【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统，具体涉及高比例分布式能源接入下基于v2g技术的配电网韧性提升方法。
技术介绍
1、为有效提升电力系统应对“小概率、大影响”极端事件的能力，配电网“韧性提升”成为研究热点。韧性主要分为灾前防御、灾中抵御和灾后恢复三个阶段，其中灾后恢复措施主要依靠网络重构、孤岛划分、移动式应急发电车和抢修队伍的相互配合。电动汽车(electric vehicle，ev)作为国家交通领域节能减排的重要内容，利用ev与电网互动(vehicle to grid，v2g，电动汽车入网)的方式在灾后参与负荷恢复可以快速将电能转移至待恢复负荷，减少配电网线路压力。
2、国内外学者验证了v2g技术对配电网韧性提升的作用。现有技术公开了在停电后使用ev向重要负荷供电，从经济性角度分析了ev参与灾后配电网恢复的可行性；现有文献的公开有充分利用有限资源，优化其转移路径及供电恢复范围，从而降低配网损失。现有文献中还提出了一种在台风灾害下利用v2g技术进行韧性提升的策略，并提出多个指标评价v2g参与韧性恢复的能力。此外，由于ev参与调度模型复杂，需考虑重构、孤岛划分、移动式应急发电车和抢修队伍等配合，现有文献中还构建了两阶段框架进行灾后恢复，第一阶段对受损线路、发电和运输组件进行聚类集群，减少第二阶段优化时长；第二阶段协调分布式电源、网络重构和检修人员对配电网进行灾后恢复。现有文献中还建立了考虑遥控和手动开关切换顺序、操作和维修人员最优调度顺序、负荷恢复供电顺序综合最优的恢复模型以保障配电网恢复时限最低。
3、以上现有技术中
4、因此，本专利技术在高比例新能源接入的新型配电系统背景下，提出v2g技术参与配网恢复的韧性提升方法。建立鲁棒性、快速性和冗余性量化指标，量化系统韧性；构建新型配电系统中分布式电源等多种韧性资源的模型；研究分布式能源、配电网、交通网及v2g站点的安全约束和运行约束，构建最大负荷恢复量、最小恢复时长、最小调控成本的多目标调度模型进行求解。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决上述问题，提供高比例分布式能源接入下基于v2g技术的配电网韧性提升方法。
2、为了达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：
3、本专利技术提供了高比例分布式能源接入下基于v2g技术的配电网韧性提升方法，所述方法为：通过建立基于负荷重要等级的配电网模型及基于电动汽车的调度过程的v2g调度模型，构建配电网恢复过程中的安全约束与v2g运行约束，提出多目标调度模型以及求解方法；具体包括以下步骤：
4、s1、构建多分布式资源协同的配电网恢复框架：
5、以分布式能源接入的配电网基本结构为基础，结合交通网络形成光伏、风力、电动汽车协同的能源网络，具体包括：
6、s1-1、定义配电网韧性指标：从鲁棒性、快速性和冗余性3个维度定义系统韧性指标；
7、s1-2、构建配电网恢复框架；
8、s2、构建多分布式资源协同的配电网模型：
9、s2-1、构建配电网模型：
10、(1)配电网负荷模型：
11、根据节点中i类、ii类、iii类负荷所占比例确定该节点的权重，表示为：
12、ωi＝(s1ik1i+s2ik2i+s3ik3i)ω∑
13、
14、式中，ωi为节点i的自身权重；s1i、s2i、s3i、k1i、k2i、k3i分别为节点i中所含的ⅰ类、ⅱ类和ⅲ类负荷量及ⅰ类、ⅱ类和ⅲ类负荷占该节点总负荷的比例，k1i+k2i+k3i＝1；ω∑节点i的功率si与总配电网功率的s∑比值。
15、(2)配电网拓扑模型：
16、采用节点赋权树模型t(v,e,w)描述所研究的配电网拓扑结构；其中v、e、w分别表示结构中的节点、边、节点权值；则w可表示为：
17、w(vi)＝ωi(sgi-sli)；
18、式中，sgi、sli分别为节点vi所连线路对节点vi的注入功率之和及vi所带的功率之和；
19、s2-2、分布式电源模型：
20、(1)分布式光伏模型：
21、ppv(t)＝ηpvspvgpv(t)；
22、式中：ηpv为转换效率；spv为光伏阵列面积；gpv(t)为t时刻太阳辐射强度；
