基于CPGA算法的电网架构重组协同优化方法

简介：
本研究提出了一种基于CPGA（改进型优先调度遗传算法）的新型策略，旨在有效解决电力系统中的架构重组问题。该方法通过优化电网结构与运行模式间的协调性，提升整体系统的稳定性和经济效率，为智能电网技术的发展提供了新的视角和解决方案。 为了应对电力系统大规模停电事故后的恢复问题，一个关键的安全防御措施是研究事故发生后的恢复过程。这个过程通常包括三个阶段：黑启动、网架重构以及负荷恢复。其中，网架重构作为承上启下的重要环节，在整个过程中扮演着不可或缺的角色。 本段落提出了一种基于CPGA算法的网架重构协调优化方法，旨在利用已经恢复的发电容量尽快为失电厂站供电，并建立起稳定的网络结构，从而为全面负荷恢复奠定基础。通过建立一个以每个时间步内优先恢复关键机组和负荷、同时尽量减少需要恢复线路数量为目标的模型，并考虑功率与时间约束条件，该协调优化方法在保证重构过程可靠性的同时提高了速度。 CPGA算法（即粗粒度并行遗传算法）以其处理群体多样性、计算稳定性和多峰问题的优势被用于求解上述建立的模型。通过实际应用中的IEEE 39节点系统验证了这种方法的有效性与可行性。 此外，文章还概述了现有研究文献中关于网架重构的不同方法和策略。例如，有文献将系统的重构过程分为串行与并行两个送电阶段分别进行处理；还有定义带电区域与失电区域，并通过路径优化逐步实现网络恢复的方法；也有采用分层协调优化策略优先恢复网络层级机组然后是厂站层级机组的研究成果。 网架重构在电力系统事故后的恢复过程中至关重要。本段落提出的基于CPGA算法的协调优化方法可以有效应对这一过程中的关键挑战，不仅提高了效率还确保了可靠性与简洁性。通过IEEE 39节点系统的应用实例证明了其实际操作的有效性和可行性，为未来大规模电网安全防御措施和事故恢复策略提供了有价值的参考。