一种城市配电网韧性恢复方法技术

本发明专利技术公开一种城市配电网韧性恢复方法

【技术实现步骤摘要】
一种城市配电网韧性恢复方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及配电网韧性恢复
，特别是涉及一种城市配电网韧性恢复方法
、
系统
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]韧性是指在极端事件后快速恢复电力系统的能力，这对现代电力供应具有重要影响
。
自然灾害和网络攻击都可能对电力系统造成严重破坏
。
尽管已经采取了一些措施来增强韧性，例如物理方法
(
如线路加固
、
树枝裁剪
)
，在发电侧建立具有快速恢复能力的燃料供应系统
(
分布式电源
、
移动储能等
)
和电网互联
(
多馈线
、
多回路
)
，在输电侧建立智能调度和智能电网，在配电侧采用分布式发电和分布式能量储存等
。
但还应充分利用已有多元分布式资源，构建协同调度策略以确保资源充分利用同时实现快速恢复和高恢复率
。
[0003]城市电网连接大电网与用电用户，分为次输电系统和配电系统
。
极端事件下对输电
、
发电造成故障将导致从外部发电到城市负荷中心以及相邻地区的电力输送能力不足，城市电网面临电压崩溃，频率振荡以及停电风险
。
位于电网最末端的城市配电网向下直接与用户相连，同时向上连接输电网络与大量可再生能源设备，兼具向上辅助供电设备启动，向下恢复关键负载的能力
。
随着电网智能化发展，现有的配电网馈线上部署了远程可控制自动开关以及配电监控系统，这些设备的灵活使用是极端事件后实现电网重构的关键
。
提升城市配电网应对
HILP
事件时的抵抗力和复原力是构建韧性城市电网必然要求
。
城市配电网兼顾配电网与用户之间的协调互动，通过调动可用的分布式资源调整其自身的源
‑
负荷分配，可实现关键负荷用电需求
。
[0004]为了保障配电网电力的稳定供应，人们对提升电网韧性的方案进行了广泛的研究
。
通过使用包括电动汽车和应急电源车在内的可移动设备来快速恢复电力供应
。Wu
等人基于混合整数线性模型，利用电动公交车建立了一个考虑公交车服务需求的调度框架
。
结果表明，电动公交车可参与电网的韧性恢复
。Ding
等人提出了一种协调修复人员
、
移动应急电源车与软开关划分微网的调度模型
。
该研究更多地考虑了移动资源的实际行程和修复时间约束
。M.Nazemi
等人考虑了应急电源车的连接
、
路由
、
电能调度约束，以及配电网拓扑
、
功率平衡约束，模型将联合概率概念应用到随机优化公式之中
。Shao
等人基于配电网和储能车移动路网的双网融合，构建了复杂场景下的规划
、
调控联合优化模型
。
[0005]然而，无论用于恢复的手段和资源如何，增强电力系统的韧性恢复是一项复杂的任务，涉及多种复杂的情况
。
现有的利用多种资源完成恢复任务的研究缺乏考虑电动汽车用户的充电需求或实际时空特征，涉及类似复杂因素的分析研究中没有协调不同的可移动资源
。
此外，已有研究中的恢复策略鲜有考虑电能质量问题，而关键母线上不稳定或不符合要求的频率和电压可能导致系统再次停电
。
另外，极端事件下造成的可再生能源出力
、
负荷需求的不确定性在恢复策略中直接难以处理，影响调度策略的准确性
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种城市配电网韧性恢复方法
、
系统
、
设备及介质，以提高调度策略的准确性
。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0008]一种城市配电网韧性恢复方法，包括：
[0009]根据极端事件下的城市配电网的调度特点，构建多元分布式资源协同恢复模型；所述多元分布式资源协同恢复模型包括：应急电源车运行模型
、
电动汽车充电站运行模型
、
应急维修人员有序线路修复模型和功率平衡模型；
[0010]基于可再生能源的历史运行数据生成可再生能源预测数据；
[0011]以最小化资源调度的运营成本和保证中断负荷的快速稳定恢复为目标确定目标函数；
[0012]获取不确定性运行数据；所述不确定性运行数据包括：线路修复时间
、
道路通行时间
、
应急电源车容量区间和电动汽车接入状态；
[0013]基于信息间隙决策理论，根据所述可再生能源预测数据
、
所述不确定性运行数据
、
