位置,使给定的目标函数最小化。针对不同目标函数得到的解可能会有显著差异。多目标优化算法可用于解决考虑多个目标函数的优化问题。在本研究中,提出了一种新的分支定界算法,用于解决单馈线辐射状配电系统中保护装置配置的多目标优化问题。研究表明,所提出的算法能够成功处理规模非常大的配电系统。将该算法的性能与其他三种方法的性能进行了比较:1) 穷举搜索法;2) 进化算法;3) 强化学习算法。结果表明,无论是在计算时间还是结果质量方面,所提出的算法都优于其他方法。

English Abstract

Installing protective devices enhances reliability of power distribution systems by means of failure separation. Finding optimal positions of protective devices to minimize a given objective function can be achieved using various single-objective optimization methods. Solutions obtained for different objective functions may differ significantly. Multiobjective optimization algorithms may be used to solve the optimization problem taking into account more than one objective function. In this work, a new branch and cut algorithm is proposed to solve the multiobjective optimization problem of protective device allocation in radial distribution systems with a single feeder. It is shown that the proposed algorithm can successfully handle very large power distribution systems. The performance of the algorithm is compared with the performance of three other approaches: 1) the exhaustive search; 2) an evolutionary algorithm; and 3) a reinforcement learning algorithm. It is shown that the proposed algorithm outperforms other methods both in terms of the computation time and the quality of the results.
S

SunView 深度解读

从阳光电源配电网业务视角来看,这项多目标优化保护装置配置技术具有重要的战略价值。随着公司在分布式光伏、储能系统及微电网解决方案领域的深入布局,配电网的可靠性优化已成为提升系统整体性能的关键环节。

该论文提出的确定性分支切割算法在处理辐射状配电系统的保护装置优化配置问题上展现出显著优势。对于阳光电源而言,这项技术可直接应用于多个业务场景:首先,在大型光伏电站的集电线路设计中,通过多目标优化平衡投资成本与系统可靠性,实现保护装置的精准配置;其次,在工商业储能及微电网项目中,该算法能够综合考虑故障隔离速度、设备投资和系统可用性等多重指标,为客户提供更具经济性的解决方案。

技术成熟度方面,该算法在计算效率和结果质量上均优于传统穷举法、进化算法和强化学习方法,且能处理超大规模配电系统,显示出较高的工程应用潜力。这与阳光电源当前推进的智能化配电网管理系统高度契合,可整合到公司的iSolarCloud智慧能源管理平台中。

然而,技术应用仍面临挑战:算法需要适配含分布式电源和双向潮流的复杂配电网拓扑,特别是在高比例新能源接入场景下的动态优化能力有待验证。建议公司技术团队关注该方向的后续研究,探索与自主研发的配电自动化终端及智能开关设备的协同应用,将优化算法转化为差异化竞争优势,进一步巩固在智慧能源系统集成领域的领先地位。