（国网定西供电公司 甘肃省定西市 743000）
摘要：电力系统网络重构时针对电力系统故障停电进行优化处理，保证电机组尽快回复工作，形成安全、稳定网架机构的重要手段。随着近年来我国社会经济的不断发展，电力系统运行安全与稳定问题得到人们越来越多的关注。在此背景下，关于大停电后电力系统的恢复，成为相关部门研究的重点问题。而基于节点重要度综合评价创新上网络重构多目标双层优化模型的构建对提升大停电后电力系统恢复质量具有重要现实意义。
关键词：网络重构；模糊决策；电力系统
引言
在高度重视电力系统运行安全的背景下，国内外关于电力系统网络重构问题进行了大量的研究。并从不同角度提出网络重构优化目标，魏智博、刘艳等学者在《基于DPSO算法以负荷恢复为目标的网络重构》中应用“离散粒子群优化算法”进行而来网络重构的优化，提出以恢复符合总量中重要负荷量为优化目标；林振智在《基于加权复杂网络模型的恢复路径优化方法》中探寻了加权复杂网络模型构建在网络重构优化中的意义与策略。而这些研究多侧重于网络重构单目标优化的探索，针对网络重构多目标双层优化策略的研究较少。因此，针对综合性的网络重构项目，对其多目标双层优化的研究具有重要现实意义。
1.改进的节点重要度评价方法
1.1计及节点间电气联系的节点重要度评价方法对于待评价节点ｍ，基于后悔思想的节点重要度评价指标为：
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式中：
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为比例系数，
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；
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为 与 节 点ｍ 直 接 相连的所有节点两两组成的节点对的集合；
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为原网络节点对
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的路径判别值，若节点对中的两节点连通则路径判别值为１，反之则为０；
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为去除节点ｍ 后，节点对
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的路径判别值；
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为在评价节点ｍ 周围相邻节点时，采取不恢复节点ｍ 的方式时可实现相 互 送 电 的 节 点 对 集 合；
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为 采 取 不恢复节点ｍ 的方式时，节点对
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之间的恢复成本最小值；
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为在可选择恢复节点 ｍ 的方式下，节点对
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之间的恢复成本最小值。由于各个指标的量纲不同而无法比较，因此需要将指标归一化处理。定义
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和
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分别为拓扑连通性损失后悔值的基准值和恢复成本增加后悔值的基准值，则该指标的归一化形式为：
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1.2计及节点负荷量的节点重要度评价方法
电力系统恢复的最终目的是尽快恢复对所有停电负荷的供电，而停电损失一般由负荷失电所造成的经济损失来评判。这样，节点所带负荷量可以在相当程度上反映节点的重要程度。节点的负荷量越大，其失电所造成的损失往往越大，节点的重要度也就越大，因而就应该优先恢复。定义节点相对负荷量指标为：
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式中：
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为位于评价节点m的负荷的总有功功率；
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为负荷基准值。
1.3计及节点间电气联系和节点负荷量的节点重要度综合评价方法
将计及节点间电气联系和计及节点负荷量的节点重要度评价方法结合起来，定义节点重要度综合评价指标为：
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式中：λ为比例系数，用于调节两个指标的相对权重，其取值范围为［０，１］。从αｍ 和βｍ的表达式可以看出，这两个指标的计算结果均为归一化的。对于实际网络重构问题，可以取系统各节点中每个指标的最大值作为该指标的基准值，也可以根据系统情况适当给定。
2.电力系统网络重构多目标双层优化的策略
基于《基于后悔思想的网络重构两步策略》（张璨，林振智，2013），《考虑电动汽车支持的电力系统恢复多目标最优策略》（刘伟佳，林振智.2015）等电力系统网络重构问题的研究，提出了多步求解策略下的改进网络重构双层优化模型，即以电力系统发电容量最优化为目标确立最佳系统启动时间的上层优化模型，以路径节点重要度最优化为目标确立最佳系统恢复路径的下层优化模型。
2.1节点重要度评价方法的改进
在电力系统网络重构中，节点重要度的评价对其多目标双层优化模型的构建发挥着至关重要的作用。研究发现，加权网络节点重要度评价方法的应用相对于传统无权网络节点重要度的评价而言更具实用性，不仅能够准确反映出网络的拓扑结构，也能够准确反映出系统节点间电气的联系，有利于探寻电力系统实际运行情况。因此，在电力系统网络重构多目标双层优化模型构建中，应注重加权网络节点重要度评价方法的有效应用，通过科学选取线路权值探寻电力系统线路=恢复过程中国所需时间集，用以实现下层优化模型的构建。
通常情况下，线路权值选择可依据“Wij=（1-v）Cij+vtij”公式进行计算（Wij表示两节点之间的线路权值；v指代进行调节的系数；Cij表示两节点之间的线路充电电容；tij表示两节点之间的线路恢复所需时间）。与此同时，在进行节点间重要度贡献关系的分析中，为保证研究的准确性与科学性，也许对相邻节点之间的依赖关系进行分析，即采用节点重要度贡献矩阵研究节点之间的相互影响（贡献）关系，并在此基础上通过渗透节点效率值进一步研究节点在网络系统中的信息位置，实现局部与整体之间节点重要度评价的全面探究，为网络重构的双层优化模型构建奠定基础。
2.2基于新重要度评价方法下的网络重构多目标双层优化模型
基于上述所改进的节点重要度评价方法，采用MSAOS优化策略与模糊决策方法（fuzzy decision-making，简称“FDM”）构建以“电力系统发电容量最优化为目标”的上层模型（确立非黑启动机组恢复顺序），以“路径节点重要度最优化为目标”的下层优化模型（确立发电机节点的最优恢复路径）。与此同时，在构建优化的上层优化模型时，可依据电力系统电源功率实际情况，通过并联后串联的方式进行电机组的恢复。当根据上层优化模型确定机组最佳恢复时间后，应用相应的公式，依据节点重要度计算出最佳恢复路径，以线路操作时间为基准，选择所需时间最短的路径为恢复路径。
在进行求解时，可选用卢志刚在《基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复》中提到的“粒子群算法”依据“算法初始参数输入—启动顺序随机生成（初始粒子群确立）—双层优化模型调整—系统发电量计算—粒子信息更新—形成集合—最优粒子选取（机组启动时间确定与最优路径选择）”流程进行网络重构双层优化模型的改进求解。
3.结论
总而言之，本文基于全新的节点重要度评价方法对网络重构多目标双层优化模型进行了改进，通过上下层优化优化模型的构建，实现对发电机节点最优恢复路径、系统发电量最优恢复时间的确立，在一定程度上改善了电力系统网络重构存在的不足，具有适用性、推广性，为大停电后电力系统的恢复提供了新动力，对保证电力系统运行安全与稳定提供了有力支持。
参考文献：
[1]Fu Zihao，Sun Lei，Lin Zhenzhi，et al.Double layer optimization strategy for network reconfiguration based on node importance evaluation matrix[J].electric power automation equipment，2016，36（05）：37-42.
[2]刘伟佳，林振智，文福拴，等.考虑电动汽车支持的电力系统恢复多目标最优策略[J].电力系统自动化，2015，39（20）：32-40.
[3]赵腾，张焰，张志强.基于串行及并行恢复的电力系统重构[J].电力系统自动化，2015，39（14）：60-67.