CN112668946B - Vsc-hvdc接入的电力系统机组恢复次序决策方法 - Google Patents

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CN112668946B CN202110117359.7A CN202110117359A CN112668946B CN 112668946 B CN112668946 B CN 112668946B CN 202110117359 A CN202110117359 A CN 202110117359A CN 112668946 B CN112668946 B CN 112668946B
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    • Y02E60/60—Arrangements for transfer of electric power between AC networks or generators via a high voltage DC link [HVCD]

Abstract

本发明提供VSC‑HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法，涉及电力系统技术领域。该考虑VSC‑HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法，具体方法如下：输入系统拓扑基础数据和恢复特性数据，形成AHP评估体系；支路追加法量化系统恢复过程，计算系统强度指标MSCR，设新恢复支路为l，两端节点为p、q，其中p为已经恢复节点，q为新恢复的节点，系统从直流落点k开始向外逐步进行支路的追加，求取k点的自阻抗。本发明考虑VSC‑HVDC的接入对不同系统强度的交流系统进行机组恢复的策略研究，提出一种结合系统强度的动态决策方法，采用分步寻优的方法，能够实时对系统的状态进行快速决策。

Description

VSC-HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，具体为VSC-HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法。
背景技术
我国目前输电网向着交直流混合系统方向发展，当电网发生大停电事故后，直流系统将参与到系统的恢复过程中，给系统的恢复策略带来了新的变化。针对系统恢复决策问题，国内外学者进行了广泛的研究，现有的研究成果主要以智能算法、数学规划和数学评估方法进行决策。利用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)对含VSC-HVDC接入的交流系统进行决策，从多组可行方案中取最优的方案进行恢复。利用模糊层次分析法(FAHP)评估各指标的权重，以获得最终的机组恢复次序。
现有技术仅根据单次决策结果获得恢复策略，忽略了系统恢复是一个动态过程。系统恢复是一个系统强度逐渐增强的过程，但当电压源换流器高压直流输电(VSC-HVDC)接入后，由于其输出功率提升速度快且不受外部系统的约束，可进行大功率的支援，容易造成交流系统强度下降。因此，交流系统强度随着线路的不断恢复和注入交流系统的有功功率大小而不断变化，机组恢复路径的选择也会随着系统的恢复而不断重新选取，其恢复策略的决策结果也应随着上述的变化而不断调整，故单次决策结果不能正确反映整个恢复过程的最终结果。考虑直流系统的接入，交流系统强度的变化会影响直流功率的输出，进而影响交流系统的恢复策略。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明考虑VSC-HVDC的接入对不同系统强度的交流系统进行恢复的策略研究，提出一种结合系统强度的动态决策方法，将机组决策问题细化为决策不同阶段最优机组的子问题，采用分步寻优的方法，能够实时对系统的状态进行快速决策。利用系统强度划分三个阶段：无源阶段，弱交流系统阶段和强交流系统阶段，形成三种结合系统强度的恢复策略：单路径恢复，扩展路径恢复以及多路径恢复。利用支路追加法计算系统强度指标：短路比，以系统强度为参考标准，动态调整层次分析法(AHP)中各个准则的权重，以适应当前系统的状态。最后，利用组合赋权法求得综合权重，并结合优劣解距离法(TOPSIS)计算得到各机组的最终恢复次序，简化决策的过程，使得决策结果更加合理。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：VSC-HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法，具体方法如下：
