适应5G通信的配电网分布式供电恢复策略

程晓平， 章昊， 王同文， 张骏， 于洋， 宋志伟， 芮涛， 周帆， 林振锋

(1.国网安徽省电力有限公司， 合肥 230601； 2.南京南瑞继保工程技术有限公司， 南京 211102； 3. 安徽大学电气工程与自动化学院， 合肥 230601)

故障是影响配电网供电可靠性的重要因素，配电网故障后，必须尽快恢复非故障停电区的供电[1-2]。智能分布式馈线自动化技术(feeder automation， FA)是实现配电系统网络重构和自愈控制，提升终端用户供电质量的一种有效手段[3]，已经在美国以及欧洲等发达国家有了广泛的应用[4-5]。近年来，中国对于分布式FA的研究也在不断的完善。分布式FA通过智能配电终端(smart terminal unit， STU)之间的高速、实时通信，可以将非故障区的停电时间缩短至秒级。分布式FA对通信技术的要求极为严格，传统的电力无线专网通信因带宽小、时延高、稳定性不足等问题，难以满足分布式FA实现快速配电网自愈控制的要求[6-7]，在实际应用中多采用光纤、以太网构建对等通信网络[8]。但受通信线路的铺设与维护成本限制，此类通信网络通常只建设在A+、A类供电区域，难以解决无光纤点和以太网覆盖区域的供电恢复问题。

第五代移动通信技术(5th generation mobile communication technology，5G)作为即将普及的新一代无线通信技术，具有高覆盖密度、高带宽、低延迟、高可靠等优点[9]，在实验室理想条件下，其测试性能基本上可以满足分布式FA对通信网络的要求[10-11]。已有学者提出基于5G的网络切片、边缘计算、灵活回传及低延时等技术的5G承载业务平台，取代光纤通信解决配电网差动保护装置之间的实时通信问题[12-13]。可见5G有望进一步替代由光纤、以太网构成的对等通信网络，解决分布式FA中的故障隔离、定位及自愈控制等问题。参考现有的分布式供电恢复技术，在5G网络覆盖区的STU中加入5G切片认证功能，构造基于STU的区域代理[14-15]、馈线代理[16]、联盟代理及多代理协同[17-19]等分布式控制架构，可逐步实现5G通信技术与分布式FA的深度融合，提升配电网的自动化与智能化水平。然而，传统的分布式供电恢复策略多普遍存在搜索效率低、收敛性差的问题，没有考虑到故障恢复后的系统可靠性，不利于重要负荷的安全性。

针对5G通信网络的特征，现建立一种考虑可靠性约束的配电网分布式供电恢复策略。该策略首先构建可靠性模型，采用深度搜索算法搜索供电恢复路径并生成负荷节点的供电恢复请求方案，将非故障停电区域分解为多个独立的转供区域；其次，联络开关节点根据收到的供电恢复请求，以最大化重要负荷供电恢复为目标，构建转供区域内的负荷优化模型，并将求解出的供电恢复方案发送至负荷终端。负荷节点与联络开关节点之间通过多次信息交换后，将生成最终的供电恢复方案，进而实现整个非故障停电区负荷节点的供电恢复。

1 系统概述

1.1 通信网络架构

所研究的分布式供电恢复策略适用于基于5G的配电网络架构，如图1所示。相较于传统配电系统中的4G无线通信网络，5G核心网定义了增强型移动宽带(enhanced mobile broadband， eMBB)、海量物联网通信(mass internet of things communication， mMTC)以及超高可靠与低时延通信(ultra-High reliability and low delay communication， uRLLC)三大应用场景，更加适合配电系统馈线自动化的网络架构。

图1 基于5G的配电馈线自动化网络架构Fig.1 Distribution feeder automation network architecture based on 5G

节点STU可通过用户前端设备(customer premises equipment， CPE)、5G通信基站、5G核心网实现与配电业务主站、联络开关STU以及其他节点STU之间的信息交互。

1.2 智能终端

当配电系统发生故障后，节点STU通过上传本地状态信息、访问上下游相邻节点的状态信息，实现故障定位。故障定位完成后，各节点STU与联络开关STU之间通过信息交互和资源协调，实现非故障停电区的供电恢复。其中，节点STU负责采集本地信息、控制开关分断和发出供电恢复请求等；联络开关STU负责收集供电恢复请求、制定供电恢复方法、控制联络开关的分断状态等。为提升STU的响应能力与执行效率，各节点STU在故障发生前均对整个配电网络拓扑信息、联络开关位置、通信IP地址等进行了存储。业务主站负责汇集与存储故障前后的配电网运行信息，进而为节点STU和联络开关STU提供信息辅助服务，提升STU获取信息的效率。

