CN110729770A - 一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法 - Google Patents

Abstract

本申请属于电力系统控制技术领域，特别是涉及一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法。传统的故障恢复方案在事故发生时依据风电、光伏等间歇性能源出力预测值，可控分布式电源(DG)，分布式储能等有限发电装置对整个故障时段进行负荷恢复计划，未能实现对实时信息的获取而动态调整负荷恢复方案，进而导致故障时段关键负荷不能得到有效恢复。本申请提供了一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，所述方法包括如下步骤：步骤1：构建多时段负荷故障恢复策略优化模型；步骤2：针对所述优化模型考虑风险指标进行求解。考虑到风光等间歇性能源出力的随机不确定性，通过对极端灾害后的可再生能源的实时量测信息，动态校正负荷恢复计划。

Description

一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法

技术领域

本申请属于电力系统控制技术领域，特别是涉及一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法。

背景技术

全球范围内的极端自然灾害发生的日益频繁，对电网安全稳定运行造成了巨大的冲击与考验。长时间、大范围的停电事故严重影响国民经济的发展及社会生活的正常进行。电力系统作为人民生活重要保障的基础设施，提升其应对自然灾害的能力至关重要。当前对于极端灾害下故障策略基于不同的角度建立不同的目标函数，如恢复负荷数量最大、关键负荷的连续运行时间最长、开关关断次数最小等，并考虑多种约束条件如分布式电源(Distributed Generation，DG)DG动态性能限制、拓扑限制、潮流约束、暂态电流电压限制等，进而采用不同的优化算法求解故障恢复策略，并在整个故障恢复时段执行。利用包含可再生能源在内的分布式电源进行灾后关键负荷恢复供电是提升韧性的重要手段，基于实时信息动态调整故障恢复策略的方法成为了研究人员的研究热点。

传统的故障恢复方案在事故发生时依据风电、光伏等间歇性能源出力预测值，可控分布式电源，分布式储能等有限发电装置对整个故障时段进行负荷恢复计划，未能实现对实时信息的获取而动态调整负荷恢复方案，进而导致故障时段关键负荷不能得到有效恢复。

发明内容

1.要解决的技术问题

基于传统的故障恢复方案在事故发生时依据风电、光伏等间歇性能源出力预测值，可控分布式电源，分布式储能等有限发电装置对整个故障时段进行负荷恢复计划，未能实现对实时信息的获取而动态调整负荷恢复方案，进而导致故障时段关键负荷不能得到有效恢复的问题，本申请提供了一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法。

2.技术方案

为了达到上述的目的，本申请提供了一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：构建多时段负荷故障恢复策略优化模型；

步骤2：针对所述优化模型考虑风险指标进行求解。

本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤1包括建立以恢复最大负荷数量及避免负荷多次投切的目标函数；考虑间歇性能源出力不确定性，引入条件风险价值作为风险指标，将所述优化模型中的功率能量概率约束转化为确定性约束。

本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤2包括将基于概率约束最优化问题的多时段负荷故障恢复策略优化模型转化为等价混合整数线性规划问题模型。

本申请提供的另一种实施方式为：所述恢复最大负荷数量的目标函数为：

其中，T为故障总时长；t为时间编号；t_K为当前时段值，取值为0，1，···T-1；L为负荷总数目；l为负荷编号；ω_l为第l个负荷的权重，c_t,l为负荷状态变量，P_t,l代表t时段负荷l的功率，τ为单一时段时长。

本申请提供的另一种实施方式为：所述负荷等级越高负荷的权重值越大，将一级、二级、三级负荷权重值分别设为100、10、1；所述c_t,l＝1表示t时段负荷l被恢复，处于供电状态；c_t,l＝0代表t时段负荷l未被恢复，处于失电状态。

本申请提供的另一种实施方式为：所述目标函数越大，系统韧性越高。

本申请提供的另一种实施方式为：所述避免负荷多次投切的目标函数为：

其中，|c_t,l-c_t+1,l|表示负荷l在时段到时段供电状态变化，绝对值为1代表由失电到恢复或由供电到断电；绝对值为0表示状态不变，负荷处于持续失电或持续恢复状态。

本申请提供的另一种实施方式为：所述多时段负荷故障恢复策略优化模型为：

其中，a与b为目标函数权重调节参数，调整参数值越大，影响力越大。

本申请提供的另一种实施方式为：所述约束条件包括机会约束和确定性约束，所述机会约束包括功率平衡概率约束和能量平衡概率约束。

本申请提供的另一种实施方式为：所述主动配电网包括含间歇性能源主动配电网，可控分布式电源主动配电网，分布式储能装置及不同等级负荷的主动配电网。

3.有益效果

与现有技术相比，本申请提供的一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法的有益效果在于：

本申请提供的主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，风电、光伏等可再生能源接入电网的渗透率逐渐提高，极端天气下，利用间歇性可再生能源、可控分布式电源、分布式储能等有限发电资源实现对主动配电网的关键负荷持续供电，以提升配电网韧性。

