【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电网风险评估，具体涉及一种考虑道路淹没的配电网雨洪灾害场景推演方法、系统、芯片及设备。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，天气灾害的频繁发生对城市的供电系统造成了严重威胁。近些年来，暴雨天气频发，暴雨引发的城市内涝给配电网带来诸多风险，而道路淹没问题更是会导致配电网的抢险救灾不能及时开展。
2、已有研究在洪水灾害下对电力系统进行灾害风险评估，以得到灾害引发的停电规模，但未能得到停电时长；现有的研究中探讨了关键基础设施的相互依赖性，但传统的灾害推演方法往往未考虑道路淹没对配电网的影响，这也导致评估结果具有一定的局限性；其次，传统的场景推演一般只关注灾害发生后的配电设备抢修，而未对维修人员的路线进行优化。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种考虑道路淹没的配电网雨洪灾害场景推演方法、系统、芯片及设备，通过构建混合整数线性规划模型获取内涝灾害下的停电风险，用于解决内涝下配电网的灾害场景不明确的技术问题。
2、本专利技术采用以下技术方案：
3、一种配电网雨洪灾害场景推演方法，包括以下步骤：
4、基于城市地理信息构建配电网元件脆弱性模型；
5、构建包括操作安全约束与辐射状拓扑约束的网络重构模型；
6、基于道路水深与车辆行驶速度间的关系构建交通淹没模型，确定城市内涝情形下的出行时间；
7、依据得到的配电网元件脆弱性模型确定淹没节点，基于车站位置与
8、基于得到的网络重构模型与出行路线构建配电系统响应与恢复的协同优化模型，量化道路淹没对电量损失和停电时间的影响，得到内涝下的配电网灾害场景。
9、具体的，配电网元件脆弱性模型具体为：
10、
11、其中，为淹没配电节点的集合，hi(t)为节点i在时间t处的水深，为节点关停的临界水位值，为配电节点的集合。
12、具体的，网络重构模型为：
13、
14、
15、
16、其中，和为t时刻线路(i,j)的潮流；δi,t为t时刻节点i处的负荷状态的0-1变量；和为电源在t时刻在节点i处的功率输出；vi,t为节点i在t时刻电压的平方；m为一个足够大的正数；aij,t为表示在t时刻线路(i,j)的开关连接状态的0-1变量；和为节点i的负载；rij和xij为线路(i,j)的阻抗；分别为配电节点与线路的集合；为时间切片的集合；
17、辐射状拓扑约束：
18、
19、
20、
21、
22、其中，和均为连续辅助变量；为变电站集合；为添加的增广节点集、辅助虚拟节点和增广线路集；
23、线路潮流、电源及电压约束：
24、
25、
26、
27、
28、其中，为线路(i,j)视在功率的上限；和为电源在节点i处的有功和无功输出上限；和为节点i的电压上下限；为分布式电源的集合；
29、负荷与线路的淹没约束：
30、
31、
32、其中，hi,t为t时刻节点i是否可用的0-1变量；
33、线路的开关切换状态约束：
34、
35、
36、其中，γij,t为表示在t时刻线路(i,j)的开关切换状态的0-1变量。
37、具体的，城市内涝情形下的出行时间为：
38、
39、其中，为t时刻从站点i到j所需的时间；为站点间的正常行程时间；δt为时间间隔值；为向上取整函数；为车辆在t时刻在站点i与j之间的行驶速度；为站点之间的设计行驶速度；τ为索引时间集合。
40、具体的，引入0-1变量xc,i,t对出行的路线优化进行建模的过程中，出行所处的节点位置约束如下：
41、
42、
43、
44、
45、其中，c为出行人员集合；idep为车站节点；为出行人员可能的目的地集合；yc,t为0-1变量，用以表示出行人员c在时刻t是否行驶在交通道路；xc,i,t为0-1变量，若出行人员c在时刻t位于节点i，则xc,i,t值是1；xc,j,τ与均为0-1变量；tmax为内涝截止时间；为t时刻从站点i到j所需的时间；t为索引时间集合；为出行人员的可能出行路径；
46、节点的修复约束如下：
47、
48、
49、
50、
51、其中，为修复时间；zc,i,t、zc,i,t为0-1变量，分别表示受损节点在t时刻和t+1时刻是否被出行人员修复；xc,i,τ为0-1变量，表示出行人员c在时刻τ是否位于节点i；为淹没配电节点的集合；hi,t为t时刻节点i是否可用的0-1变量；为配电节点集合。
52、具体的，协同优化模型具体为：
53、
54、其中，ωi表示节点i处的负荷优先级权重；δi,t为t时刻节点i处的负荷状态的0-1变量；为节点i的有功负载；δt为时间间隔值；ε1，e2为权重参数；gij,t为在t时刻线路(i,j)的开关切换状态的0-1变量；yc,t为0-1变量；分别为配电节点与线路的集合；c为出行人员集合。
55、第二方面，本专利技术实施例提供了一种配电网雨洪灾害场景推演系统，包括：
56、构建模块，基于城市地理信息构建配电网元件脆弱性模型；
57、约束模块，考虑配电网的安全性与辐射状拓扑，构建包括操作安全约束与辐射状拓扑约束的网络重构模型；
58、时间模块，基于道路水深与车辆行驶速度间的关系构建交通淹没模型，确定城市内涝情形下的出行时间；
59、优化模块，依据构建模块得到的配电网元件脆弱性模型确定淹没节点，基于车站位置与淹没节点的位置信息，并结合时间模块得到的出行时间，引入0-1变量xc,i,t对出行的路线优化建模，确定出行路线；
60、推演模块，基于约束模块得到的网络重构模型与优化模块得到的出行路线构建配电系统响应与恢复的协同优化模型，量化道路淹没对电量损失和停电时间的影响，得到内涝下的配电网灾害场景。
61、第三方面，一种芯片，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述考虑道路淹没的配电网雨洪灾害场景推演方法的步骤。
62、第四方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括所述芯片。
63、与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益效果：
64、一种配电网雨洪灾害场景推演方法，考虑道路淹没的情况，解决了传统方法中未曾考虑道路淹没的局限性，进而综合得到停电规模与时长本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电网雨洪灾害场景推演方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的配电网雨洪灾害场景推演方法，其特征在于，配电网元件脆弱性模型具体为：
3.根据权利要求1所述的配电网雨洪灾害场景推演方法，其特征在于，网络重构模型为：
4.根据权利要求1所述的配电网雨洪灾害场景推演方法，其特征在于，城市内涝情形下的出行时间为：
5.根据权利要求1所述的配电网雨洪灾害场景推演方法，其特征在于，引入0-1变量xc,i,t对出行的路线优化进行建模的过程中，出行所处的节点位置约束如下：
6.根据权利要求1所述的配电网雨洪灾害场景推演方法，其特征在于，协同优化模型具体为：
7.一种配电网雨洪灾害场景推演系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的配电网雨洪灾害场景推演系统，其特征在于，约束模块中，网络重构模型为：
9.一种芯片，其特征在于，
10.一种电子设备，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种配电网雨洪灾害场景推演方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的配电网雨洪灾害场景推演方法，其特征在于，配电网元件脆弱性模型具体为：
3.根据权利要求1所述的配电网雨洪灾害场景推演方法，其特征在于，网络重构模型为：
4.根据权利要求1所述的配电网雨洪灾害场景推演方法，其特征在于，城市内涝情形下的出行时间为：
5.根据权利要求1所述的配电网雨洪灾害场景推演方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李更丰，孙思源，刘金，别朝红，李文轩，卞艺衡，范康健，李丰君，徐铭铭，郭剑黎，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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