2 转供路径选择

对于停电区的节点STU，在获取到故障点与非故障停电区域信息后，需尽快选择联络开关节点，并向其发出供电恢复请求。通常整个非故障停电区会存在多个联络开关接入点，停电节点到联络开关节点的路径也可能存在多种选择。

2.1 可靠性模型

(1)

(2)

(3)

式(3)中：∀k∈K；Xk为二进制变量，表示待恢复负荷节点是否发出供电恢复请求。

(4)

式(4)中：∀k∈K；∀n∈Nn(k)；Yij为二进制变量，表示支路ij是否投入使用。式(4)的作用是确保所选供电路径中的所有支路ij全部投入使用。

2.2 路径搜索与选择

供电路径可靠性的计算还需要负荷到联络开关的供电路径集合。通过深度搜索算法求取转供路径。其实现流程步骤如下。

步骤1输入任一非故障停电区域负荷节点k，联络开关集合H和图G。

步骤2从负荷节点k出发，向外搜索与节点k连接的节点，集合M用来记录搜索过的节点。

步骤3当搜索到的负荷节点没有继续向下的节点时，返回上一级节点继续向搜索其他未搜索节点。直到搜索到联络开关集合H中的节点。记录此时的k到联络开关的路径。

步骤4重复步骤2，直到遍历所有路径。得到节点k供电路径集合节点的Nn。

步骤5重复步骤1，直到所有待恢复负荷节点均完成搜索。

经过上述流程，非故障停电区域节点STUk获得了有效供电路径集合，结合相应供电路径的可靠性模型，即可选择出合适的供电路径，STUk将向合适的联络开关发出供电恢复请求。

3 供电恢复模型

联络开关STU 在收到非故障停电区域STU 发来的转供请求后，需根据请求节点在配电网拓扑中的位置，构建单辐射型供电网络。如果请求节点可构成完整的辐射网络，则根据供电恢复目标，制定供电恢复计划；如果请求节点不能与联络开关及其他请求节点一起构成单辐射网络，则不参与此次供电恢复计划。

3.1 供电恢复目标

针对可构成单辐射供电网络的各节点，联络开关STUn以最大程度的恢复停电负荷为目标，优先恢复一类负荷供电，再恢复二类负荷供电，最后恢复三类负荷供电。其目标函数可描述为

maxG=ω1G1+ω2G2+ω3G3

(5)

(6)

(7)

(8)

式中：G、G1、G2和G3分别为联络开关单辐射供电区域内的总负荷、一类负荷、二类负荷和三类负荷的供电恢复目标；ω1、ω2和ω3分别为一类负荷、二类负荷和三类负荷供电恢复的权重因子，且有ω1+ω2+ω3=1，ω1>ω2>ω3；d1，i、d2，i和d3，i分别为节点i的一类负荷、二类负荷和三类负荷的控制开关状态，该变量为0时代表开关断开，为1时代表开关闭合。

3.2 潮流约束及其凸包松弛

式(5)中的目标函数还需充分考虑配电网潮流约束，即

(9)

(10)

(11)

(12)

Vmin≤Vi≤Vmax

(13)

0≤Iij≤Imax

(14)

(15)

(16)

(17)

将式(17)代入式(11)～式(14)中，得到潮流方程的新形式为

(18)

(19)

(20)

(21)

令xij=[Pij，Qij，vi，iij]T(∀(i，j)∈N)，结合式(13)～式(15)的安全运行约束，式(20)的可行域集合可以定义为

(22)

由凸包的定义，易得上面非凸集合ΩS的凸包形式为

(23)

(24)

(25)

(26)

(27)

经过上面的推导，原潮流约束方程已被转化转为凸包模型，该模型形式包含了一个二阶锥不等式和一个含有支路安全约束的线性不等式。因此，式(5)的目标优化问题将进一步转换为混合整数二阶锥规划问题，可采用商业求解器CPLEX进行求解。

