一种基于马尔科夫决策的配电系统弹性策略构建的方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于马尔科夫决策的配电系统弹性策略构建的方法，属于配电系统优化运行领域。该方法包括如下步骤：1）在考虑极端天气事件情况下，利用马尔科夫状态转移概率，构建基于配电系统实时马尔科夫状态的递推优化模型；2）利用递推McCormick等效将系统的拓扑结构作为变量加入到基于马尔科夫状态的递推优化模中；3）基于“决策后”状态以及其估计值将多时段随机决策问题转化为单时段确定性问题，以得到从“系统状态”到“最优策略”的映射关系。本发明专利技术通过马尔科夫决策过程模型构建基于系统实时状态的弹性策略，并利用近似动态规划方法将多时段随机模型转化为单时段确定性优化问题，使在有限的时间内可以快速得到基于实时状态的最优弹性策略。

【技术实现步骤摘要】
一种基于马尔科夫决策的配电系统弹性策略构建的方法
本专利技术涉及一种基于马尔科夫决策的配电系统弹性策略构建的方法，属于配电系统优化运行领域。
技术介绍
安全可靠的电力供应是确保社会经济发展的关键因素之一，已有的电力系统调度策略可以确保电力系统在常规运行条件下或者预设故障条件下的供电可靠性。但是，近年来，随着极端天气事件(比如：台风)的强度和频率的不断增加，因极端天气事件造成的停电事故也不断增加。比如，从2003年至2012年极端天气事件造成了美国大约700起停电事故；2014年台风“海鸥”影响我国南方电网并造成2400多条10千伏以上线路跳闸，影响400多万用户。为了应对这些潜在的极端天气事件，构建安全可靠的电力系统已成为电力系统操作人员的关键任务之一。随着全球气候变化引起的破坏性较强的极端天气事件的频率越来越高，构建应对极端天气事件的配电系统是社会发展的重要保障之一，而构建“弹性运行策略”是配电系统应对极端天气事件的重要手段之一。由于极端天气事件自身的难预测性以及极端天气事件对配电系统影响的不确定性及序贯性，已有的配电系统优化调度策略不适合应对极端天气事件，需要有针对性的模型和方法构建合适的基于实时状态的运行优化策略来保证配电系统可靠经济运行。目前关于基于系统实时状态的专利和文献比较少，需要深入研究和探讨。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出了一种基于马尔科夫决策的配电系统弹性策略构建的方法，将受极端天气事件影响的配电系统拓扑结构表示成马尔科夫状态，并利用状态转移概率表示不同状态之间的转移，构建基于配电系统实时马尔科夫状态的递推优化模型，利用递推McCormick(麦考密克)等效将系统的拓扑结构作为变量加入到基于马尔科夫状态的递推优化模中，并利用“决策后”状态以及其估计值将多时段随机决策问题转化为单时段确定性问题，以得到从“系统状态”到“最优策略”的映射关系。本专利技术为解决其技术问题采用如下技术方案：一种基于马尔科夫决策的配电系统弹性策略构建的方法，包括以下步骤：1)将配电系统的拓扑状态表示成马尔科夫状态，并利用状态转移概率表示极端天气事件情况下不同的马尔科夫状态之间的转移概率；2)在考虑极端天气事件情况下，利用状态转移概率，构建基于配电系统实时马尔科夫状态的递推优化模型，该模型的目标函数包括系统的当前运行成本以及后续期望运行成本，模型的约束包括辐射状配电系统拓扑结构、维修时间约束、线路潮流约束、节点功率平衡约束、系统潮流约束、线路容量约束、节点电压约束；3)利用“决策后”状态以及其值函数来表示决策后的未来成本，并利用值迭代的方法来估计“决策后”状态的值函数；4)利用递推McCormick等效将系统的拓扑结构作为变量加入到基于马尔科夫状态的递推优化模中；5)基于“决策后”状态以及其估计值将多时段随机决策问题转化为单时段确定性问题，以得到从“系统状态”到“最优策略”的映射关系。所述步骤1)包括以下步骤：1-1)根据极端天气事件的路径、其对系统的序贯影响范围构建系统可能出现的系统拓扑状态，定义这些拓扑状态为马尔科夫状态；1-2)基于马尔科夫状态以及极端天气事件对系统元件故障概率的影响，得到从一个马尔科夫状态到另一个马尔科夫状态的概率Pr(St+1|St,at)：Pr(St+1|St,at)＝ΠkPr(sk,t+1|sk,t,at)(1)式中，k表示受极端天气事件影响的设备，Pr(St+1|St,at)表示在策略at的情况下系统从状态St到状态St+1的概率，Pr(sk,t+1|sk,t,at)表示在策略at的情况下设备k从启停状态sk,t到启停状态sk+1,t的概率。所述步骤2)包括以下步骤：2-1)考虑极端天气事件的序贯性以及对系统影响的不确定性，构建基于配电系统实时马尔科夫状态的递推优化模型，该模型的目标函数包括系统的当前运行成本以及后续期望运行成本。