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一种综合能源系统的弹性恢复特性评估方法、设备及介质技术方案

技术编号:32914138 阅读:40 留言:0更新日期:2022-04-07 12:04
本发明专利技术公开了一种综合能源系统的弹性恢复特性评估方法、设备及介质。首先,考虑综合能源系统的灾时抵御能力与灾后恢复能力,构建综合能源系统的弹性恢复特征评估指标体系;然后基于BWM方法计算系统各评估指标的主观权重;接着,基于反熵权法计算系统各评估指标的客观权重;其次,基于最小熵原理将各评估指标的主观权重与客观权重组合得到综合权重;最后,基于TOPSIS法对综合能源系统的弹性恢复特性进行综合评估。本发明专利技术针对极端灾害情况下综合能源系统的弹性恢复特性提出评估方法,考虑系统的灾时抵御能力与灾后恢复能力,全面评估系统的弹性恢复特性,为计及弹性恢复特性的综合能源系统优化配置方案的评估提供了合理的方法支撑。支撑。支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种综合能源系统的弹性恢复特性评估方法、设备及介质


[0001]本专利技术涉及综合能源系统的弹性恢复
,特别涉及一种BWM

反熵权法和TOPSIS法的综合能源系统的弹性恢复特性评估方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]综合能源系统以多能协同互补为主要特征,可以通过冷/热/电/气等多种能源间的耦合转换提升系统运行的经济性、可靠性性和灵活性。综合能源系统的多能互补特性,可使其在极端灾害下具有较强的抵御能力。但是在低碳化转型的背景下,综合能源系统面临的扰动形式更为丰富。一方面,出力具有波动性和随机性的大规模可再生能源的接入,会使系统面临持续的随机扰动,给综合能源的供需平衡带来严峻的挑战。另一方面,各类能源的互补性更深、耦合面更广,极端灾害带来扰动的影响更大。
[0003]为减少极端灾害对综合能源系统稳定运行的影响,对计及弹性恢复特性的综合能源系统的各优化配置方案的全面评估显得极为重要。传统的评价方法分为主观赋权法和客观赋权法,各有利弊,无法获得最优的指标权重。
[0004]综上所述,有必要建立全面具体的系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种综合能源系统的弹性恢复特性评估方法,其特征在于,包括:S1,考虑综合能源系统的灾时抵御能力与灾后恢复能力,构建综合能源系统的弹性恢复特征评估指标体系;S2,采用BWM方法计算综合能源系统各评估指标的主观权重;S3,基于综合能源系统待评估的m个配置方案,采用反熵权法计算综合能源系统各评估指标的客观权重;S4,采用最小熵原理对综合能源系统各评估指标的主观权重和客观权重进行重组合,得到各评估指标的综合权重;S5,对综合能源系统待评估的每个配置方案的弹性恢复特性,根据各评估指标的综合权重并采用TOPSIS法进行综合评估,从中选择最优配置方案。2.根据权利要求1所述的一种综合能源系统的弹性恢复特性评估方法,其特征在于,步骤S1构建的弹性恢复特征指标体系中,灾时抵御能力的评估指标包括系统抵御系数、失负荷速度和失负荷率,灾后恢复能力的评估指标包括关键负荷恢复速度、关键负荷恢复率和负荷总恢复系数。3.根据权利要求2所述的一种综合能源的弹性恢复特性评估方法,其特征在于,各评估指标分别为:(1)系统抵御系数δ
D
,是指综合能源系统在极端灾害发生后抵御灾变的性能系数,计算式为:式中:为节点i在t时刻失负荷量,P
L.i
为节点i的负荷量,T
d
为系统抵御时间,T为综合能源系统从极端灾害发生至全面恢复的运行时间,n为综合能源系统的节点总数;(2)失负荷速度是指综合能源系统在极端灾害发生后系统的平均失负荷速度,计算式为:式中:为节点i的失负荷量,T
loss
为综合能源系统在灾害发生后的负荷降额时间;(3)失负荷率体现综合能源系统遭到极端灾害破坏的严重程度,量化计算式为:(4)关键负荷恢复速度反映综合能源系统在灾后恢复期间单位时间的关键负荷恢复量,计算式为:
式中:为第i关键节点在t时刻恢复的关键负荷功率;为综合能源系统中关键负荷的恢复时间,n
key
为综合能源系统的关键节点总数;(5)关键负荷恢复率是指在灾后恢复阶段得到有效供能时,关键负荷的恢复量所占总关键负荷量的比率,计算式为:式中:为节点i的关键负荷恢复量,为节点i的关键负荷量;(6)负荷总恢复系数是指综合能源系统在极端灾害发生后,系统逐步恢复供能的性能系数。式中:γ
i
为负荷i的重要性系数,为负荷i在t时刻的负荷恢复量,T
re
为系统中所有负荷的恢复时间。4.根据权利要求1所述的一种综合能源的弹性恢复特性评估方法,其特征在于,步骤S2具体为:S2.1:根据决策者准则,从综合能源系统的所有n个评估指标中选取最优评估指标x
B
和最劣评估指标x
W
;比较最优评估指标x
B
相对于每个评估指标x
j
(j=1,2,

,n)的重要性c
Bj
,构建第一判断向量C
B
=(c
B1
,c
B2
,...,c
Bn
);以及比较每个评估指标x
j
(j=1,2,

,n)相对于最劣评估指标x
W
的不重要性,构建第二判断向量C
W
=(c
1W
,c

【专利技术属性】
技术研发人员:许加柱李芸伍敏刘书彦曾林俊
申请(专利权)人:湖南大学
类型:发明
国别省市:

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