4 分布式供电恢复实现流程

非故障停电区节点STU和联络开关STU之间通过信息交互实现分布式供电恢复的流程如图2所示。

图2 供电恢复流程图Fig.2 Flow chart of power supply restoration

4.1 节点STU

节点STU在检测到自身断电后，将访问区域数据中心查询故障信息，待故障定位结束后，将开始请求恢复供电，具体流程如下。

步骤1向区域数据中心获取非故障停电区域范围及各支路停电前的电流信息等。

步骤2利用深度搜索算法搜索供电恢复路径。

步骤3根据可靠性模型选择联络开关及转供路径。

步骤4节点STU向联络开关STU发出供电恢复请求。

步骤5等待联络开关STU的应答信息。

步骤6判断联络开关STU所返回的负荷供电策略是否能满足当前节点一类负荷的供电需求。

步骤7若满足，则等待联络开关STU发送来的断路器分段信号，执行负荷投切，断开线路分段开关；反之，则返回步骤3重新选择联络开关与转供路径。

4.2 联络开关STU

步骤1联络开关STU在故障定位完成后，周期性地收集停电区节点STU发来的供电恢复请求。

步骤2根据配电网络拓扑信息，构造请求节点的单辐射型连通网络，更新联络开关节点的供电区域。

步骤3根据目标函数[式(5)]，以最大化恢复供电区域内的一类、二类、三类负荷为目标，求解供电恢复策略。

步骤4根据求解结果，形成供电恢复方案，并将其发送至非故障停电区的节点STU。

步骤5对比本次供电方案与上一次的供电方案是否相同，若相同，则表明节点STU请求结束，执行下一步，若不同，返回步骤1收集新的供电恢复请求。

步骤6向当前的供电区域末端节点STU发出断开下游分段开关指令。

步骤7等待分段开关指令的返回信号，闭合本地联络开关。

5 仿真分析

5.1 算例参数

以IEEE 33节点系统为研究对象验证所提分布式供电恢复策略的有效性，并采用MATLAB2016a进行仿真分析。如图3所示，该配电系统有33个节点、32条支路，4个联络开关分别位于25、33、18、22节点相邻的B、C、D、E节点，各节点备用容量分别为300、600、600、800 kW，系统基准电压为12.66 kV，基准功率为10 MW，各节点负荷按优先级程度分为一类、二类、三类，相应的负荷值优先级分别为0.5、0.3和0.2。转供支路故障发生概率λij取0.001～0.003的随机值。5G承载网下的数据传输延迟如表1所示[20]，仿真模型中均采取数据延迟的最大值。

仿真分析中考虑如下故障场景：假设节点1、2之间发生永久性故障F1，触发保护动作，跳开该线路出线端的断路器，隔离故障。下面将从非故障停电区供电恢复过程、负荷供电恢复情况、转供区域电压恢复情况3个方面说明所提出的分布式供电恢复策略的有效性。

表1 5G承载网下的数据传输延迟Table 1 Data transmission delay in 5G bearer network

图3 IEEE 33节点系统Fig.3 IEEE 33 bus system

5.2 供电恢复过程

故障F1发生后，1节点STU将断开下游的分段开关，实现故障隔离，节点2～33将发生断电，形成非故障停电区。STU2-STU33通过访问区域数据中心，搜索供电恢复路径，并根据可靠性模型选择联络开关与供电路径。联络开关STUB、STUC、STUD、STUE在收到供电恢复请求后，根据流程图2，启动供电恢复过程。

仿真运行的供电恢复过程可以根据请求与响应的次数划分4个阶段。第1阶段确定联络开关STUB的供电恢复区域包括节点2、23、24、25，联络开关STUC的供电恢复区域包括节点27、28、29、30、31、32、33，联络开关STUD的供电恢复区域包括节点10、11、12、13、14、15、16、17、18，联络开关STUE的供电恢复区域包括节点3、4、5、6、7、8、9、19、20、21、22、26，节点9向联络开关E请求供电恢复失败；在第2阶段，节点9向联络开关STUD发出供电恢复请求，请求成功；第3阶段，STUB向供电区边缘STU2发出断开下游分段开关K2的指令，STUC向STU27发出断开下游分段开关K26的指令，STUD向STU9发出断开下游分段开关K8指令，STUE向STU3、STU8、STU26分别发出断开下游分段开关K2、K8、K26的指令；第4阶段，各联络开关STU闭合联络开关，实现供电恢复。经过上述过程，可以得到非故障停电区节点2～33的负荷转供方案，各联络开关的供电恢复区域如图4所示。

策略在实施过程中，保持各代理节点及请求节点均为并行工作。表2为各阶段请求、计算、应答、指令发送及开关动作延迟时间。其中，节点STU与联络开关STU之间进行数据交换的通信延迟为128 ms，第1阶段中联络开关STU计算供电恢复策略需3 400 ms；第2阶段中联络开关STU计算供电恢复策略需270 ms；第3阶段联络开关STU给开关K2、K8、K26发出断开指令需130 ms，分段开关动作需500 ms；第4阶段联络开关STU控制本地联络开关需2 ms，联络开关动作需500 ms。因此，在故障信息确定后，非故障停电区实现分布式供电恢复的时间约为6.31 s。