式中，vt(Si,t)和vt+1(Sj,t+1)分别是t和t+1时刻状态Si,t和Sj,t+1对应的值函数，Pr(Sj,t+1|Si,t,at,ξt)表示在策略at的情况下系统从状态St到状态St+1的概率，ξt表示t时刻的随机变量，Si,t和Sj,t+1为在t和t+1时刻系统状态，at为在t时刻的策略，L表示线路的集合，A表示策略的集合，B表示系统节点的集合，S表示系统状态的集合，Ct(Si,t,at)表示状态Si,t下实施策略at的当前成本，ΔDi,t,b是状态Si,t下节点b的是负荷量，ηt是失负荷惩罚系数，Cl线路l的运行成本，βl,i,t状态Si,t下线路l的启停状态，ξt表示t时刻的随机变量；2-2)对于基于配电系统实时马尔科夫状态的递推优化模型中的每个马尔科夫状态，包含辐射状配电系统拓扑结构、维修时间约束、线路潮流约束、节点功率平衡约束、系统潮流约束、线路容量约束、节点电压约束。所述步骤3)具体包括以下步骤：3-1)针对每个状态，定义一个“决策后”状态，在策略at下状态Si,t对应的“决策后”状态为该“决策后”状态是一种实施策略后并且还没有受到随机因素影响的一种状态；3-2)基于“决策后”状态，通过推导将式(2)改写成式(4)：式中，是第n次迭代的状态Si,t值函数，表示第n-1次迭代后的“决策后”状态的值函数。3-3)对于“决策后”状态的值函数，其值利用式(5)进行更新。式中：表示第n次迭代后“决策后”状态的值函数，为给定的标量系数，为第n次迭代后状态Sj,t+1的值函数。所述步骤4)具体包括以下步骤：4-1)式(4)中的包含了系统拓扑信息，需要用线路状态变量表示系统拓扑，通式表示为式(6)。式中，表示“决策后”状态的集合，表示可调度线路的集合，βl,r,t是反映线路l状态的0-1决策变量，表示在“决策后”状态时对应线路l的二进制编码，是已知参数，Vi是“决策后”状态对应的值；4-2)利用递推McCormick等效将该非线性项转化为一组混合整型线性不等式约束。所述步骤5)包括以下步骤：5-1)设定n＝1，基于式(4)、式(5)、式(6)、递推McCormick等效以及约束条件，通过迭代逐步更新“决策后”状态的值，当迭代收敛，ε收敛收敛阀值；5-2)基于收敛的将多时段随机优化转变成单时段确定性问题，最后实现根据实时的系统状态优化单时段确定性模型得到序贯的最优解。本专利技术的有益效果如下：本专利技术将配电系统的拓扑状态等效为马尔科夫状态，通过马尔科夫决策过程模型构建基于系统实时状态的弹性策略，并利用近似动态规划方法将多时段随机模型转化为单时段确定性优化问题，使在有限的时间内可以快速得到基于实时状态的最优弹性策略。附图说明图1为考虑“决策后”状态的马尔科夫过程决策示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于马尔科夫决策的配电系统弹性策略构建的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)将配电系统的拓扑状态表示成马尔科夫状态，并利用状态转移概率表示极端天气事件情况下不同的马尔科夫状态之间的转移概率；/n2)在考虑极端天气事件情况下，利用状态转移概率，构建基于配电系统实时马尔科夫状态的递推优化模型，该模型的目标函数包括系统的当前运行成本以及后续期望运行成本，模型的约束包括辐射状配电系统拓扑结构、维修时间约束、线路潮流约束、节点功率平衡约束、系统潮流约束、线路容量约束、节点电压约束；/n3)利用“决策后”状态以及其值函数来表示决策后的未来成本，并利用值迭代的方法来估计“决策后”状态的值函数；/n4)利用递推McCormick等效将系统的拓扑结构作为变量加入到基于马尔科夫状态的递推优化模中；/n5)基于“决策后”状态以及其估计值将多时段随机决策问题转化为单时段确定性问题，以得到从“系统状态”到“最优策略”的映射关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于马尔科夫决策的配电系统弹性策略构建的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)将配电系统的拓扑状态表示成马尔科夫状态，并利用状态转移概率表示极端天气事件情况下不同的马尔科夫状态之间的转移概率；
2)在考虑极端天气事件情况下，利用状态转移概率，构建基于配电系统实时马尔科夫状态的递推优化模型，该模型的目标函数包括系统的当前运行成本以及后续期望运行成本，模型的约束包括辐射状配电系统拓扑结构、维修时间约束、线路潮流约束、节点功率平衡约束、系统潮流约束、线路容量约束、节点电压约束；
3)利用“决策后”状态以及其值函数来表示决策后的未来成本，并利用值迭代的方法来估计“决策后”状态的值函数；
4)利用递推McCormick等效将系统的拓扑结构作为变量加入到基于马尔科夫状态的递推优化模中；
5)基于“决策后”状态以及其估计值将多时段随机决策问题转化为单时段确定性问题，以得到从“系统状态”到“最优策略”的映射关系。


