CN108921410A - 一种配电网弹性恢复力指标构建及提升方法 - Google Patents

一种配电网弹性恢复力指标构建及提升方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108921410A
CN108921410A CN201810647147.8A CN201810647147A CN108921410A CN 108921410 A CN108921410 A CN 108921410A CN 201810647147 A CN201810647147 A CN 201810647147A CN 108921410 A CN108921410 A CN 108921410A
Authority
CN
China
Prior art keywords
load
rate
distribution network
power distribution
critical load
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810647147.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108921410B (zh
Inventor
王守相
黄仁山
潘志新
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin University
Electric Power Research Institute of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Tianjin University
Electric Power Research Institute of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin University, Electric Power Research Institute of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd filed Critical Tianjin University
Priority to CN201810647147.8A priority Critical patent/CN108921410B/zh
Publication of CN108921410A publication Critical patent/CN108921410A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108921410B publication Critical patent/CN108921410B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Abstract

本发明公开了一种配电网弹性恢复力指标构建及提升方法，本发明选取极端冰雪天气为研究对象，针对受灾后配电网的运行能力系统性地构建弹性恢复力评估指标，指标包括恢复时间、恢复速度和缺供率等方面；对于覆冰故障率模型下配电网的故障情况，弹性恢复力指标合理评估配电网受灾后的运行状态，并采取相应措施提升配电网的弹性恢复力，使之在受灾后能迅速恢复负荷供电，减小对社会造成的损失。

Description

一种配电网弹性恢复力指标构建及提升方法
技术领域
本发明涉及配电网的弹性恢复力评价技术领域，特别涉及一种在极端冰雪天气下配电网弹性恢复力指标构建及提升方法。
背景技术
国内外自然灾害的频繁发生，使配电网的电力供应遭到了严重破坏，国民经济蒙受巨大损失。为了更好地抵御极端事件，国内外对极端事件下配电网的弹性恢复力开展了一定的研究，针对配电网的受灾情况提出应对措施。配电网弹性恢复力表征了配电系统抵御各种极端事件、承受故障后果、采取响应措施尽快恢复供电的能力。目前针对配电网的弹性恢复力研究还处于初期阶段，缺乏配电网弹性恢复力的评价指标体系指标。
发明内容
本发明的目的提供一种配电网弹性恢复力指标构建及提升方法，该方法针对受灾后配电网的运行能力系统性地构建弹性恢复力评估指标，指标包括恢复时间、恢复速度和缺供率等方面；对于覆冰故障率模型下配电网的故障情况，弹性恢复力指标合理评估配电网受灾后的运行状态，并采取相应措施提升配电网的弹性恢复力，使之在受灾后能迅速恢复负荷供电，减小对社会造成的损失。