5.3 负荷供电恢复情况

各联络开关供电区域内节点的负荷恢复情况如表3所示。由Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类负荷的恢复情况可知，各区域优先恢复Ⅰ类负荷需求，其次恢复Ⅱ类负荷需求，最后恢复Ⅲ类负荷需求。其中，联络开关B、C、D、E对应的供电区域的一类负荷均得到完全恢复，二类负荷和三类负荷未得到完全恢复。联络开关B、C、D、E的供电区域内已恢复的总负荷需求分别占总供电恢复请求的61.0%、61.8%、60.5%、68.9%。

表2 供电恢复过程所需时间Table 2 Time required for power supply restoration

表3 负荷供电恢复信息Table 3 Load supply recovery information

图4 供电区域选择示意图Fig.4 Schematic diagram of power supply area selection

5.4 电压恢复情况

为进一步说明所提出分布式供电恢复策略的有效性。非故障停电区实现供电恢复后的节点电压曲线如图5所示。供电恢复过程完成后各节点的电压标幺值均维持在0.95～0.97 pu，供电恢复后的电压可以满足负荷接入的要求。

4个联络开关供电区域内供电节点至供电区域末端节点的电压曲线如图6所示。可见联络开关B、C、D、E闭合后，节点电压曲线沿首端节点至末端节点逐渐降低。其中C区9节点和D区8节点的电压均降至0.95附近，可见9节点首次向STUE请求失败的原因之一是因为无法满足节点电压的要求。

图5 非故障停电区节点电压情况Fig.5 Non-faulty power-off area node voltage situation

6 结论

提出了一种基于5G通信的配电网分布式供电恢复策略来解决配电网发生故障后的供电恢复问题。各非故障停电区域节点STU根据可靠性模型发出供电恢复请求，联络开关STU根据自身供电能力和请求情况进行计算，得出最优供电恢复方案。经过仿真验证，所提分布式供电恢复策略可以得到以下结论。

(1)该策略在故障发生后，能够实现转供区域的快速划分与负荷投切策略的分布式求解，计算量低、供电恢复速度快。

(2)负荷投切策略中，考虑了转供区域的潮流安全问题，在优先恢复一类负荷供电的基础上，实现转供区域内供电恢复的最大化。

图6 各供电区域内节点电压曲线Fig.6 Node voltage curve in each supply area

[1] 张林垚, 雷勇, 施鹏佳, 等. 基于路径描述的配网灾后供电恢复策略[J]. 电测与仪表, 2020, 57(15): 59-64.

Zhang Linyao, Lei Yong, Shi Pengjia, et al. Power supply recovery strategy for distribution network after disaster based on path description[J]. Electrical Measurement & Instruments, 2020, 57(15): 59-64.

[2] 孔永超, 董张卓, 李养俊. 基于馈线终端单元的馈线故障定位矩阵算法研究[J]. 科学技术与工程, 2014, 14(6): 159-163.

Kong Yongchao, Dong Zhangzhuo, Li Yangjun. Research of matrix algorithm for feeder fault location based on FTU [J]. Science Technology and Engineering, 2014, 14(6): 159-163.

[3] 徐长宝, 王争, 肖小兵, 等. 接力式馈线自动化测试方法研究与应用[J]. 电测与仪表, 2018, 55(10): 96-100.

Xu Changbao, Wang Zheng, Xiao Xiaobing, et al. Research and implementation of the data relay method for feeder automation test [J]. Electrical Measurement & Instruments, 2018, 55(10): 96-100.

[4] Duan Y, Luo L, Li Y, et al. The communication system and its impacts on line current differential protection in distributed feeder automation[J]. Energies, 2020, 13(6): 1-17.

[5] Liu W, Lin Z, Wen F, et al. A restoration strategy for a local power system considering critical load pickup[J]. Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(12): 31-37.

[6] 薛晨, 焦彦军. 变电站信号分流对中压配网电力线载波通信的影响[J]. 科学技术与工程, 2017, 17(34): 237-242.

Xue Chen, Jiao Yanjun. Influence of substation signal shunting on power line carrier communication in medium voltage distribution network [J]. Science Technology and Engineering, 2017, 17(34): 237-242.

[7] 黄维芳, 金鑫, 文安, 等. 基于4G无线通信的自适应分布式差动保护系统[J]. 电器与能效管理技术, 2017(6): 47-50.

Huang Weifang, Jin Xin, Wen An, et al. Adaptive distributed differential protection system based on 4G wireless communication[J]. Electrical & Energy Management Technology, 2017(6): 47-50.