步骤一.输入系统拓扑基础数据和恢复特性数据，形成AHP评估体系；
步骤二.支路追加法量化系统恢复过程，计算系统强度指标MSCR，设新恢复支路为l，两端节点为p、q，其中p为已经恢复节点，q为新恢复的节点，系统从直流落点k开始向外逐步进行支路的追加，求取k点的自阻抗；
步骤三.根据当前系统恢复的强度，动态调整系统恢复策略；
步骤四.根据系统强度和对应的恢复策略，给专家评判提供参考依据，用于调整AHP中各准则之间的评价值，计算出各指标的主观权重，利用EW计算各指标的客观权重，通过正、负向指标公式计算主客观综合权重，使用TOPSIS决策出机组恢复次序，获得目标恢复机组，结合边权矩阵Mij，利用Dijkstra算法进行路径搜索，获得目标恢复机组的路径；
步骤五.将恢复约束嵌入到动态决策过程中，包括VSC-HVDC输出功率约束，启动功率约束，机组启动时间约束，无功功率约束，电压偏移约束和频率偏移约束；
步骤六.判断当前非黑启动机组是否恢复完毕，若否，则更新系统状态，回到步骤二；若是，则输出三个阶段决策所得的机组恢复次序作为恢复方案，最终形成一个满足恢复操作的黑启动方案。
优选的，所述输入系统拓扑基础数据和恢复特性数据，形成AHP评估体系具体体现为；
a.构建边权邻接矩阵Mij
Figure GDA0003560299200000031
其中，Qmax为所有恢复线路上最大的充电无功功率，Qij为恢复线路i～j上的充电无功功率，由于无功功率为成本型指标，故归一化后，
Figure GDA0003560299200000032
其边权越小，说明线路充电无功功率越小，反映了线路充电无功功率的影响程度；
b.构建AHP评估体系。
优选的，所述支路追加法量化系统恢复过程，计算系统强度指标MSCR具体体现为：设新恢复支路为l，两端节点为p、q，其中p为已经恢复节点，q为新恢复的节点，系统从直流落点k开始向外逐步进行支路的追加，求取k点的自阻抗具体体现为：
a.追加接地树支
若k＝p时，Zkk＝Zpp，若k≠p时，Zkk＝Z′kk；
其中，Zkk和Zpp分别为k点和p点的自阻抗，Z′kk为未恢复节点q之前节点k的自阻抗；
b.追加非接地连支
Figure GDA0003560299200000041
其中，Zll为支路l的阻抗，Zkp、Zkq、Zpq分别为各节点间的互阻抗；
c.追加非接地树支
Zkk＝Z′kk
d.追加接地连支
Figure GDA0003560299200000042
e.计算恢复机组i及其对应的恢复路径所消耗的有功功率Ptotal,i
Figure GDA0003560299200000043
Figure GDA0003560299200000044
Pstart,i为恢复机组i所需要的启动功率，Vi为恢复机组i所经过的节点集合，Pl为节点l上的有功负荷，PD(t)为VSC-HVDC在t时刻的输出有功功率，NG为系统被启动机组总数，ci为二元变量，表示机组i是否投入，投入为1，不投入为0，PGi(t)为机组在t时刻输出有功功率，其表达式为
Figure GDA0003560299200000045
Figure GDA0003560299200000046
CGi为机组i最大输出功率，Tmi为机组i爬坡时间，t0为待恢复机组获得启动功率时刻，Tstart,i为待恢复机组i启动所需要的时间，Pstart,i为待恢复机组i恢复所需要的启动功率；
f.根据支路追加法获得节点k的自阻抗Zkk和当前VSC-HVDC的输出PD(t)，计算系统强度指标，来衡量当前系统的强度；
Figure GDA0003560299200000051
其中，Ssc(t)、PD(t)、Zkk(t)为t时刻的短路容量、直流输出功率和交流系统的等效阻抗，Upcc为换流站交流侧中性点处的额定电压，该式表明，短路比会受到两个参数的影响，即交流系统的等效阻抗Zkk(t)和直流桥输出有功功率PD(t)有关，Zkk(t)表征为系统恢复的进程，PD(t)表征为VSC-HVDC的功率支援的大小。
优选的，所述根据当前系统恢复的强度，动态调整系统恢复策略具体体现为：
a.根据系统强度，划分三个阶段进行恢复
无源阶段MSCR(t)＝0
弱交流系统阶段0＜MSCR(t)＜3
强交流系统阶段MSCR(t)≥3
b.提出一种随系统强度动态变化的机组恢复策略
无源阶段：单路径恢复，单路径恢复是由黑启动机组恢复单个非黑启动机组及其相应的路径，直到该非黑启动机组并网形成一个小系统后继续恢复下一台待恢复机组，保证系统恢复的稳定性；
弱交流系统阶段：扩展路径恢复，扩展路径恢复是由已恢复机组恢复单个非黑启动机组及其相应的路径，恢复厂用电后继续恢复下一台机组的恢复路径，无需等待并网，加快了系统恢复进程；