为实现本发明的目的，本申请的技术方案包括：首先，建立了极端冰雪天气下线路故障率模型，其冰雪天气的运动规律和线路覆冰与元件故障率的关系如式(1)-(4)所示，同时，构建弹性恢复力指标，包括灾变严重性评价指标、紧急恢复能力评价指标和系统整体恢复能力评价指标，如式(5)-(13)所示。根据线路故障情况，弹性恢复力指标有效地评估配电网的恢复能力，并采取相应提升措施降低停电风险，指标反映提升前后的效果。
(1)覆冰载荷下线路故障率模型
一条配电架空线路是按照档距分成的多段导线的串联体，线路故障率可由导线和杆塔的覆冰故障率叠加所示。
1)线路覆冰载荷
以配电馈线根节点为原点建立坐标系，得到配电馈线某段线路段(xj，yj)覆冰厚度随时间变化的关系式，如式(1)所示。
式中，(μx(t),μy(t))表示随时间移动的气候中心坐标，Arate为覆冰增长率，σ为载荷参数。
2)杆塔载荷
在无风荷载作用且覆冰均匀的情况下，杆塔载荷考虑了导线作用在杆塔上的垂直荷载。
其中，Gice(t)＝0.0277Lice(t)×(Lice(t)+Dline)为导线单位垂直载荷，N/m；Fl1、Fl2分别为杆塔两侧导线的水平张力，N；l1、l2为杆塔两侧的档距；h1、h2为杆塔两侧悬挂点间的高度差，比邻塔高为正，反之为负。
3)导线和杆塔故障率曲线
根据导线覆冰载荷、杆塔载荷与故障率的关系，极端冰雪灾害故障率模型可以表示为：
式中，分别为导线和杆塔的覆冰载荷率，Mline、Mpole为导线和杆塔的设计覆冰；导线覆冰故障率考虑了线路潮流的变化对故障率的影响，Pf(t)为线路潮流故障率，K1、K2表示权重系数，K1+K2＝1。aline、bline、cline和apole、bpole、cpole为均为常系数。
4)线路整体故障率
假设各段导线和各个杆塔的故障率是独立的，则线路整体故障率可表示为：
其中，Pfault.i(t)为架空线路i的故障率；m和n分别为线路i的电杆数和导线档数；为线路i的第m个电杆的故障率；为线路i第n档导线的故障率。
(2)配电网弹性恢复力指标
配电网遭遇极端事件的弹性恢复过程示意图如图1所示。本发明针对弹性恢复过程中系统在不同状态下的反应能力，从灾变严重性、紧急恢复能力、系统整体恢复能力3个角度提出了反映系统弹性恢复力的评价指标。
1)灾变严重性评价指标
灾变严重性评价指标表示在灾变发展状态下Te(te～tpe)，配电网受极端灾害影响严重程度的指标。具体包括失负荷平均速度和失负荷率2个指标。
●失负荷速度(Speed of Load Loss，SLL)
灾变下失负荷平均速度是指配电网从灾变前状态到灾变后状态失负荷的平均速度：
式中，表示节点i的失负荷量；
●失负荷率(Rate of Load Loss，RLL)
灾变下失负荷率是指配电网无法完全吸收灾害所造成的影响，导致部分负荷失去供电，灾变下失负荷率体现配电网受灾后遭受破坏的严重程度，数值越小反映配电网自身抗灾能力越强：
式中，Pload.i表示节点i负荷量；
2)紧急恢复能力评价指标
紧急恢复能力评价指标反映在紧急恢复期间系统通过自身的应急机制，如自愈或人员设备调度，充分利用各类资源优先恢复关键负荷供电的能力，具体包括关键负荷恢复时间、关键负荷恢复速度、关键负荷容量恢复率和关键负荷电量缺供率4个指标；
●关键负荷恢复时间(Recovery Time of Critical Load,RTCL)
按照负荷的重要程度一般分为一类负荷、二类负荷和其他负荷。关键负荷恢复时间表示在紧急恢复阶段得到有效供电恢复的关键负荷的恢复时间，不含那些在紧急恢复阶段没有实现供电恢复的关键负荷。关键负荷恢复时间是由紧急恢复阶段实现了供电恢复的关键负荷的最长恢复时间决定的，反映了配电网对关键负荷恢复响应的快速性：
式中：nkey为关键负荷数；为资源调度时间；为修复时间；
●关键负荷恢复速度(verage Recovery Speed of Critical Load,RSCL)
关键负荷平均恢复速度反映在紧急恢复期间单位时间的关键负荷恢复量；
式中，表示第i个节点在第j个时间段恢复的关键负荷功率，T为单位系统恢复时间；
●关键负荷容量恢复率(Recovery Rate of Critical Load,RRCL)
关键负荷容量恢复率是指在紧急恢复阶段得到有效供电恢复的关键负荷所占的比率，而对于在短时间内难以恢复的关键负荷，则在持续恢复阶段逐步恢复供电：
式中，表示节点i中损失的关键负荷，为节点i的关键负荷量；
●关键负荷电量缺供率(Energy Shortage Rate of Critical Load,ESRCL)
关键负荷电量缺供率表示在紧急恢复期间关键负荷依据应急预案逐段恢复供电，关键负荷随时间t恢复正常供电的电量缺额和关键负荷总供电量的比值，关键负荷电量缺供率衡量了配电网采取应急措施的电能供应中断程度：
