CN109193725A - 一种基于微电网恢复负荷的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于微电网恢复负荷的方法。所述恢复负荷方法包括：设置微电网的控制方式并采用光储系统为所述微电网提供电源；建立所述光储系统的数学模型；在所述光储系统的数学模型的基础上，以持续供电时间为目的；获取从多个所述微电网到恢复负荷的有功功率最小的路径，获得多个最短恢复路径；将多个所述最短恢复路径组成恢复树，所述恢复负荷为出现故障的情况下待恢复的负载，以最大覆盖所述恢复负荷为目标，建立最大覆盖负载模型；根据所述最大覆盖负载模型计算所述最短恢复路径中的所述微电网恢复负荷的恢复策略。基于微电网恢复负荷的方法能够优先恢复关键负荷的基于微电网恢复负荷。

Description

一种基于微电网恢复负荷的方法

技术领域

本发明涉及微电网领域，特别是涉及一种基于微电网恢复负荷的方法。

背景技术

随着重大灾害发生日益频繁，造成大面积停电事故频发，对配电基础设施产生重大影响。高影响的低概率事件经常延长停电时间和导致关键负荷损失，严重影响用户的安全。现有的恢复方法中没有考虑到极端事件，但是在灾难性故障中，多个故障，大面积停电，缺乏电源以及弱传输并不罕见，因此，在发生重大灾难后，发电资源可能会受到限制，应该优先恢复关键负荷，现有技术中还没有恢复关键负荷的恢复方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够优先恢复关键负荷的基于微电网恢复负荷的方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于微电网恢复负荷的方法，所述恢复负荷方法包括：

设置微电网的控制方式并采用光储系统为所述微电网提供电源；

建立所述光储系统的数学模型；

在所述光储系统的数学模型的基础上，以持续供电时间为目标建立重大灾害下的所述微电网受约束的恢复策略优化模型，获得时间最优恢复策略模型；

获取从多个所述微电网到恢复负荷的有功功率最小的路径，获得多个最短恢复路径；

将多个所述最短恢复路径组成恢复树，所述恢复负荷为出现故障的情况下待恢复的负载；

根据所述时间最优恢复策略模型计算所述恢复树中的多个所述微电网的最大持续供电时间；

根据所述恢复树中的多个所述微电网到所述恢复负荷的最大持续供电时间和有功功率，以最大覆盖所述恢复负荷为目标，建立最大覆盖负载模型；

根据所述最大覆盖负载模型计算所述最短恢复路径中的所述微电网恢复负荷的恢复策略。

可选的，所述建立所述光储系统的数学模型具体包括：

采用铅蓄电池作为电子开关系统的储能电池，在单位时间间隔内，所述铅蓄电池的充、放电功率均恒定，将充放电模型用充电状态表示，数学模型可表示为：

式中，为所述微电网k中电子开关系统在时段t内的充电状态状态；为所述微电网k中电子开关系统在时段t-1时充电状态的初始状态；Δt为时间步长，取Δt＝1h；为所述微电网k中电子开关系统在时段t-1内的充放电功率，正值表示电子开关系统放电，负值表示电子开关系统充电；为所述微电网k中电子开关系统的容量；M为多个所述微电网的集合；

为防止电子开关系统电量过充或过放，有充电状态限制：

式中，为所述微电网k中电子开关系统的充电状态最小值，取 为所述微电网k中电子开关系统的充电状态最大值，取

单位时段充放电功率限制：

式中，为所述微电网k中电子开关系统单位时段内最大充电功率；为所述微电网k中电子开关系统单位时段内最大放电功率；为二元变量，表示充电状态，若所述微电网k中电子开关系统在时段t内充电则为1，否则为0，为二元变量，表示放电状态，若所述微电网k中电子开关系统在时段t内放电则为1，否则为0，电子开关系统不能同时处于充电和放电状态。