2.根据权利要求1所述的一种基于马尔科夫决策的配电系统弹性策略构建的方法，其特征在于，所述步骤1)包括以下步骤：
1-1)根据极端天气事件的路径、其对系统的序贯影响范围构建系统可能出现的系统拓扑状态，定义这些拓扑状态为马尔科夫状态；
1-2)基于马尔科夫状态以及极端天气事件对系统元件故障概率的影响，得到从一个马尔科夫状态到另一个马尔科夫状态的概率Pr(St+1|St,at)：
Pr(St+1|St,at)＝ΠkPr(sk,t+1|sk,t,at)(1)
式中，k表示受极端天气事件影响的设备，Pr(St+1|St,at)表示在策略at的情况下系统从状态St到状态St+1的概率，Pr(sk,t+1|sk,t,at)表示在策略at的情况下设备k从启停状态sk,t到启停状态sk+1,t的概率。


3.根据权利要求2所述的一种基于马尔科夫决策的配电系统弹性策略构建的方法，其特征在于，所述步骤2)包括以下步骤：
2-1)考虑极端天气事件的序贯性以及对系统影响的不确定性，构建基于配电系统实时马尔科夫状态的递推优化模型，该模型的目标函数包括系统的当前运行成本以及后续期望运行成本






式中，vt(Si,t)和vt+1(Sj,t+1)分别是t和t+1时刻状态Si,t和Sj,t+1对应的值函数，Pr(Sj,t+1|Si,t,at,ξt)表示在策略at的情况下系统从状态St到状态St+1的概率，ξt表示t时刻的随机变量，Si,t和Sj,t+1为在t和t+1时刻系...

【专利技术属性】
技术研发人员：王冲，鞠平，吴峰，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32