式中，为在时间t上的第i个节点正常运行的关键负荷；
3)系统整体恢复能力评价指标
系统整体恢复能力评价指标是指在整个恢复期间Tre(tr～tir)，系统从灾变发生后恢复到正常运行状态的整体恢复能力评价指标，包括负荷恢复时间、负荷恢复速度和负荷恢复率3个指标；
●负荷恢复时间(Recovery Time of Load,RTL)
系统负荷恢复时间是指系统制定恢复方案，修复基础设施逐步恢复负荷正常供电所需的时间；
●负荷恢复速度(Recovery Speed of Load,RSL)
系统平均恢复速度，是指在负荷恢复阶段系统恢复到正常运行的平均速度。系统平均恢复速度反映了配电网应对灾害的快速恢复的能力；
式中，Pre.i.j表示第i个节点在第j个时间段恢复的负荷功率；
●电量缺供率(Energy Shortage Rate,ESR)
配电网发生故障后，制定恢复方案逐步地恢复负荷正常供电，电量缺供率表示加权负荷实际供电量缺额与加权负荷总供电量的比值，加权突出关键负荷停电影响更为严重，电量缺供率充分反映了配电网发生灾变后应急恢复响应的效果：
式中，Wi为负荷权重值，Pload.t.i为在时间t上的第i个节点正常运行的负荷；
(3)提升措施
1)提高配电网基础设施自身抵御风险的能力。需要从规划的角度来考虑，具体提升措施包括：
●加固重要线路或增设配电设备。
●DG、移动发电车或微电网的优化配置与规划。
●联络开关的优化配置。
2)提高系统受灾害后恢复供电能力的措施。需要从运行的角度来考虑，具体提升措施包括：
●网络重构的负荷转供。
●DG、移动发电车或微电网的应急支撑作用。
●需求侧响应减少非重要用电负荷。
极端冰雪灾害配电网弹性恢复力评价流程如图2所示。
与现有技术相比，本申请中的弹性恢复力是智能配电网应具有的一个特征，本方法应用于配电网中达到以下有益效果：
(1)根据模拟的极端冰雪天气下线路故障情况，在极端冰雪天气来临前，从规划的角度，提高配电网基础设施自身抵御风险的能力；在极端冰雪天气来临时，从运行的角度，提高系统受灾害后恢复供电的能力。
(2)构建的弹性恢复力指标涵盖了配电网受灾后的恢复时间、恢复速度和缺供率等方面，对合理评估配电网应对灾害的能力，减小配电网因故障而造成的损失具有重要意义。
附图说明
图1为配电网弹性恢复力反应阶段示意图；
图2为极端冰雪灾害配电网弹性恢复力评价流程图；
图3为配电网拓扑图；
图4为极端冰雪灾害下各条线路故障率曲线图；
图5为弹性恢复力评估结果a。
图6为弹性恢复力评估结果b。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本发明的目的是建立极端冰雪天气下线路覆冰故障率模型，科学有效的反映配电网受极端冰雪灾害的影响；构建配电网的弹性恢复力评价指标，合理的评估配电网受灾后的弹性恢复力，并反映采取提升措施的有效性。
本发明选取极端冰雪天气为研究对象，分析配电网在受灾时易受故障的线路；从恢复时间、恢复速度和缺供率等方面系统性的构建配电网弹性恢复力指标，对于未来可能发生的冰雪灾害，有针对地采取措施提升指标，降低停电风险。
如图3-5所示，采用的算例为某一地区实际配电网，如图3所示。该地区配电网由3条馈线组成，负荷包含一类、二类和其他负荷。在节点13,18,42分别配置了具有调频能力的DG，其额定有功功率分别为400kW，450kW，400kW。可控负荷节点为3,12，15，27，34，37，39～41，48，56，60，65，40％可控节点为13，42，63，其余为不可控节点。各条线路的地理走向与图3中一致，架空线路的平均档距为50m。
以馈线F2的根节点为原点建立坐标系。通过改变外部环境，如风速、温度、降水率、冰灾的中心位置和移速，得到不同环境下的线路故障情况。由图4为典型极端冰雪灾害故障场景下线路故障率曲线图，结果验证了所提线路故障率模型真实反映了极端冰雪灾害对配电网的影响。
灾变发生后，根据配电网线路的故障情况，从运行的角度，采取操作联络开关、DG孤岛运行和增加移动发电车的措施恢复供电，弹性恢复力指标评价结果如表1所示，
表1
结果表明所提弹性恢复力指标合理的评估了配电网的弹性恢复力，所提运行优化措施有效提升了配电网弹性恢复力。
从规划的角度来考虑，根据线路故障率情况，优先加强易受故障的线路，提高配电网基础设施自身抵御风险的能力；然后，从运行的角度来考虑，采用网络重构、微电网等应急措施，提高系统受灾害后恢复供电的能力。图5和图6对比采取提升措施前后配电网弹性恢复力评估结果对比，表明配电网弹性恢复力提升措施的应用效果。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种配电网弹性恢复力指标构建及提升方法，其特征在于，
