【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统分析，具体涉及一种极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法及系统。
技术介绍
1、韧性电网的防御力是指在事故动态发展过程中，电网采取主动防御措施以降低事故影响的能力。在规划阶段可以采用以下几种措施来提升防御力：安装分布式发电机、接入储能装置等等。通过规划措施可以增加电网的冗余度，可以灵活应对突发的事故，但同时也增加了电网建设的投资。为此，需要在规划阶段平衡投资的经济性和应对极限场景能力两件事。我国现有配电系统韧性分析主要在韧性理论层面上进行了探索，但未从电网的持续生存角度上对韧性理论进行深层次的拓展。国外现有面向韧性提升的规划方法一定程度上考虑到了源侧、网侧与储侧的各类规划措施，但统筹考虑多项措施的规划方法较为罕见，其难以适用于我国配电系统。具体分析如下：
2、近年来，极端自然灾害频发，对配电系统构成了严重的威胁。为解决这个问题，国内进行了相关研究，主要分为事前预防、事中响应和事后恢复3个阶段，合理的事前规划策略可以很好的提升配电系统韧性。现有的配电网韧性提升规划方法包括线路加固、备用分布式电源(distributed generator，dg)配置、主动负荷配置、储能配置、拓扑重构等。通过这些方法，可以最小化故障范围，增强配电系统供电安全性、提高电网快速复供电能力。但是这些规划主要针对的是整体配电网，范围变广使得规划效果变差。在整个配电系统中，有部分负荷的重要程度较高，断电会给系统和社会造成巨大的经济损失，因此有必要为它们做一部分规划。分布式电源和储能系统在面对极端自然灾害时，能够发挥出其应急支
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法及系统，以解决上述
技术介绍
中存在的至少一项技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采取了如下技术方案：
3、一方面，本专利技术提供一种极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，基于启发式方法，结合设备规划预算限制以及网络连通度指标，确定候选储能和分布式电源配置方案，包括：
4、利用历史数据，选出常发生故障的线路，构成特定场景；
5、根据构建的特定场景，建立面向极限生存能力提升的配电网规划优化模型；
6、利用粒子群优化方法进行配电网规划优化模型求解，得到的相应的应急储能和应急电源配置情况。
7、进一步的，建立面向极限生存能力提升的配电网规划优化模型，包括：
8、建立第一阶段模型：规划阶段模型；此阶段主要考虑预算限制，即：在给定的资金预算下，确定由随机极端事件所导致的故障状态下的最佳dg分布情况，同时要保证预期运行成本最小化；
9、建立第二阶段模型：极端场景运行模型；此阶段目标为最小化加权负荷损失情况，配电网韧性是用保障加权负荷损失最小化来表示。
10、进一步的，建立第一阶段模型，包括：
11、以得到投资经济性最优和加权负荷损失最小化为目标设定目标函数：
12、
13、其中，g表示双层规划的总成本，α表示转化系数，表示规划的分布式电源费用，表示规划的储能装置费用；表示一种场景发生的概率，f作为第二阶段的目标函数，表示负荷损失费用；
14、约束条件为：
15、
16、其中，s.t.表示约束条件，pidg,max表示能购买分布式电源的功率容量上限，ees,max表示能购买储能设备的能量容量上限，表示能购买的分布式电源的燃料上限。
17、进一步的，建立第二阶段模型包括：
18、目标函数为：minf＝closs
19、其中，closs表示负荷损失造成的经济损失费用；
20、设定约束条件，包括设置电力系统功率平衡约束、设置失负荷约束、设置电储能运行约束、设置分布式能源运行约束。
21、进一步的，利用粒子群优化算法进行配电网规划优化模型求解，包括：
22、s31，输入要进行规划和系统原有的分布式电源与储能装置的基本参数
23、s32，输入粒子群算法参数、终止的条件以及种群规模；
24、s33，依据粒子，计算第二阶段模型的目标函数的下层目标函数值；
25、s34，依据下层目标函数，计算第一阶段模型的目标函数的上层目标函数值；
26、s35，比较粒子群的适应度，选出最优的规划结果，与历史的最优结果进行比较，保留最优结果与最优粒子；
27、s36，判断是否达到终止条件，达到条件，则输出一个最终的最优结果，结束；反之，对粒子进行更新迭代，返回s32，进入下一次迭代。
28、进一步的，对粒子进行更新迭代，包括：
29、vij(t+1)＝wvij(t)+c1r1[pij(t)-xij(t)]+c2r2[pgi(t)-xij(t)]
30、xij(t+1)＝xij+vij(t+1)
31、其中，vij表示粒子速度，w表示惯性权重，c1，c2表示学习因子(加速常数)，r1，r2表示[0,1]范围内的均匀随机数，xij表示粒子位置。
32、第二方面，本专利技术提供一种极端事件下配电系统应急资源韧性规划系统，基于启发式方法，结合设备规划预算限制以及网络连通度指标，确定候选储能和分布式电源配置方案，包括：
33、第一构建模块，用于利用历史数据，选出常发生故障的线路，构成特定场景；
34、第二构建模块，用于根据构建的特定场景，建立面向极限生存能力提升的配电网规划优化模型；
35、求解模块，用于利用粒子群优化方法进行配电网规划优化模型求解，得到的相应的应急储能和应急电源配置情况。
36、第三方面，本专利技术提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如上所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法。
37、第四方面，本专利技术提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器相互通信，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令执行如上所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法。
38、第五方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如上所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法的指令。
39、本专利技术有益效果：通过在规划阶段部署分布式电源、储能资源，保证配电系统在应对极端自然灾害时，重要负荷损失减少，减少系统和社会的经济损失。
40、本专利技术附加方面的优点，将在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，基于启发式方法，结合设备规划预算限制以及网络连通度指标，确定候选储能和分布式电源配置方案，包括：
2.根据权利要求1所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，建立面向极限生存能力提升的配电网规划优化模型，包括：
3.根据权利要求2所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，建立第一阶段模型，包括：
4.根据权利要求3所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，建立第二阶段模型包括：
5.根据权利要求4所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，利用粒子群优化算法进行配电网规划优化模型求解，包括：
6.根据权利要求5所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，对粒子进行更新迭代，包括：
7.一种极端事件下配电系统应急资源韧性规划系统，其特征在于，基于启发式方法，结合设备规划预算限制以及网络连通度指标，确定候选储能和分布式电源配置方案，包括：
8.一种非暂态计算机可读存储
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器相互通信，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令执行如权利要求1-6任一项所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1-6任一项所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法的指令。
...【技术特征摘要】
1.一种极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，基于启发式方法，结合设备规划预算限制以及网络连通度指标，确定候选储能和分布式电源配置方案，包括：
2.根据权利要求1所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，建立面向极限生存能力提升的配电网规划优化模型，包括：
3.根据权利要求2所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，建立第一阶段模型，包括：
4.根据权利要求3所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，建立第二阶段模型包括：
5.根据权利要求4所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，利用粒子群优化算法进行配电网规划优化模型求解，包括：
6.根据权利要求5所述的极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法，其特征在于，对粒子进行更新迭代，包括：
7.一种极端事件下配电系统应急资源韧性规划系统，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴翔宇，许寅，王颖，赵宇新，刘曌，邓雅菲，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：
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