可选的，所述在所述光储系统的数学模型的基础上，以持续供电时间为目标建立重大灾害下的所述微电网受约束的恢复策略优化模型，获得时间最优恢复策略模型具体包括：

以持续供电时间为目标建立重大灾害下的所述微电网受约束的恢复策略优化模型

其中，t_i为所述微电网恢复负荷i的时间；c_i为负荷i的权重因子，若为关键负荷则c_i≥1，若为非关键负荷则c_i≤0.05；

所述微电网满足的约束条件：备用容量不足风险、发电资源约束、潮流约束。

可选的，所述获取从多个所述微电网到恢复负荷的有功功率最小的路径，获得多个最短恢复路径；将多个所述最短恢复路径组成恢复树具体包括：

将所述微电网配电建模为无向图G＝[V,E]，其中，V表示节点的集合，E表示边的集合；

以所述微电网为源节点V_s，所述恢复负荷为目标节点V_t，所述源节点V_s到所述目标节点V_t的供电路径P，所述供电路径P的权重为所述供电路径P中的所有边的权重求和w(p)，所述权重为对应所述目标节点V_t的负荷量，w(p)为所述供电路径上的总负荷量；

所述总负荷量w(p)最小值w(p₀)对应的供电路径为最短供电路径；

所述供电路径满足的约束条件为所述权重求和w(p)≥0，所述供电路径至少包含一个所述恢复负荷和一个所述微电网；

通过所述微电网发电资源约束和潮流约束来评价多个所述最短供电路径的可行性，获得可行最短恢复路径；

所述可行最短恢复路径上的节点和边组成恢复树。

可选的，所述根据所述时间最优恢复策略模型计算所述恢复树中的多个所述微电网的最大持续供电时间具体包括：

将所述恢复树中的恢复负荷进行任意组合，获得多个负载组；

通过潮流约束验证所述负载组的可行性，获得多个可行负载组；

根据所述时间最优恢复策略模型计算所述微电网k对所述可行负载组j的最大持续恢复时间

其中，p_sum.j.t为在t时间段内的所述可行负载组j中所有负荷的总负荷量；Δt表示时间间隔。

可选的，所述根据所述恢复树中的多个所述微电网到所述恢复负荷的最大持续供电时间和有功功率，以最大覆盖所述恢复负荷为目标，建立最大覆盖负载模型具体包括：

在多个所述可行负载组中选择一组不相交的负载组，该组中任何两个不同的负载组由不同的微电网恢复，在不违反任何约束的情况下恢复所选负载组覆盖的所有负荷区域；

最大覆盖负载模型为：

其中，y_j为所述可行负载组j的状态，y_j＝1为所述可行负载组j被选择，否则不被选择；为所述微电网k恢复所述可行负载组j的可持续供电时间；C_sum.j为所述可行负载组j中所覆盖的所有负荷的总权重因子之和；g_j为负载组j；G_uni为所有负载组的集合；

约束条件为每一个所述微电网只能选择一个所述负载组去恢复：

所选的任意两个负载组所包括的所述恢复负荷区域不会重叠：

其中，G_K为由所述微电网k恢复的负载组集合；Z为所述恢复负荷区域的集合。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：对微电网采用主从控制，维持微网稳定性，保证恢复计划的可行性；转换为最大覆盖问题的恢复方法，能最大化恢复关键负载量并优化恢复时间；考虑光伏出力的波动性、间歇性，对储能装置进行调度充分利用储能系统容量，保证已恢复的负荷得到持续稳定的供电。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种基于微电网恢复负荷的方法的流程图；

图2为本发明提供的微电网供电的流程图；

图3为本发明提供的所述获取从多个所述微电网到恢复负荷的有功功率最小的路径，获得多个最短恢复路径；将多个所述最短恢复路径组成恢复树的流程图；

图4为本发明提供的所述微电网供电的示意图；

图5为本发明提供的所述微电网为所述恢复负荷的结构图；

图6为本发明提供的光伏储能系统在故障时段的出力预测图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种能够优先恢复关键负荷的基于微电网恢复负荷的方法。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，一种基于微电网恢复负荷的方法，所述恢复负荷方法包括：