首先，建立极端冰雪天气下线路故障率模型，其冰雪天气的运动规律和线路覆冰与元件故障率的关系如式(1)-(4)所示，同时，构建弹性恢复力指标，包括灾变严重性评价指标、紧急恢复能力评价指标和系统整体恢复能力评价指标，如式(5)-(13)所示，根据线路故障情况，采取措施恢复供电，弹性恢复力指标反映提升前后的效果，
(1)覆冰载荷下线路故障率模型
一条配电架空线路是按照档距分成的多段导线的串联体，线路故障率可由导线和杆塔的覆冰故障率叠加所示，
1)线路覆冰载荷
以配电馈线根节点为原点建立坐标系，得到配电馈线某段线路段(xj，yj)覆冰厚度随时间变化的关系式，如式(1)所示，
式中，(μx(t),μy(t))表示随时间移动的气候中心坐标，Arate为覆冰增长率，σ为载荷参数；
2)杆塔载荷
在无风荷载作用且覆冰均匀的情况下，杆塔载荷考虑了导线作用在杆塔上的垂直荷载：
其中，Gice(t)＝0.0277Lice(t)×(Lice(t)+Dline)为导线单位垂直载荷，N/m；Fl1、Fl2分别为杆塔两侧导线的水平张力，N；l1、l2为杆塔两侧的档距；h1、h2为杆塔两侧悬挂点间的高度差，比邻塔高为正，反之为负；
3)导线和杆塔故障率曲线
根据导线覆冰载荷、杆塔载荷与故障率的关系，极端冰雪灾害故障率模型可以表示为：
式中，分别为导线和杆塔的覆冰载荷率，Mline、Mpole为导线和杆塔的设计覆冰；导线覆冰故障率考虑了线路潮流的变化对故障率的影响，Pf(t)为线路潮流故障率，K1、K2表示权重系数，K1+K2＝1。aline、bline和apole、bpole为均为常系数；
4)线路整体故障率
假设各段导线和各个杆塔的故障率是独立的，则线路整体故障率可表示为：
其中，Pfault.i(t)为架空线路i的故障率；m和n分别为线路i的电杆数和导线档数；为线路i的第m个电杆的故障率；为线路i第n档导线的故障率；
(2)配电网弹性恢复力指标
针对弹性恢复过程中系统在不同状态下的反应能力，从灾变严重性、紧急恢复能力、系统整体恢复能力3个角度提出了反映系统弹性恢复力的评价指标；
1)灾变严重性评价指标
灾变严重性评价指标表示在灾变发展状态下Te(te～tpe)，配电网受极端灾害影响严重程度的指标，具体包括失负荷平均速度和失负荷率2个指标；
●失负荷速度(Speed of Load Loss，SLL)
灾变下失负荷平均速度是指配电网从灾变前状态到灾变后状态失负荷的平均速度：
式中，表示节点i的失负荷量；
●失负荷率(Rate of Load Loss，RLL)
灾变下失负荷率是指配电网无法完全吸收灾害所造成的影响，导致部分负荷失去供电，灾变下失负荷率体现配电网受灾后遭受破坏的严重程度，数值越小反映配电网自身抗灾能力越强：
式中，Pload.i表示节点i负荷量；
2)紧急恢复能力评价指标
紧急恢复能力评价指标反映在紧急恢复期间系统通过自身的应急机制，如自愈或人员设备调度，充分利用各类资源优先恢复关键负荷供电的能力，具体包括关键负荷恢复时间、关键负荷恢复速度、关键负荷容量恢复率和关键负荷电量缺供率4个指标；
●关键负荷恢复时间(Recovery Time of Critical Load,RTCL)
按照负荷的重要程度一般分为一类负荷、二类负荷和其他负荷。关键负荷恢复时间表示在紧急恢复阶段得到有效供电恢复的关键负荷的恢复时间，不含那些在紧急恢复阶段没有实现供电恢复的关键负荷。关键负荷恢复时间是由紧急恢复阶段实现了供电恢复的关键负荷的最长恢复时间决定的，反映了配电网对关键负荷恢复响应的快速性：
式中：nkey为关键负荷数；为资源调度时间；为修复时间；
●关键负荷恢复速度(verage Recovery Speed of Critical Load,RSCL)
关键负荷平均恢复速度反映在紧急恢复期间单位时间的关键负荷恢复量；
式中，表示第i个节点在第j个时间段恢复的关键负荷功率，T为单位系统恢复时间；
●关键负荷容量恢复率(Recovery Rate of Critical Load,RRCL)
关键负荷容量恢复率是指在紧急恢复阶段得到有效供电恢复的关键负荷所占的比率，而对于在短时间内难以恢复的关键负荷，则在持续恢复阶段逐步恢复供电：
式中，表示节点i中损失的关键负荷，为节点i的关键负荷量；
●关键负荷电量缺供率(Energy Shortage Rate of Critical Load,ESRCL)
关键负荷电量缺供率表示在紧急恢复期间关键负荷依据应急预案逐段恢复供电，关键负荷随时间t恢复正常供电的电量缺额和关键负荷总供电量的比值，关键负荷电量缺供率衡量了配电网采取应急措施的电能供应中断程度：
式中，为在时间t上的第i个节点正常运行的关键负荷；
