船舶综合电力系统多目标故障恢复模型及应用

李能 杨辉 傅琪

【摘 要】本文建立了一种基于直线型的隶属度函数，结合加权积算子和层次分析法的船舶综合电力系统多目标故障恢复模型，通过改进的遗传模拟退火故障算法对其有效性进行了验证。结果表明：该模型能同时兼顾多个指标，不仅能够调节负荷和恢复功率，而且避免了偏激解的产生，得出的故障恢复方案更加可靠。下面对该模型的提出和应用进行详细介绍。

【关键词】综合电力系统 故障恢复 多目标

1 引言

船舶综合电力系统是承担船舶电能生产、变换、输送以及统一分配的一种综合系统，也是船舶必不可少的系统。由于该系统在很大程度上决定了船舶动力系统今后的发展方向，所以一直是船舶电气领域的重点研究对象。船舶综合电力系统是信息化的产物，它的出现意味着船舶真正实现了电气化。要想确保船舶的运行安全，就必须有可靠的综合电力系统为其支撑。并且，即使是在发生故障的情况下，也尽可能实现非故障负荷供电。从当前来看，国内外学者对故障后系统连续性供电方案的研究比较多，也取得了一定的成果。但是仍然存在许多问题，比如优化目标单一、缺乏具体的恢复多目标模型方法等。本文试图从当前研究缺陷入手，建立一个可靠的船舶综合电力系统多目标故障恢复模型[1]。

2 故障恢复分项评价指标

2.1 系统负荷供电量

一旦船舶综合电力系统出现故障，不可随意制定负荷恢复方案，而是应当根据优先级别确定。具体方法就是将包括新增负荷的所有电气负荷按照重要性进行分级，从高到低依次为1级、2级和3级，负荷编号集合为lg1、lg2和lg3。系统负荷供电量指标为：

Lall为系统发生故障后，船舶所需用电负荷编号集合；Ili为i负荷需要注入的电流有效值；xi为负荷供电或负荷不供电，取值为1或者是0；Ilg2，max、Ilg3，max为2级负荷、3级负荷中单个负荷电流最大有效值；Ilg1，min、Ilg2，min含义与前者相反。通过上述公式我们能够发现：无论是哪一个1级负荷，对指标值的贡献量并不小于任何一个2级、3级负荷，这样一来，就能够确保一些重要的负荷实现最先供电。

2.2 开关操作代价

开关不同，操作代价也不相同，因此，权值也就不尽相同。以下为开关操作代价指标：

EC=kGzG+kMzM+kAzA

zG为发电机开关数量；zM为手动开关数量；zA为自动开关数量；kG、kM和kA分别代表各自权值。注意，权值并没有固定取值，需要根据实际情况选取，文中分别取30、10、1。

2.3 联络线路容量裕度

系统一旦出现故障，其可靠性就会受到影响，为了保证系统能够承受二次故障，需要对联络线提出一定要求，要求其具备一定的功率冗余，其容量裕度指标表示为：

Ii，rated为i额定电流有效值；Ii为线路i流过电流的有效值。

2.4 发电机运行效率

如果在低工况下运行发电机组，一方面会造成能源浪费，另一方面也会缩短原动机使用寿命。由于船舶综合电力系统本身存在着工况变化频繁等问题，所以为了对其投切组合方式进行优化，提出其运行效率指标：

SGi为发电机i输出功率；SGi，rated为输出功率额定值。

3 基于层次分析法的故障恢复多目标综合模型

3.1 故障恢复分项指标模糊化模型

因为每个指标取值和度量标准并不统一，所以影响力也存在较大差别，因此，需要将每个指标的模糊隶属度函数曲线表现出来，并且将其实际值等效变换到[0，1]内。本文选择直线型隶属度函数方法，该方法又包括效益型和成本型，前者越大越优，后者则越小越优[2]。

3.2 基于层次分析法的多目标综合

3.3 实例计算

第一，以5个故障恢复指标为基础，建成决策层次。

第二，计算出最大特征值为5.0483，根据一致性校验公式进行一致性校验，结果为0.0108，因此，满足一致性校验条件。

第三，得出综合指标权重矢量以及构建综合目标函数。

按照上述四个步骤，得出最终结果。当取值接近0时，对应指数加权函数值极速下降，当取值接近1时，情况相反。这一表现意味着当取值接近0和1时，权重矢量对综合目标的影响被控制。由于利用了乘积算子，所以，取值都比较低，这也是综合目标函数值之所以出现明显下降的主要原因，同时也能够防止偏激解的产生。

4 改进的遗传模拟退火故障恢复算法

遗传模拟退火算法对遗传算法全部搜索和模拟退火算法局部搜索进行了继承，使得性能大大提高，目前在重构配电网络以及恢复负荷等方面已经得到了应用。所以在本文中对改进后的遗传模拟退火算法进行了应用，对其编码方式进行了改进，扩展了原有一维遗传算法，变为二维编码，并对其网络结构进行了优化。该算法的改进使得大型负荷功率恢复得到了优化。

5结语

综上所述，改进遗传模拟退火算法的应用能够使船舶综合电力系统快速恢复，而将一维编码改为二维编码，使可行解范围得到丰富，这样一来，故障恢复方案与系统运行实际就会更加符合。通过故障恢复测试证明，本文所述模型能够同时兼顾多方面因素，真正实现了恢复供电，而且配电网络也得到了优化，具有极高的应用和推广价值。

参考文献：

[1]李彦，杨晨晖.基于量子粒子群算法的船舶电力系统网络重构[J].船舶工程，2013（4）.

[2]曹良晶，田军胜，郝怡鹏，张斯梁，武昭旭.基于BCC优化算法的电力系统多目标安全经济运行综合优化[J].华东科技（学术版），2014（11）.