步骤100：设置微电网的控制方式并采用光储系统为所述微电网提供电源；

步骤200：建立所述光储系统的数学模型；

步骤300：在所述光储系统的数学模型的基础上，以持续供电时间为目标建立重大灾害下的所述微电网受约束的恢复策略优化模型，获得时间最优恢复策略模型；

步骤400：获取从多个所述微电网到恢复负荷的有功功率最小的路径，获得多个最短恢复路径；

步骤500：将多个所述最短恢复路径组成恢复树，所述恢复负荷为出现故障的情况下待恢复的负载；

步骤600：根据所述时间最优恢复策略模型计算所述恢复树中的多个所述微电网的最大持续供电时间；

步骤700：根据所述恢复树中的多个所述微电网到所述恢复负荷的最大持续供电时间和有功功率，以最大覆盖所述恢复负荷为目标，建立最大覆盖负载模型；

步骤800：根据所述最大覆盖负载模型计算所述最短恢复路径中的所述微电网恢复负荷的恢复策略。

所述建立所述光储系统的数学模型具体包括：

采用铅蓄电池作为电子开关系统的储能电池，在单位时间间隔内，所述铅蓄电池的充、放电功率均恒定，将充放电模型用充电状态表示，数学模型可表示为：

式中，为所述微电网k中电子开关系统在时段t内的充电状态状态；为所述微电网k中电子开关系统在时段t-1时充电状态的初始状态；Δt为时间步长，取Δt＝1h；为所述微电网k中电子开关系统在时段t-1内的充放电功率，正值表示电子开关系统放电，负值表示电子开关系统充电；为所述微电网k中电子开关系统的容量；M为多个所述微电网的集合；

为防止电子开关系统电量过充或过放，有充电状态限制：

其中，为所述微电网k中电子开关系统的充电状态最小值，取 为所述微电网k中电子开关系统的充电状态最大值，取

单位时段充放电功率限制：

其中，为所述微电网k中电子开关系统单位时段内最大充电功率；为所述微电网k中电子开关系统单位时段内最大放电功率；为二元变量，表示充电状态，若所述微电网k中电子开关系统在时段t内充电则为1，否则为0，为二元变量，表示放电状态，若所述微电网k中电子开关系统在时段t内放电则为1，否则为0，电子开关系统不能同时处于充电和放电状态。

如图2所示，所述在所述光储系统的数学模型的基础上，以持续供电时间为目标建立重大灾害下的所述微电网受约束的恢复策略优化模型，获得时间最优恢复策略模型具体包括：

以持续供电时间为目标建立重大灾害下的所述微电网受约束的恢复策略优化模型

其中，t_i为所述微电网恢复负荷i的时间；c_i为负荷i的权重因子，若为关键负荷则c_i≥1，若为非关键负荷则c_i≤0.05；

所述微电网满足的约束条件：备用容量不足风险、发电资源约束、潮流约束。

如图3所示，所述获取从多个所述微电网到恢复负荷的有功功率最小的路径，获得多个最短恢复路径；将多个所述最短恢复路径组成恢复树具体包括：

将所述微电网配电建模为无向图G＝[V,E]，其中，V表示节点的集合，E表示边的集合；

以所述微电网为源节点V_s，所述恢复负荷为目标节点V_t，所述源节点V_s到所述目标节点V_t的供电路径P，所述供电路径P的权重为所述供电路径P中的所有边的权重求和w(p)，所述权重为对应所述目标节点V_t的负荷量，w(p)为所述供电路径上的总负荷量；