3)系统整体恢复能力评价指标
系统整体恢复能力评价指标是指在整个恢复期间Tre(tr～tir)，系统从灾变发生后恢复到正常运行状态的整体恢复能力评价指标，包括负荷恢复时间、负荷恢复速度和负荷恢复率3个指标；
●负荷恢复时间(Recovery Time of Load,RTL)
系统负荷恢复时间是指系统制定恢复方案，修复基础设施逐步恢复负荷正常供电所需的时间；
●负荷恢复速度(Recovery Speed of Load,RSL)
系统平均恢复速度，是指在负荷恢复阶段系统恢复到正常运行的平均速度。系统平均恢复速度反映了配电网应对灾害的快速恢复的能力；
式中，Pre.i.j表示第i个节点在第j个时间段恢复的负荷功率；
●电量缺供率(Energy Shortage Rate,ESR)
配电网发生故障后，制定恢复方案逐步地恢复负荷正常供电，电量缺供率表示加权负荷实际供电量缺额与加权负荷总供电量的比值，加权突出关键负荷停电影响更为严重，电量缺供率充分反映了配电网发生灾变后应急恢复响应的效果：
式中，Wi为负荷权重值，Pload.t.i为在时间t上的第i个节点正常运行的负荷；
(3)提升措施
1)提高配电网基础设施自身抵御风险的能力，需要从规划的角度来考虑，具体提升措施包括：
●加固重要线路或增设配电设备；
●DG、移动发电车或微电网的优化配置与规划；
●联络开关的优化配置；
2)提高系统受灾害后恢复供电能力的措施。需要从运行的角度来考虑，具体提升措施包括：
●网络重构的负荷转供；
●DG、移动发电车或微电网的应急支撑作用；
●需求侧响应减少非重要用电负荷。
CN201810647147.8A 2018-06-22 2018-06-22 一种配电网弹性恢复力指标构建及提升方法 Active CN108921410B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810647147.8A CN108921410B (zh) 2018-06-22 2018-06-22 一种配电网弹性恢复力指标构建及提升方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810647147.8A CN108921410B (zh) 2018-06-22 2018-06-22 一种配电网弹性恢复力指标构建及提升方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108921410A true CN108921410A (zh) 2018-11-30
CN108921410B CN108921410B (zh) 2023-02-14

Family

ID=64420932

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810647147.8A Active CN108921410B (zh) 2018-06-22 2018-06-22 一种配电网弹性恢复力指标构建及提升方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108921410B (zh)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109473992A (zh) * 2019-01-21 2019-03-15 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 一种提高配电网韧性的方法、系统及终端设备
CN109830976A (zh) * 2019-02-28 2019-05-31 四川大学 一种交直流混合配电网弹性运行调控方法
CN109921420A (zh) * 2019-04-15 2019-06-21 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 弹性配电网恢复力提升方法、装置及终端设备
CN110401229A (zh) * 2019-06-30 2019-11-01 天津大学 一种考虑微能源网支撑作用的配电网弹性提升方法
CN110729770A (zh) * 2019-10-24 2020-01-24 北京交通大学 一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法
CN111313420A (zh) * 2019-10-29 2020-06-19 山东大学 极端天气下基于多能协调的配电网弹性提升方法