本申请考虑到风光等间歇性能源出力的随机不确定性，通过对极端灾害后的可再生能源的实时量测信息，动态校正负荷恢复计划。

本申请基于机会约束规划理论，以提升配电网韧性为目标，提出了一种基于风险限制的多时段恢复恢复优化模型及求解方法。首先，针对含间歇性能源、可控分布式电源、分布式储能装置及不同等级的负荷的主动配电网，考虑功率能量平衡及可控分布式电源、分布式储能等装置约束，建立以恢复最大负荷数量及避免负荷多次投切的目标函数。其次，考虑间歇性能源出力不确定性，引入条件风险价值CVaR作为风险指标，将模型中的功率能量概率约束转化为确定性约束，进而将基于概率约束最优化问题(PCP)的多时段负荷恢复优化模型转化为易于求解的等效的混合整数线性规划问题(MILP)。

本申请可帮助配电网在遭遇极端天气灾害的情况下充分利用可再生能源，有效提升负荷供电可靠性和韧性。

附图说明

图1是本申请的算例系统结构示意图；

图2是本申请多时段滚动负荷恢复计划示意图；

图3是可调度分布式电源10个时段出力安排方案示意图；

图4是10个时段负荷恢复结果示意图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图对本申请的具体实施例进行详细地描述，依照这些详细的描述，所属领域技术人员能够清楚地理解本申请，并能够实施本申请。在不违背本申请原理的情况下，各个不同的实施例中的特征可以进行组合以获得新的实施方式，或者替代某些实施例中的某些特征，获得其它优选的实施方式。

参见图1～4，本申请提供一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：构建多时段负荷故障恢复策略优化模型；

步骤2：针对所述优化模型考虑风险指标进行求解。

进一步地，所述步骤1包括建立以恢复最大负荷数量及避免负荷多次投切的目标函数；考虑间歇性能源出力不确定性，引入条件风险价值作为风险指标，将所述优化模型中的功率能量概率约束转化为确定性约束。

进一步地，所述步骤2包括将基于概率约束最优化问题的多时段负荷故障恢复策略优化模型转化为等价混合整数线性规划问题模型。

进一步地，所述恢复最大负荷数量的目标函数为：

其中，T为故障总时长；t为时间编号；t_K为当前时段值，取值为0，1，···T-1；L为负荷总数目；l为负荷编号；ω_l为第l个负荷的权重，c_t,l为负荷状态变量，P_t,l代表t时段负荷l的功率，τ为单一时段时长。

进一步地，所述负荷等级越高负荷的权重值越大，将一级、二级、三级负荷权重值分别设为100、10、1；所述c_t,l＝1表示t时段负荷l被恢复，处于供电状态；c_t,l＝0代表t时段负荷l未被恢复，处于失电状态。

进一步地，所述目标函数越大，系统韧性越高。

进一步地，所述避免负荷多次投切的目标函数为：

其中，|c_t,l-c_t+1,l|表示负荷l在时段到时段供电状态变化，绝对值为1代表由失电到恢复或由供电到断电；绝对值为0表示状态不变，负荷处于持续失电或持续恢复状态。

进一步地，所述多时段负荷故障恢复策略优化模型为：

其中，a与b为目标函数权重调节参数，调整参数值越大，影响力越大。

进一步地，所述约束条件包括机会约束和确定性约束，所述机会约束包括功率平衡概率约束和能量平衡概率约束。

进一步地，所述主动配电网包括含间歇性能源主动配电网，可控分布式电源主动配电网，分布式储能装置及不同等级负荷的主动配电网。

实施例

1.多时段负荷恢复优化模型构建

1.1目标函数

极端故障下以保障重要负荷供电的前提下，尽可能多的恢复关键负荷建立目标函数，对不同等级的负荷具有不同的权重。

其中，T为故障总时长；t为时间编号；t_K为当前时段值，取值为0,1，···T-1；L为负荷总数目；l为负荷编号；ω_l为第l个负荷的权重，负荷等级越高权重值越大，这里将一级、二级、三级负荷权重值分别设为100、10、1。c_t,l为负荷状态变量，c_t,l＝1表示t时段负荷l被恢复，处于供电状态；c_t,l＝0代表t时段负荷l未被恢复，处于失电状态。P_t,l代表t时段负荷l的功率。τ为单一时段时长，在这里取1小时。综上，该目标函数表示考虑负荷权重条件下整个故障时段恢复的负荷总量，该目标函数越大，系统韧性越高。