所述总负荷量w(p)最小值w(p₀)对应的供电路径为最短供电路径；

所述供电路径满足的约束条件为所述权重求和w(p)≥0，所述供电路径至少包含一个所述恢复负荷和一个所述微电网；

通过所述微电网发电资源约束和潮流约束来评价多个所述最短供电路径的可行性，获得可行最短恢复路径；

所述可行最短恢复路径上的节点和边组成恢复树。

如图4所示的所述微电网的具体供电示意图，所述根据所述时间最优恢复策略模型计算所述恢复树中的多个所述微电网的最大持续供电时间具体包括：

将所述恢复树中的恢复负荷进行任意组合，获得多个负载组；

通过潮流约束验证所述负载组的可行性，获得多个可行负载组；

根据所述时间最优恢复策略模型计算所述微电网k对所述可行负载组j的最大持续恢复时间

其中，p_sum.j.t为在t时间段内的所述可行负载组j中所有负荷的总负荷量；Δt表示时间间隔。

所述根据所述恢复树中的多个所述微电网到所述恢复负荷的最大持续供电时间和有功功率，以最大覆盖所述恢复负荷为目标，建立最大覆盖负载模型具体包括：

在多个所述可行负载组中选择一组不相交的负载组，该组中任何两个不同的负载组由不同的微电网恢复，在不违反任何约束的情况下恢复所选负载组覆盖的所有负荷区域；

最大覆盖负载模型为：

其中，y_j为所述可行负载组j的状态，y_j＝1为所述可行负载组j被选择，否则不被选择；为所述微电网k恢复所述可行负载组j的可持续供电时间；C_sum.j为所述可行负载组j中所覆盖的所有负荷的总权重因子之和；g_j为负载组j；G_uni为所有负载组的集合；

约束条件为每一个所述微电网只能选择一个所述负载组去恢复：

所选的任意两个负载组所包括的所述恢复负荷区域不会重叠：

其中，G_K为由所述微电网k恢复的负载组集合；Z为所述恢复负荷区域的集合。

所述所述微电网满足的约束条件：

备用容量不足风险

为了合理选择供电路径，引入了备用容量不足的概念，来处理微电网中光伏出力具有间歇性、波动性的问题；备用容量不足是指微电网中从电源功率突然减小或供电路径中负荷突然增大时，主电源的容量或充放电功率不能满足该供电路径上的功率平衡；

如图5所示，在总停电时间内统计微电网内发电资源备用容量不足的时间，假设光伏预测曲线的时间间隔为小时级，则每个时段分析步长为1h，这意味着功率与发电量相等；分布式电源和储能系统的发电量都以kW为单位，具体表达式为：

其中，T₁为所述微电网K中的发电资源出现备用容量不足的总时间；x_t为所述微电网K在t时段内的状态，若所述微电网K可以为其外部负荷提供的最大电量小于外部负荷总需求量，则x_t＝1，否则x_t＝0；N为总停电时间；R_k为由所述微电网k恢复的失电负荷的集合；Δt为时间间隔，取Δt＝1h；P_i.t为负荷i在t时段内有功功率；为所述微电网K在t时段能够提供给外部负荷的最大电量；为所述微电网k中从电源在t时段内出力；为所述微电网k中主电源在t时段内出力，储能系统作为平衡节点时，不仅要满足上式，还要保证储能荷电状态SOC在合理范围之内；为t时段所述微电网K内部关键负荷需求量；

发电资源约束

T₁＝0

潮流约束

其中，g(·,i)为功率流入母线i的支路集合；g(i,·)为功率流出母线i的支路集合；P_k,t为所述微电网k在t时段输出的有功功率，即光储系统的总发电容量减去微电网内的关键负载量；Q^DG为所述微电网k在t时段输出的无功功率；为所述微电网k在时段t内最大有功功率；为所述微电网k在时段t内最大无功功率。

采用线性规划的数学方法对配电网恢复策略模型进行求解；

具体步骤如下：

1)赋初值：给各边赋相应权值，初始化网络数据，确定停电时间；

各边权值为相应负荷的有功功率，并确定源节点、目标节点集合

2)形成初始恢复树：利用线性规划的方法形成恢复树；

以恢复路径上总负荷量最小为目标，寻找最优的供电路径，如图4所示；

3)预测：如图6所示，对每个微网中光伏在每个时段的出力进行预测；

对光伏的预测：基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测，根据太阳能电池光生伏打效应的发电原理，光照转换的经验公式和合理的经验系数，输入太阳能辐射值，计算出光伏发电输出功率：

P_PV(t)＝ηAS

式中，η为额定光电转换效率，A为面积，S为太阳辐照度。

停电期间对光伏出力预测曲线如图5所示。

4)计算：每个时段储能系统、DG容量、微网内关键负荷量、恢复树中负荷总需求量；

5)验证恢复树：对恢复路径在每个时段进行判断，直至满足整个停电时间里的所有约束后，将路径加入恢复树；

6)形成负载组：恢复树中所有关键负荷的任意组合；

7)验证负载组：对每个负载组进行潮流约束，删除不满足约束的负载组；

8)计算：求取微网k对负载组j的最大可持续恢复时间负载组中所有负荷的权重因子之和C_sum.j；

9)形成方案：求解最大覆盖问题确定所要恢复的负载组以及所对应的恢复树，恢复方案如图6所示。

获得最优恢复方案过程中，首先形成微网与关键负荷之间的最优恢复树，通过控制微网来保证微网的稳定性，通过对储能系统进行调度来保证最优恢复树中的负荷持续供电。最后将关键负荷的恢复转化为最大覆盖问题进行求解，能最大化恢复关键负载量并优化恢复时间。

用matlab软件对算例进行仿真分析；

确定算例以及其必要特征；

以美国PG&E 69节点标准配电系统为例，用YALMIP工具箱中CPLEX12.6版本求解器对算例进行仿真分析。该配电网有69个节点，5条联络开关，节点7，44，64分别接入3个微电网，每个微网内设置光储系统，系统额定电压为12.66KV，额定功率为4059.5kW+2865.8kvar，节点46、47、61、67、24分别为关键负荷，其权重系数分别为3，3，2，2，1，其他负荷的权重系数为0.05，故障点位置见图4，IEEE69节点算例结构如图4所示。

采用matlab软件编写线性规划程序，用YALMIP工具箱中CPLEX12.6版本求解器对算例进行仿真分析；

通过仿真可知，该模型能够对储能系统优化调度，能最大化恢复关键负载量并优化恢复时间，得到最优的失电负荷恢复策略。

表1恢复树

表2负载组

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种基于微电网恢复负荷的方法，其特征在于，所述恢复负荷方法包括：

设置微电网的控制方式并采用光储系统为所述微电网提供电源；

建立所述光储系统的数学模型；

在所述光储系统的数学模型的基础上，以持续供电时间为目标建立重大灾害下的所述微电网受约束的恢复策略优化模型，获得时间最优恢复策略模型；

获取从多个所述微电网到恢复负荷的有功功率最小的路径，获得多个最短恢复路径；

将多个所述最短恢复路径组成恢复树，所述恢复负荷为出现故障的情况下待恢复的负载；

根据所述时间最优恢复策略模型计算所述恢复树中的多个所述微电网的最大持续供电时间；

根据所述恢复树中的多个所述微电网到所述恢复负荷的最大持续供电时间和有功功率，以最大覆盖所述恢复负荷为目标，建立最大覆盖负载模型；

根据所述最大覆盖负载模型计算所述最短恢复路径中的所述微电网恢复负荷的恢复策略。

2.根据权利要求1所述的一种基于微电网恢复负荷的方法，其特征在于，所述建立所述光储系统的数学模型具体包括：

采用铅蓄电池作为电子开关系统的储能电池，在单位时间间隔内，所述铅蓄电池的充、放电功率均恒定，将充放电模型用充电状态表示，数学模型可表示为：

式中，为所述微电网k中电子开关系统在时段t内的充电状态状态；为所述微电网k中电子开关系统在时段t-1时充电状态的初始状态；Δt为时间步长，取Δt＝1h；为所述微电网k中电子开关系统在时段t-1内的充放电功率，正值表示电子开关系统放电，负值表示电子开关系统充电；为所述微电网k中电子开关系统的容量；M为多个所述微电网的集合；

为防止电子开关系统电量过充或过放，有充电状态限制：

式中，为所述微电网k中电子开关系统的充电状态最小值，取 为所述微电网k中电子开关系统的充电状态最大值，取

单位时段充放电功率限制：

式中，为所述微电网k中电子开关系统单位时段内最大充电功率；为所述微电网k中电子开关系统单位时段内最大放电功率；为二元变量，表示充电状态，若所述微电网k中电子开关系统在时段t内充电则为1，否则为0，为二元变量，表示放电状态，若所述微电网k中电子开关系统在时段t内放电则为1，否则为0，电子开关系统不能同时处于充电和放电状态。

3.根据权利要求1所述的一种基于微电网恢复负荷的方法，其特征在于，所述在所述光储系统的数学模型的基础上，以持续供电时间为目标建立重大灾害下的所述微电网受约束的恢复策略优化模型，获得时间最优恢复策略模型具体包括：

以持续供电时间为目标建立重大灾害下的所述微电网受约束的恢复策略优化模型

其中，t_i为所述微电网恢复负荷i的时间；c_i为负荷i的权重因子，若为关键负荷则c_i≥1，若为非关键负荷则c_i≤0.05；

所述微电网满足的约束条件：备用容量不足风险、发电资源约束、潮流约束。

4.根据权利要求1所述的一种基于微电网恢复负荷的方法，其特征在于，所述获取从多个所述微电网到恢复负荷的有功功率最小的路径，获得多个最短恢复路径；将多个所述最短恢复路径组成恢复树具体包括：

将所述微电网配电建模为无向图G＝[V,E]，其中，V表示节点的集合，E表示边的集合；

以所述微电网为源节点V_s，所述恢复负荷为目标节点V_t，所述源节点V_s到所述目标节点V_t的供电路径P，所述供电路径P的权重为所述供电路径P中的所有边的权重求和w(p)，所述权重为对应所述目标节点V_t的负荷量，w(p)为所述供电路径上的总负荷量；

所述总负荷量w(p)最小值w(p₀)对应的供电路径为最短供电路径；

所述供电路径满足的约束条件为所述权重求和w(p)≥0，所述供电路径至少包含一个所述恢复负荷和一个所述微电网；

通过所述微电网发电资源约束和潮流约束来评价多个所述最短供电路径的可行性，获得可行最短恢复路径；

所述可行最短恢复路径上的节点和边组成恢复树。

5.根据权利要求1所述的一种基于微电网恢复负荷的方法，其特征在于，所述根据所述时间最优恢复策略模型计算所述恢复树中的多个所述微电网的最大持续供电时间具体包括：

将所述恢复树中的恢复负荷进行任意组合，获得多个负载组；

通过潮流约束验证所述负载组的可行性，获得多个可行负载组；

根据所述时间最优恢复策略模型计算所述微电网k对所述可行负载组j的最大持续恢复时间

其中，p_sum.j.t为在t时间段内的所述可行负载组j中所有负荷的总负荷量；Δt表示时间间隔。

6.根据权利要求1所述的一种基于微电网恢复负荷的方法，其特征在于，所述根据所述恢复树中的多个所述微电网到所述恢复负荷的最大持续供电时间和有功功率，以最大覆盖所述恢复负荷为目标，建立最大覆盖负载模型具体包括：

在多个所述可行负载组中选择一组不相交的负载组，该组中任何两个不同的负载组由不同的微电网恢复，在不违反任何约束的情况下恢复所选负载组覆盖的所有负荷区域；

最大覆盖负载模型为：

其中，y_j为所述可行负载组j的状态，y_j＝1为所述可行负载组j被选择，否则不被选择；为所述微电网k恢复所述可行负载组j的可持续供电时间；C_sum.j为所述可行负载组j中所覆盖的所有负荷的总权重因子之和；g_j为负载组j；G_uni为所有负载组的集合；

约束条件为每一个所述微电网只能选择一个所述负载组去恢复：

所选的任意两个负载组所包括的所述恢复负荷区域不会重叠：

其中，G_K为由所述微电网K恢复的负载组集合；Z为所述恢复负荷区域的集合。