CN112001626A (zh) * 2020-08-21 2020-11-27 广东电网有限责任公司广州供电局 一种台风天气下的配电网韧性评价方法、存储介质及设备
CN112580829A (zh) * 2020-11-10 2021-03-30 国网上海市电力公司 一种用于韧性配电网体系的管理系统及方法
CN113746095A (zh) * 2021-09-10 2021-12-03 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 基于环境数据预判的配电网超前韧性重构方法
CN114282793A (zh) * 2021-12-20 2022-04-05 湖南大学 一种综合能源系统的弹性恢复特性评估方法、设备及介质
CN115879833A (zh) * 2023-03-02 2023-03-31 国网山东省电力公司威海供电公司 考虑灾害响应和恢复的双层配电网韧性评估方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103593708A (zh) * 2013-11-28 2014-02-19 国家电网公司 一种配电网多重故障供电恢复方法
US20140207301A1 (en) * 2013-01-18 2014-07-24 General Electric Company Methods and systems for restoring power based on forecasted loads
CN104156881A (zh) * 2014-06-20 2014-11-19 天津大学 配电网故障风险综合评估方法
CN106952057A (zh) * 2017-05-03 2017-07-14 东北大学 一种基于多智能体技术的电网可恢复性评估方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140207301A1 (en) * 2013-01-18 2014-07-24 General Electric Company Methods and systems for restoring power based on forecasted loads
CN103593708A (zh) * 2013-11-28 2014-02-19 国家电网公司 一种配电网多重故障供电恢复方法
CN104156881A (zh) * 2014-06-20 2014-11-19 天津大学 配电网故障风险综合评估方法
CN106952057A (zh) * 2017-05-03 2017-07-14 东北大学 一种基于多智能体技术的电网可恢复性评估方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
TAN ZHIHAI: "An accurate fault location method of smart distribution network", 《IEEE》 *
卢志刚: "含分布式电源的冰灾下配电网多故障抢修策略", 《电工技术学报》 *

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109473992A (zh) * 2019-01-21 2019-03-15 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 一种提高配电网韧性的方法、系统及终端设备
CN109830976A (zh) * 2019-02-28 2019-05-31 四川大学 一种交直流混合配电网弹性运行调控方法
CN109830976B (zh) * 2019-02-28 2023-09-05 四川大学 一种交直流混合配电网弹性运行调控方法
CN109921420A (zh) * 2019-04-15 2019-06-21 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 弹性配电网恢复力提升方法、装置及终端设备
CN110401229A (zh) * 2019-06-30 2019-11-01 天津大学 一种考虑微能源网支撑作用的配电网弹性提升方法
CN110729770A (zh) * 2019-10-24 2020-01-24 北京交通大学 一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法
CN110729770B (zh) * 2019-10-24 2022-07-29 北京交通大学 一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法
