基于复杂设备的智能配电网络拓扑分析与建模

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1、基于复杂设备的智能配电网络拓扑分析与建模DENGQijun,ZHOUHong,CHENYong中国武汉大学自动化系e-mail:dzgzchenyong@163.com摘要为了实现的一种配电网络管理系统的高级应用程序,我们提出一种节点模型,它基于分布网络设备的电气特征及配电网络设备的操作方法和每一台设备的应用程序的差异的全面分析。根据此节点模型及内部结构的复杂的设备,获得了拓扑分析复杂的设备的一种新方法,而且给出了解释如何使用此方法的示例。实践证明此方法不仅完成的拓扑结构分析的某些功能,而且还实现了电源线拓扑着色。关键词分布式网络;拓扑分析;复杂设备;节点模型1.简介随着经济的发展和

2、人们生活水平的提高,电力需求大幅增加,配电网络一天比一天变得复杂。客户的要求已从“有电使用”到了“有高质量的电用”。作为电力系统的最后一个级别,配电网络直接面对客户。如何确保高质量的可靠性、提高安全和经济的通讯设备,以及降低线损,是电网改造和计划的难点。传统的管理系统很难满足电网建设和运行的安全和经济模式的要求。因此在智能配电网络需要更高效、更安全的管理系统以达到可靠、安全、经济、高效和环保的目标。配网管理地理信息系统(简称GIS配电网)因它强大的管理功能而被越来越多电力供应公司所应用。配电网GIS带来统一和共享的所有计算机和通信技术的图形和数据。它是一个完整的系统,提供包括故障位置

3、、线损分析、操作票管理、等除GIS(地理数据输入/输出、维护和管理的空间数据和属性数据的一般功能的电力系统的一些高级的功能、统计、搜索、分析等)。这些功能都基于一种合理的、简单的、统一的拓扑模式,是配电自动化的前提。根据配电网络和设备的运行方式的结构,基于的运行图和单行图,电气特征分析拓扑建模和分析的一种实用算法建议在此文件中。这种算法可以分析分布网络在线空间数据和属性数据的地理信息系统、与实现的功能,如模拟电源跟踪、遍历带电电路与操作。算法被证明是成功的做法。2.配电网络拓扑模型的当前形势配电网络的拓扑模型通常用于实现先进的功能,包括潮流计算、线损分析、故障定位、等。配电网络分析的

4、基础,本文主要讨论如何生成智能配电网络的拓扑模型和满足要求的分布网络地理信息系统。目前,矢量和栅格模型是建立基于GIS的分布网络模型的两种主要方式。关系矩阵分析是向量模型的代表。在此模型中,配网馈线被视为边缘,和配电网络可以描述与n×n矩阵。例如:公式C=代表设备的配电网络拓扑关系。在矩阵,n代表的配电网络,c11,……,cnn表示节点的分布网络设备。分布网络计算各种可以完美地通过矩阵变换。不过,如c1n和cn1矩阵中的元素表示相同的进纸器。它导致重复的信息,增加的工作量的系统,并使系统运行慢。此外,c11,c22,…,cnn不能反映内部的结构及连接关系的复杂的设备。所以,关系的矩阵

5、不能完整地描述的配电网络,其中包含大量复杂的设备的状态。更重要的是,它不会结合地理信息系统和无法找到地理信息系统的功能与设备。基于这些原因,配电网络的拓扑结构建模主要使用光栅模型。光栅模型包括基于地理信息系统和基于管理层分配的拓扑模型的配电网络的拓扑模型。基于GIS的配电网络拓扑模型的主要单位包括节点、线条和形状。所有的设备都被视为节点或行,并在同一图层中生成的所有节点和行——拓扑图层。这种方法的最大特点是拓扑图层奠定的拓扑元素的地理信息能迅速得到的地理背景图层上。但是,单个图层必将导致信息单。复杂的配电网络中,单一的信息不能反映整个的配电网络。基于管理层分配的拓扑模型太使用地理信息

6、系统的地理背景。基于GIS的配电网络拓扑模型的主要区别是不同类型的线条和节点存储在不同的图层,其中包括图层交换机、变电站变压器层、隔离层等,每个图层中含有大量的设备信息。当已选择一个图标时,设备信息来自所属的图标的图层。这种方法克服的缺点的单个的信息。虽然上述的方法可以实现分配管理的部分职能,他们有共同的滥用。为复杂的设备,如环网柜、分支箱,如果他们被视为单独的节点,其内部的拓扑关系将会之忧,和几个内部设备都糊里糊涂指向一个节点。当运行复杂设备的内部交换机,他们也不会准确地描述拓扑网络。因此,基于上述的方法,节点模型的复杂设备被提出本文层管理。3.配电设备模型中国城市建设日新月异和地

7、形特征千方式的差异导致比其他国家有更复杂的配电网络。在中国,配电网络包含很多品种的设备。并且由于地广人多,分布网络成为更加复杂和难以管理。为了解决分发管理中存在的问题,我们必须进行配电自动化。若要提高配电自动化水平,应实现一种简单有效的拓扑模型,即在配电自动化中的主要困难。一、主要设备模型虽然分布网络包含很多品种的设备是广泛,它包括这些功能:电源,电源控制器,和开关电源。因此,每个设备的配电网络被认为是简化分布模型的节点。功能和操作方法,节点分为四种类型:

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