[8] 王忠东, 张小文, 赵承强, 等. 变电站光纤通信中的最优节点选取模型设计[J]. 科学技术与工程, 2018, 18(2): 264-269.

Wang Zhongdong, Zhang Xiaowen, Zhao Chengqiang, et al. Design of optimal node selection model for substation fiber communication[J].Science Technology and Engineering, 2018, 18(2): 264-269.

[9] 陈云国, 戴胜, 杨乘胜, 等. 基于IEC61850的智能分布式馈线自动化系统建模[J]. 电力自动化设备, 2016, 36(6): 189-193, 222.

Chen Yunguo, Dai Sheng, Yang Chengsheng, et al. Harmonic contribution determination considering system harmonic impedance change [J]. Electric Power Automation Equipment, 2016, 36(6): 189-193, 222.

[10] 胡红明. 5G通信技术在智能电网的应用分析[J]. 电子测试, 2019(17): 68-69.

Hu Hongming. Application analysis of 5G communication technology in smart grid[J]. Electronic Test, 2019(17): 68-69.

[11] 姚勃旭, 李学华.60 GHz脉冲无线通信系统中Raptor码的性

能分析[J]. 科学技术与工程, 2016, 16(28): 204-208.

Yao Boxu, Li Xuehua. Performance of raptor code in 60 GHz pulse wireless communication system [J]. Science Technology and Engineering, 2016, 16(28): 204-208

[12] 王廷凰, 余江, 许健, 等. 基于5G无线通信的配电网自适应差动保护技术探讨[J]. 供用电, 2019, 36(9): 18-21, 27.

Wang Tinghuang, Yu Jiang, Xu Jian, et al. Discussion on adaptive differential protection technology of distribution network based on 5G wireless communication[J]. Distribution & Utilization, 2019, 36(9): 18-21, 27.

[13] 吕玉祥, 杨阳, 董亚文, 等. 5G技术在配电网电流差动保护业务中的应用[J]. 电信科学, 2020, 36(2): 83-89.

Lu Yuxiang, Yang Yang, Dong Yawen, et al. Application of 5G to current differential protection of distribution network[J]. Telecommunications Science, 2020, 36(2): 83-89.

[14] 胡光宇, 张影, 孔为为, 等. 5G环境下差动保护在电力系统中的应用[J]. 山东电力技术, 2020, 47(6): 10-17.

Hu Guangyu, Zhang Ying, Kong Weiwei, et al. Research on application of differential protection in power system under 5G environment[J]. Shandong Electric Power, 2020, 47(6): 10-17.

[15] 刘健, 张小庆, 陈星莺, 等. 集中智能与分布智能协调配合的配电网故障处理模式[J]. 电网技术, 2013, 37(9): 2608-2614.

Liu Jian, Zhang Xiaoqing, Chen Xingying, et al. Fault location and service restoration for distribution networks based on coordination of centralized intelligence and distributed intelligence [J]. Power System Technology, 2013, 37(9): 2608-2614.

[16] 丛伟, 盛亚如, 咸国富, 等. 基于智能配电终端的分布式供电恢复方法[J]. 电力系统自动化, 2018, 42(15): 77-85.

Cong Wei, Sheng Yaru, Xian Guofu, et al. Distributed power service restoration method based on smart terminal unit[J]. Automation of Electric Power Systems, 2018, 42(15): 77-85.

[17] 林霞, 李瑶, 李强, 等. 基于多Agent的分层扩展电网故障信息融合处理系统[J]. 电力系统保护与控制, 2016, 44(21): 129-137.

Lin Xia, Li Yao, Li Qiang, et al. Information integration processing system of layered-expanding grid fault based on multiple Agent[J]. Power System Protection and Control, 2016, 44(21): 129-137.

[18] Yang L J, Chang X T, Cao Y J, et al. Multi-agent system based decentralized coordinated recovery strategy for smart distribution grid[J]. Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy, 2018, 58(7): 130-139.

[19] 董志辉, 林凌雪, 管霖, 等. 基于多代理技术的有源配电网供电恢复策略[J]. 电力自动化设备, 2019, 39(5): 22-29.

Dong Zhihui, Lin Lingxue, Guan Lin, et al. Service restoration strategy of active distribution network based on multi-agent technology [J]. Electric Power Automation Equipment, 2019, 39(5): 22-29.

[20] 王常玲, 赵元. 基于5G承载网的电力差动保护业务时延抖动分析[J]. 通信世界, 2019(32): 35-38.

Wang Changling, Zhao Yuan. Delay jitter analysis of power differential protection service based on 5G bearer network[J]. Communications World, 2019(32): 35-38.