为避免同一负荷在整个故障时段的多次投切，建立目标函数f₂

其中，|c_t,l-c_t+1,l|表示负荷l在时段到时段供电状态变化，绝对值为1代表由失电到恢复或由供电到断电；绝对值为0表示状态不变，该负荷处于持续失电或持续恢复状态。

综上所述，极端故障下的多时段符合恢复策略的目标函数如式(1-3)所示

其中，a与b为目标函数权重调节参数，调整参数值越大，影响力越大。

1.2约束条件

(1)机会约束

机会约束主要包括功率平衡概率约束与能量平衡概率约束，避免因功率失衡、能量不足引发的重要负荷失电情况。其中孤岛运行中每一时段的功率约束如式(1-4)所示，

式中，G为所有可控分布式电源数量，E为所有分布式储能数量，W为所有分布式风机数量，S为所有分布式光伏数量，g代表可控分布式电源编号，e代表分布式储能装置编号，r代表所有分布式可再生能源编号，包含风机与光伏。P_t,g为可控分布式电源g在t时段的出力，P_t,e为可控分布式储能e在t时段的出力，P_t,r为分布式可再生电源r在t时段的出力。P_r{*}代表事件成立的概率，α定义为置信度参量。因此，式1-4表示孤岛在t时段内分布式能源出力总功率大于所恢复负荷功率总量在置信度α下成立，即供电孤岛在t时段内供大于求的概率大于置信度α。

孤岛运行中的能量约束如式(1-5)所示，表示在t时段可控分布式电源剩余能量与未来故障时段分布式可再生能源总能量在置信度α下大于未来故障时段恢复负荷总能量，即在当前时段t至故障结束整个过程中的孤岛中能源提供的总能量满足负荷恢复总能量需求的概率大于置信度α。

式中，t_κ代表当前所处时段，E_g(0)代表故障开始时刻的初始分布式电源总能量，E_g(t)代表时段t可控分布式电源剩余能源总量，其计算公式如式(1-6)，

(2)确定性约束

确定性约束主要为可控分布式电源及分布式储能装置特性的确定性的约束条件，可控分布式电源出力上下限约束及能量约束分别如式(1-7)、(1-8)所示，

式(1-7)中，

分别为可控分布式电源g的出力上下限。式(1-8)中可控分布式电源出力与能量关系约束,表示从当前时段t_κ开始至故障结束，可控分布式电源每时段出力总能量之和小于其在t_κ时段拥有的总能量。

分布式储能充放电约束、功率上下限约束、SOC上下限约束分别如式(1-9)、(1-10)(1-11)、(1-12)(1-13)所示，

χ_t,e+γ_t,e≤1 (1-9)

其中，设定0-1状态变量χ与γ代表储能的两种工作模式。χ_t,e为1代表分布式储能e在t时段处于放电状态，χ_t,e为0则代表其不在放电状态；γ_t,g为1代表分布式储能e在t时段处于充电状态，γ_t,g为0则代表其不在充电状态。

为储能装置e在t时段的放电工作模式下的最大放电功率，

为储能装置e在t时段的充电工作模式下的最大充电功率。

与

分别为储能装置e的SOC上下限值；ρ_c与ρ_d分别为储能装置充放电效率；EC_e为储能容量。

2考虑风险指标的优化模型求解算法

2.1风险指标

为求解多时段负荷恢复优化模型，需要将概率约束条件转化为确定性约束，即将PCP(概率约束问题)优化问题转化为更易求解的混合整数线性规划问题(MILP)，为此引入一个风险指标用于描述可再生能源不确定性。将式(1-4)、(1-5)变换如下，

式中，选取可再生能源出力预测误差概率分布模型的条件风险价值(Conditionalvalue-at-risk，CVaR)作为风险指标，其数学公式如(1-16)所示，CVaR指的是损失大于VaR的所有情况的条件期望值。其中，VaR为在一定置信度下某随机变量的最坏取值情况，其数学表达式如(1-17)所示，ΔP_Δt表示在特定时段Δt内某变量的损失ΔP，α为给定置信度。

CVaR_α＝E(ΔP|ΔP≥VaR_α) (1-16)

P_r{ΔP_Δt≤VaR}＝α (1-17)