所述目标函数和所述多元分布式资源协同恢复模型，确定调度模型；
[0014]对所述调度模型进行求解，得到全局最优调度恢复方案；所述全局最优调度恢复方案包括：应急电源车在各可接入电站中的最佳充放电量和移动路径
、
应急维修人员的修复路径以及各电动汽车在充电站中的充放电量
。
[0015]一种城市配电网韧性恢复系统，包括：
[0016]多元分布式资源协同恢复模型构建模块，用于根据极端事件下的城市配电网的调度特点，构建多元分布式资源协同恢复模型；所述多元分布式资源协同恢复模型包括：应急电源车运行模型
、
电动汽车充电站运行模型
、
应急维修人员有序线路修复模型和功率平衡模型；
[0017]可再生能源预测数据生成模块，用于基于可再生能源的历史运行数据生成可再生能源预测数据；
[0018]目标函数确定模块，用于以最小化资源调度的运营成本和保证中断负荷的快速稳定恢复为目标确定目标函数；
[0019]不确定性运行数据获取模块，用于获取不确定性运行数据；所述不确定性运行数据包括：线路修复时间
、
道路通行时间
、
应急电源车容量区间和电动汽车接入状态；
[0020]调度模型确定模块，用于基于信息间隙决策理论，根据所述可再生能源预测数据
、
所述不确定性运行数据
、
所述目标函数和所述多元分布式资源协同恢复模型，确定调度模型；
[0021]调度模型求解模块，用于对所述调度模型进行求解，得到全局最优调度恢复方案；所述全局最优调度恢复方案包括：应急电源车在各可接入电站中的最佳充放电量和移动路径
、
应急维修人员的修复路径以及各电动汽车在充电站中的充放电量
。
[0022]一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种城市配电网韧性恢复方法，其特征在于，包括：根据极端事件下的城市配电网的调度特点，构建多元分布式资源协同恢复模型；所述多元分布式资源协同恢复模型包括：应急电源车运行模型
、
电动汽车充电站运行模型
、
应急维修人员有序线路修复模型和功率平衡模型；基于可再生能源的历史运行数据生成可再生能源预测数据；以最小化资源调度的运营成本和保证中断负荷的快速稳定恢复为目标确定目标函数；获取不确定性运行数据；所述不确定性运行数据包括：线路修复时间
、
道路通行时间
、
应急电源车容量区间和电动汽车接入状态；基于信息间隙决策理论，根据所述可再生能源预测数据
、
所述不确定性运行数据
、
所述目标函数和所述多元分布式资源协同恢复模型，确定调度模型；对所述调度模型进行求解，得到全局最优调度恢复方案；所述全局最优调度恢复方案包括：应急电源车在各可接入电站中的最佳充放电量和移动路径
、
应急维修人员的修复路径以及各电动汽车在充电站中的充放电量
。2.
根据权利要求1所述的城市配电网韧性恢复方法，其特征在于，所述应急电源车运行模型基于应急电源车的移动和充放电特征建模得到；所述电动汽车充电站运行模型基于电动汽车充电站的集群特征建模得到；所述应急维修人员有序线路修复模型基于应急维修人员的移动和维修特征建模得到；所述功率平衡模型基于可再生能源的运行特征建模得到；所述应急电源车运行模型包括：应急电源车调度约束和应急电源车充放电约束；所述电动汽车充电站运行模型包括：用户充电需求约束和电动汽车充放电约束；所述功率平衡模型包括：城市配电网拓扑约束
、
可再生能源运行安全约束和分支功率流约束
。3.
根据权利要求1所述的城市配电网韧性恢复方法，其特征在于，基于可再生能源的历史运行数据生成可再生能源预测数据，具体包括：采用具有梯度惩罚的
Wasserstein
生成对抗网络，根据可再生能源的历史运行数据生成可再生能源的出力场景；采用
k
‑
medoids
聚类算法，从所述可再生能源的出力场景中提取典型出力场景作为可再生能源预测数据
。4.
根据权利要求1所述的城市配电网韧性恢复方法，其特征在于，所述目标函数包括：经济性目标和可靠性目标；所述经济性目标包括：应急电源车折损费用
、
电动汽车运行成本和发电成本；所述可靠性目标包括：关键负荷恢复量
、
电压波动和总有序维修时间
。5.
根据权利要求1所述的城市配电网韧性恢复方法，其特征在于，基于信息间隙决策理...

【专利技术属性】
技术研发人员：李坚，黄琦，徐艺豪，邢雁凯，张光斗，白明金，胡维昊，易建波，蔡东升，井实，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：