23、(2)分布式风力模型：
24、表示如下：
25、
26、式中：pr为风机的额定功率；vr，vin，vout分别为风机的额定风速、切入风速和切出风速，近似服从威布尔分布；
27、s2-3、v2g参与恢复容量模型：
28、(1)路网模型：
29、采用dijkstra算法来确定最短行驶路径；
30、g＝(vtr,etr)；
31、式中：g为路网集合；vtr为简化后路网节点的集合；etr为简化节点之间的连接集合；生成矩阵d(g)表示路网各节点间的直接距离；
32、(2)ev行驶时间模型：
33、a、ev行驶时间模型：
34、假定ev用户初始时刻位置与剩余电池容量均满足正态分布，跟据美国联邦公路局标定ev前往目的地的时间为
35、
36、其中：q为某路段的交通量，q0为该路段正常天气下的交通量；ip、vp分别为能见度和暴雨强度，τ0、τ1、τ2为系数；μ为摩擦系数，由暴雨强度、道路拥挤程度、湿滑程度决定；lk为ev的平均车身长度，ctp为该道路的通行能力，αtp、ξ为标定参数；平均车速为χk；li,j为第i点到第j节点的距离；假设统计时间为δt，则当时，车辆到达目的地，处于停靠状态，反之处于行驶状态；
37、b、ev避难意愿：
38、引入避难意愿系数β来量化响应避难调度的ev数量；
39、nref＝βnev.total；
40、式中：nref为参与避难调度的ev数量；nev.total为系统的ev总数；
41、c、ev避难调度模型：
42、
43、nsta(t)＝nref+nsta(t-1)；
44、式中：nroad为道路上行驶的ev数量；nsta为避难阶段v2g站内的ev数量；di,j为第i辆ev至第j个避难站的行驶距离，可由dijkstra算法确定；p为避难站点集合；上式表示ev前往最近的避难站避难；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.高比例分布式能源接入下基于V2G技术的配电网韧性提升方法，其特征是：所述方法为：通过建立基于负荷等级权重模型的配电网运行模型及基于电动汽车的调度过程的V2G调度模型，构建配电网恢复过程中的安全约束与V2G运行约束，提出多目标调度模型以及求解方法；具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的高比例分布式能源接入下基于V2G技术的配电网韧性提升方法，其特征是：步骤S1-1中，鲁棒性反映配电系统面对扰动维持较高负荷水平的供能能力；采用配电网负荷消减比例来表征系统的鲁棒性；即：
3.如权利要求1所述的高比例分布式能源接入下基于V2G技术的配电网韧性提升方法，其特征是：步骤S1-1中，构建快速性指标表征负荷恢复到最佳状态的快慢程度；系统恢复时间主要由EV达到V2G站点时间、抢修设备到达故障处的时间以及维修时间组成，忽略分布式新能源发电功率调整时间以及系统解列形成孤岛时间；则快速性指标表达为：
4.如权利要求1所述的高比例分布式能源接入下基于V2G技术的配电网韧性提升方法，其特征是：步骤S1-1中，冗余性通过系统备用来增强系统的抗干扰能力，以负荷-电源数
5.如权利要求1所述的高比例分布式能源接入下基于V2G技术的配电网韧性提升方法，其特征是：步骤S1-2具体包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.高比例分布式能源接入下基于v2g技术的配电网韧性提升方法，其特征是：所述方法为：通过建立基于负荷等级权重模型的配电网运行模型及基于电动汽车的调度过程的v2g调度模型，构建配电网恢复过程中的安全约束与v2g运行约束，提出多目标调度模型以及求解方法；具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的高比例分布式能源接入下基于v2g技术的配电网韧性提升方法，其特征是：步骤s1-1中，鲁棒性反映配电系统面对扰动维持较高负荷水平的供能能力；采用配电网负荷消减比例来表征系统的鲁棒性；即：
3.如权利要求1所述的高比例分布式能源接入下基于v2g技术的配电网韧性...
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