将CVaR作为多时段负荷恢复优化策略中的风险指标，其计算公式如(1-18)、(1-19)所示，

2.2等价MILP问题

引入风险指标，原有的基于概率约束最优化问题的多时段负荷恢复优化模型转化为求解简单的等价MILP模型，最终得到的优化问题如下，

目标函数：式(1-3)

约束条件：式(1-6)到式(1-19)；

针对上述MILP模型的求解，在MATLAB运算环境下，调用C-plex与Yalmip工具包进行求解。

(1)算例系统

本申请针对某微网系统为算例进行极端故障下多时段负荷恢复策略，当极端故障发生后，该系统与附近分布式电源形成独立微电网进入孤岛运行模式，其中，附近分布式电源配置包含一台风机，一台光伏，两个可控分布式燃气轮机以及一台镍铬电池储能装置，如图1所示。

(2)负荷恢复策略实现方法

图2为多时段滚动负荷恢复计划，在事故期间以固定时间间隔调整恢复策略。这里假设供电中断时间为10小时，在故障发生时刻，已知间歇性能源历史数据，依据历史信息求解间歇性能源先验出力分布，进行第一次优化得到初始的负荷恢复策略，按该策略调整负荷投切状态、可控分布式电源出力及储能充放电状态。在故障经过1小时之后，得到第一小时的实时出力数据，利用实时量测数据更新初始出力概率分布，优化求解未来9个小时(2-10h)的新负荷恢复策略并执行。以此类推，每小时更新一次负荷恢复策略，可以得到10小时的多时段滚动负荷恢复计划。

(3)基于风险限制的多时段负荷恢复结果

在极端故障下，可调度的分布式电源在10个时段内的出力安排方案如图3所示，负荷恢复结果如图4所示。

本申请可帮助配电网在遭遇极端天气灾害的情况下充分利用可再生能源，有效提升负荷供电可靠性和韧性。

尽管在上文中参考特定的实施例对本申请进行了描述，但是所属领域技术人员应当理解，在本申请公开的原理和范围内，可以针对本申请公开的配置和细节做出许多修改。本申请的保护范围由所附的权利要求来确定，并且权利要求意在涵盖权利要求中技术特征的等同物文字意义或范围所包含的全部修改。

Claims (10)

1.一种主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

步骤1：构建多时段负荷故障恢复策略优化模型；

步骤2：针对所述优化模型考虑风险指标进行求解。

2.如权利要求1所述的主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，其特征在于：所述步骤1包括建立以恢复最大负荷数量及避免负荷多次投切的目标函数；考虑间歇性能源出力不确定性，引入条件风险价值作为风险指标，将所述优化模型中的功率能量概率约束转化为确定性约束。

3.如权利要求1所述的主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，其特征在于：所述步骤2包括将基于概率约束最优化问题的多时段负荷故障恢复策略优化模型转化为等价混合整数线性规划问题模型。

4.如权利要求2所述的主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，其特征在于：所述恢复最大负荷数量的目标函数为：

其中，T为故障总时长；t为时间编号；t_K为当前时段值，取值为0，1，···T-1；L为负荷总数目；l为负荷编号；ω_l为第l个负荷的权重，c_t,l为负荷状态变量，P_t,l代表t时段负荷l的功率，τ为单一时段时长。

5.如权利要求4所述的主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，其特征在于：所述负荷等级越高负荷的权重值越大，将一级、二级、三级负荷权重值分别设为100、10、1；所述c_t,l＝1表示t时段负荷l被恢复，处于供电状态；c_t,l＝0代表t时段负荷l未被恢复，处于失电状态。

6.如权利要求4所述的主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，其特征在于：所述目标函数越大，系统韧性越高。

7.如权利要求2所述的主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，其特征在于：所述避免负荷多次投切的目标函数为：

其中，|c_t,l-c_t+1,l|表示负荷l在时段到时段供电状态变化，绝对值为1代表由失电到恢复或由供电到断电；绝对值为0表示状态不变，负荷处于持续失电或持续恢复状态。

8.如权利要求2所述的主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，其特征在于：所述多时段负荷故障恢复策略优化模型为：

其中，a与b为目标函数权重调节参数，调整参数值越大，影响力越大。

9.如权利要求2所述的主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，其特征在于：所述约束条件包括机会约束和确定性约束，所述机会约束包括功率平衡概率约束和能量平衡概率约束。

10.如权利要求1～9中任一项所述的主动配电网负荷故障恢复策略优化算法，其特征在于：所述主动配电网包括含间歇性能源主动配电网，可控分布式电源主动配电网，分布式储能装置及不同等级负荷的主动配电网。

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