CN111313420B (zh) * 2019-10-29 2022-05-31 山东大学 极端天气下基于多能协调的配电网弹性提升方法及系统
CN111313420A (zh) * 2019-10-29 2020-06-19 山东大学 极端天气下基于多能协调的配电网弹性提升方法
CN112001626A (zh) * 2020-08-21 2020-11-27 广东电网有限责任公司广州供电局 一种台风天气下的配电网韧性评价方法、存储介质及设备
CN112580829A (zh) * 2020-11-10 2021-03-30 国网上海市电力公司 一种用于韧性配电网体系的管理系统及方法
CN113746095A (zh) * 2021-09-10 2021-12-03 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 基于环境数据预判的配电网超前韧性重构方法
CN114282793A (zh) * 2021-12-20 2022-04-05 湖南大学 一种综合能源系统的弹性恢复特性评估方法、设备及介质
CN115879833A (zh) * 2023-03-02 2023-03-31 国网山东省电力公司威海供电公司 考虑灾害响应和恢复的双层配电网韧性评估方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN108921410B (zh) 2023-02-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108921410A (zh) 一种配电网弹性恢复力指标构建及提升方法
CN103679282B (zh) 风电功率爬坡的预测方法
CN113868585A (zh) 一种配电网的韧性综合评估方法和系统
CN104504456B (zh) 一种应用概率分布鲁棒优化的输电系统规划方法
CN104820864A (zh) 含分布式电源的智能配电网全景故障恢复博弈方法
US10424926B2 (en) Method for controlling an electric power distribution micro-grid
CN105608514A (zh) 一种基于分位数回归的架空输电线路动态热定值概率分布预测方法
CN113569411B (zh) 一种面向灾害天气的电网运行风险态势感知方法
CN109802387A (zh) 一种含微网的弹性配电网多级供电恢复方法
WO2013172431A1 (ja) 電力管理装置、電力管理システム及び電力管理方法
CN109687410A (zh) 一种基于最大熵增的连锁故障集构建方法
CN110245858A (zh) 一种含电动汽车充电站的微电网可靠性评估方法
CN104574211A (zh) 基于风险源的电网调度操作风险预警方法和系统
CN104484728A (zh) 一种电网安全综合指标体系架构方法
Rios et al. Computation of the value of security
CN110391657B (zh) 一种应对极端天气引起短路故障的电力系统韧性提高方法
CN111340360B (zh) 基于运行及网架风险的综合能源系统实时风险评估方法
Li et al. Distributed control of energy-storage systems for voltage regulation in distribution network with high pv penetration
CN108764738A (zh) 一种考虑弹性裕度的城市输电网安全概率评估方法
CN115809836B (zh) 考虑分布式储能应急供电能力的配电网韧性规划的方法
CN116167609A (zh) 基于神经网络模型的电力系统风险评估方法
CN112036711B (zh) 一种基于改进云模型的配电终端健康状态评估方法
CN103166317B (zh) 一种含der配电通信方式的可靠性检测方法和装置
CN113657619B (zh) 考虑故障连锁的关键弹性提升元件辨识及故障恢复方法
Fan et al. Research on optimal load shedding for active distribution network based on genetic algorithm

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant