CN109242308A - 计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法,包括以下步骤:步骤1:构建配电网故障恢复方案评估指标集;步骤2:构建故障恢复方案评估的区间数决策矩阵与规范化决策矩阵;步骤3:构建故障恢复方案评估的加权规范化决策矩阵;步骤4:构建故障恢复方案评估的接近度矩阵和加权接近度矩阵;步骤5:计算故障恢复方案的群体理想点和恢复方案关于群体理想点的接近度;步骤6:根据接近度对故障恢复方案进行评估;本发明有效解决负荷不确定情况下的故障恢复方案评估问题,减少人为因素的影响,可给出更加科学客观的决策。
Description
技术领域
本发明属于电力系统领域,具体涉及一种计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法。
背景技术
配电网故障恢复是实现智能电网自愈控制的核心关键技术,由于故障恢复目标繁多、候选方案集庞大,调度人员很难在最短时间内做出最优恢复决策;因此,配电网故障恢复方案评估对配电网的安全经济运行意义重大;在配电网的实际运行中,各节点的负荷时常会发生随机变化,具有一定的不确定性;因此,基于负荷值固定不变的故障恢复方案不一定对应新负荷情况下的配电网最优运行模式。
发明内容
本发明提供一种有效解决负荷不确定情况下的故障恢复方案评估的计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法。
本发明采用的技术方案是:一种计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法,包括以下步骤:
步骤1:构建配电网故障恢复方案评估指标集;
步骤2:构建故障恢复方案评估的区间数决策矩阵与规范化决策矩阵;
步骤3:根据步骤2得到的决策矩阵和规范化决策矩阵,构建故障恢复方案评估的加权规范化决策矩阵;
步骤4:根据步骤3得到的加权规范化矩阵,构建故障恢复方案评估的接近度矩阵和加权接近度矩阵;
步骤5:根据步骤4得到的接近度矩阵和加权接近度矩阵,计算故障恢复方案的群体理想点和恢复方案关于群体理想点的接近度;
步骤6:根据步骤5得到的接近度对故障恢复方案进行评估。
进一步的,所述步骤2中区间数决策矩阵和规范化决策矩阵的构建方法如下:
恢复方案Si在指标属性Ii下的属性值为非负区间灰数 其中:u ij,分别为区间灰数的下边界和上边界;
恢复方案Si的灰属性向量为:
构成决策矩阵
对决策矩阵进行规范化处理,得到规范化决策矩阵:
其中:故障恢复方案集为S={S1,S2,…,Sn},评估指标属性集为I={I1,I2,…,Im}。
进一步的,所述步骤3中加权规范化决策矩阵构建方法如下:
设调度专家决策集合M={M1,M2…Mp},集合中的每一位专家为指标属性Ii赋予权重
加权规范化决策矩阵为:
其中:
进一步的,所述步骤4中接近度矩阵和加权接近度矩阵构建方法如下:
故障恢复方案Si相对于调度专家Mk理想点的接近度为:
其中:
其中,分别为上下边界与的相离度;
接近度矩阵为:
为区间灰数其中且其中,α k,分别为区间灰数的下边界和上边界;
加权接近度矩阵为:
进一步的,所述步骤5中恢复方案关于群体理想点的接近度计算方法如下:
区间灰数群体正理想点为:
其中:
区间灰数型群体负理想点为:
其中:
恢复方案关于群体理想点的接近度为:
其中, 称为与的相离度,称为与的相离度。
进一步的,所述步骤1所述的故障恢复方案评估指标集包括以下指标:
负荷恢复量指标、线负荷容量裕度指标、开关操作次数指标、馈线负荷转移量指标、负荷均衡率指标。
本发明的有益效果是:
(1)本发明能有效解决负荷不确定情况下的故障恢复方案评估问题,为配电调度人员提供辅助决策;
(2)本发明适用性广,还可用于计及分布式电源的配电网故障方案评估以及黑启动方案评估、可靠性评估、电能质量评估等电力系统决策问题。
附图说明
图1为本发明方法流程结构示意图。
图2为本发明实施例中采用的六馈线配电网系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。
一种计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法,包括以下步骤:
步骤1:构建配电网故障恢复方案评估指标集;
故障恢复方案评估指标集包括以下指标:
负荷恢复量指标,即故障恢复方案通过其他馈线转带负荷,所恢复的非故障失电区域的电流之和;
线负荷容量裕度指标,即配电网故障恢复后,各馈线的额定负荷与实际负荷之间差值的最小值;
开关操作次数指标,故障恢复方案执行时需要操作的开关次数;
馈线负荷转移量指标,故障恢复方案实施后,各条馈线的负荷电流增量的最大值;
负荷均衡率指标,所有联络开关相邻馈线负荷均衡率的最大值。
步骤2:构建故障恢复方案评估的区间数决策矩阵与规范化决策矩阵;
设故障恢复方案评估的决策集为S={S1,S2,…,Sn},评估指标属性集合I={I1,I2,…,Im},专家集M={M1,M2…Mp};
恢复方案Si在指标属性Ii下的属性值为非负区间灰数为 其中:u ij,为;
恢复方案Si的灰属性向量为:
构成决策矩阵
对决策矩阵进行规范化处理,得到规范化决策矩阵:
决策人Mk赋予属性Ii的权重为区间灰数其中 且
其中指标属性类型可以分为效益型和成本型,为了消去量纲及数量级的影响,对进行规范化处理:
对成本型(越小越好型)指标值:
式中:u ij,分别为区间灰数的下边界和上边界。
对效益型(越大越好型)指标值:
规范化决策矩阵为其各方案属性向量为:
其中:均为[0,1]上的非负区间灰数。
步骤3:根据步骤2得到的决策矩阵和规范化决策矩阵,构建故障恢复方案评估的加权规范化决策矩阵;
根据专家集M={M1,M2…Mp}给出的属性权重和规范化决策矩阵构造各调度专家的加权规范化决策矩阵其中
步骤4:根据步骤3得到的加权规范化矩阵,构建故障恢复方案评估的接近度矩阵和加权接近度矩阵;
根据加权规范化决策矩阵的各防范数据向量和灰色正负理想点的定义,故障恢复方案Si相对于调度专家Mk理想点的接近度为:
其中:
群体决策的接近度矩阵为:
为各调度专家设定权重系数,其权重是区间灰数其中
所以故障恢复方案评估的加权接近度矩阵如下:
步骤5:根据步骤4得到的接近度矩阵和加权接近度矩阵,计算故障恢复方案的群体理想点和恢复方案关于群体理想点的接近度;
区间灰数型群体正理想点为:
其中,
故障恢复方案Si关于群体理想点的接近度为:
其中,
步骤6:根据步骤5得到的接近度对故障恢复方案进行评估;接近度越大,恢复方案Si越接近于群体正理想方案,越远离群体负理想方案,因此以cG(Si)的大小来排序,cG(Si)越大,则故障恢复方案越优。
本发明中用到的中区间灰数运算法则如下:
两区间灰数β为正实数,则:
区间灰数和之间的距离为:
设有两个对象S1和S2在集合u={u1,u2,…,um}下的值为区间灰数向量和则两个向量的距离为:
其中加权规范化决策矩阵的各方案属性向量为:
配电网调度专家Mk的灰色正理想点为:
其中:
配电网调度专家Mk的灰色负理想点为:
其中:
实施例
为验证本发明方法,采用如图2所示的六馈线配电网络系统,验证本发明方法的有效性;该网络中,Z16区域(馈线F2出口处)发生永久性故障。假设所有馈线负荷不确定性变化范围为±5%,形成故障恢复候选方案集,并计算出各评估指标的区间数,如表1所示。
表1计及负荷不确定性的故障恢复候选方案集与评估指标的区间数
在故障恢复方案评估指标中,负荷恢复量指标I1和负荷容量裕度I2为效益型指标,开关操作次数指标I3、负荷转移量指标I4和负荷均衡率指标I5为成本型指标。
计算故障恢复方案评估的规范化决策矩阵:
本发明中取无名调度专家构成的决策集,各调度专家对五个评估指标的区间灰数权重向量分别为:
五名调度专家的权威区间灰数权重向量为:
实际使用过程中预先设定调度专家集,为常见的配电网的指标集给出区间灰数权重向量;可根据实际需要进行调整专家集的个数;
计算各调度专家的正负理想点:
+y(1)∈([0.0995,0.1271],[0.0144,0.0960],[0.0321,0.0393],[0.0228,0.0341],[0.0580,0.0938])
+y(2)∈([0.0656,0.0857],[0.0144,0.0960],[0.0500,0.0571],[0.0355,0.0496],[0.0701,0.1118])
+y(3)∈([0.0656,0.0857],[0.0144,0.0960],[0.0678,0.0750],[0.0228,0.0341],[0.0701,0.1118])
+y(4)∈([0.0656,0.0857],[0.0303,0.1832],[0.0321,0.0393],[0.0736,0.0961],[0.0218,0.0397])
+y(5)∈([0.1335,0.1685],[0.0064,0.0523],[0.0143,0.0214],[0.0228,0.0341],[0.0459,0.0757])
-y(1)∈([0.0995,0.1271],[0.0060,0.0702],[0.0193,0.0236],[0.0179,0.0267],[0.0405,0.0655])
-y(2)∈([0.0656,0.0857],[0.0060,0.0702],[0.0300,0.0343],[0.0278,0.0388],[0.0490,0.0781])
-y(3)∈([0.0656,0.0857],[0.0060,0.0702],[0.0407,0.0450],[0.0179,0.0267],[0.0490,0.0781])
-y(4)∈([0.0656,0.0857],[0.0126,0.1340],[0.0193,0.0236],[0.0576,0.0752],[0.0152,0.0277])
-y(5)∈([0.1335,0.1685],[0.0027,0.0383],[0.0086,0.0129],[0.0179,0.0267],[0.0321,0.0529])
计算故障恢复方案评估的相对接近度矩阵:
根据决策专家的权威权重向量和矩阵,计算故障恢复方案评估的加权相对接近度矩阵:
根据Cα,确定故障恢复方案的群体正理想点和负理想点:
计算各恢复方案关于群体理想点的接近程度:
cG(S1)=0.8542;cG(S2)=0.1915;cG(S3)=0.0524;cG(S4)=0.7913.
按照cG(Si)值从大到小的顺序给出故障恢复方案的优劣排序,因此,响应方案排序为:
A1>A4>A2>A3
从而方案A1为最优故障恢复方案。
本发明在考虑配电系统约束和故障恢复目标的基础上,构建配电网故障恢复方案评估指标集;根据故障恢复候选方案集和评估指标属性集,构造区间数决策矩阵和规范化决策矩阵;利用各配电网调度专家的属性权重和规范化决策矩阵,构造加权规范化决策矩阵;然后计算调度专家的正负理想点和恢复方案相对于调度专家理想点的接近度,进而构造接近度矩阵;然后构建加权接近度矩阵,最后确定群体正负理想点和各恢复方案关于群体理想点的接近度;并根据接近度选择最优恢复方案。
本发明中候选方案集可配电网常见的故障类型预先给出解决方案,形成候选方案集;调度专家集可预先对可能出现的情况给出相应的权重,形成集合;考虑负荷不确定性对配电网故障恢复的影响,给出了评估指标的区间数表示法,利用区间数灰色TOPSIS方法对配电网故障恢复方案进行了区间评估。
本发明能够有效解决负荷不确定情况下的故障恢复方案评估问题,减少人为因素的影响,可给出更加科学客观的决策;实际应用中可利用配电负荷预测技术得到具体恢复方案评估指标的区间数值,亦可用于计及分布式电源的配电网故障恢复方案评估以及黑启动方案评估、可靠性评估、电能质量评估等电力系统决策支持问题。
Claims (6)
1.一种计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:构建配电网故障恢复方案评估指标集;
步骤2:构建故障恢复方案评估的区间数决策矩阵与规范化决策矩阵;
步骤3:根据步骤2得到的决策矩阵和规范化决策矩阵,构建故障恢复方案评估的加权规范化决策矩阵;
步骤4:根据步骤3得到的加权规范化矩阵,构建故障恢复方案评估的接近度矩阵和加权接近度矩阵;
步骤5:根据步骤4得到的接近度矩阵和加权接近度矩阵,计算故障恢复方案的群体理想点和恢复方案关于群体理想点的接近度;
步骤6:根据步骤5得到的接近度对故障恢复方案进行评估。
2.根据权利要求1所述的一种计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法,其特征在于,所述步骤2中区间数决策矩阵和规范化决策矩阵的构建方法如下:
恢复方案Si在指标属性Ii下的属性值为非负区间灰数i=1,2…n,j=1,2…m;其中:分别为区间灰数的下边界和上边界;
恢复方案Si的灰属性向量为:
构成决策矩阵
对决策矩阵进行规范化处理,得到规范化决策矩阵:
其中:故障恢复方案集为S={S1,S2,…,Sn},评估指标属性集为I={I1,I2,…,Im}。
3.根据权利要求2所述的一种计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法,其特征在于,所述步骤3中加权规范化决策矩阵构建方法如下:
设调度专家决策集合M={M1,M2…Mp},集合中的每一位专家为指标属性Ii赋予权重
加权规范化决策矩阵为:
其中:i=1,2,…n,j=1,2…m,k=1,2…p。
4.根据权利要求3所述的一种计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法,其特征在于,所述步骤4中接近度矩阵和加权接近度矩阵构建方法如下:
故障恢复方案Si相对于调度专家Mk理想点的接近度为:
其中:
式中:分别为上下边界与的相离度;
接近度矩阵为:
为区间灰数其中且其中,α k,分别为区间灰数的下边界和上边界;
加权接近度矩阵为:
5.根据权利要求4所述的一种计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法,其特征在于,所述步骤5中恢复方案关于群体理想点的接近度计算方法如下:
区间灰数群体正理想点为:
其中:
区间灰数型群体负理想点为:
其中:
恢复方案关于群体理想点的接近度为:
其中, 称为与的相离度,称为与的相离度。
6.根据权利要求1所述的一种计及负荷不确定性的配电网故障恢复方案区间评估方法,其特征在于,所述步骤1所述的故障恢复方案评估指标集包括以下指标:
负荷恢复量指标、线负荷容量裕度指标、开关操作次数指标、馈线负荷转移量指标、负荷均衡率指标。
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