【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 ...
【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 ...
【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...
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