强交流系统阶段：多路径恢复，多路径恢复是由已恢复机组同时恢复多条非黑启动机组的路径，在满足约束的情况下，进一步加快恢复进程。
优选的，所述根据系统强度和对应的恢复策略，给专家评判提供参考依据，用于调整AHP中各准则之间的评价值，计算出各指标的主观权重，利用EW计算各指标的客观权重，通过正向指标公式计算主客观综合权重，使用TOPSIS决策出机组恢复次序，获得目标恢复机组，结合边权矩阵Mij，利用Dijkstra算法进行路径搜索，获得目标恢复机组的路径，计算步骤如下：
①熵权法评价
a.对含n个对象和m个指标的初始数据组成评价矩阵X′＝[x′ij]n×m，x′ij代表第i个对象的第j个指标数据(i＝1,...,n；j＝1,...,m)；
b.对初始数据进行归一化处理，对正向指标和负向指标进行无量纲同质化计算，形成归一化矩阵X＝[xij]n×m；
正向指标：
Figure GDA0003560299200000061
负向指标：
Figure GDA0003560299200000062
c.计算第j项指标下第i个对象的数据占该指标下所有对象数据总和的比重pij；
Figure GDA0003560299200000063
d.计算第j项指标的熵值ej；
Figure GDA0003560299200000071
规定当pij＝0时，令pijln(pij)＝0；
e.计算各项指标的权重，得到ω＝[ωj]1×m,j＝1,2,···m；
Figure GDA0003560299200000072
②AHP评价
a.根据评估体系，定义目标层O、准则层C、指标层I；
b.构造目标层与准则层的判断矩阵M1＝[mij]k×k；
c.对判断矩阵M1进行一致性校验；
Figure GDA0003560299200000073
Figure GDA0003560299200000074
λmax为判断矩阵M1的最大特征值，k为判断矩阵的维数，CI为一致性指标，CR为一致性比例，RI为平均随机一致性指标；
d.通过校验则输出目标层O对准则层C的相对权重向量为W＝(β1,β2,···,βk)T，不通过则回到步骤b，调整评价值；
e.构建准则层与指标层的判断矩阵M2＝[mij]m×m；
f.同上，对判断矩阵进行一致性校验；
d.通过校验则输出准则层C对指标层I的相对权重向量Wj＝(α1j,α2j,···,αkj)T,j＝1,2···,m，不通过则回到步骤e，调整评价值；
h.计算主观权重V＝[vj]1×m,j＝1,2···,m
Figure GDA0003560299200000075
③计算综合权重a＝[aj]1×m,j＝1,2,···m
Figure GDA0003560299200000081
ωj为熵权法所得的客观权重，vj为AHP所得的主观权重，ε为客观权重对主观权重得相对有效系数，本发明取ε＝1，代表客观权重与主观权重同等重要；
④TOPSIS综合排序
a.对初始数据矩阵X′中各成本型指标数据进行正向化处理，形成矩阵Y′＝[y′ij]n×m；
y′ij＝max{x′1j,x′2j,···,x′nj}-x′ij
b.构造标准化矩阵Y＝[yij]n×m
Figure GDA0003560299200000082
c.构造加权规范化矩阵Z
Z＝[ajyij]n×m
d.确定最优方案Z+和最劣方案Z-
Figure GDA0003560299200000083
Figure GDA0003560299200000084
e.计算各评价对象与最优方案和最劣方案之间的接近程度
Figure GDA0003560299200000085
和
Figure GDA0003560299200000086
Figure GDA0003560299200000087
Figure GDA0003560299200000088
f.计算各评价对象与最优方案的贴近程度Ci
Figure GDA0003560299200000089
0≤Ci≤1，Ci越趋近1，则说明评价对象越优，获得最终的排序。
优选的，所述将恢复约束嵌入到动态决策过程中，包括VSC-HVDC输出功率约束，启动功率约束，机组启动时间约束，无功功率约束，电压偏移约束和频率偏移约束体现为：
a.换流器输出功率约束
Figure GDA0003560299200000091
其中，PD(t)和QD(t)为t时刻直流桥输出的有功功率和无功功率；
b.启动功率约束
Figure GDA0003560299200000092
其中，PGi(t)为已并网机组i在t时刻所发出的有功功率，Pstart,i为机组i所需的启动功率，NG为已恢复机组总数；
c.机组启动时间约束
0＜TGi＜THi
TGi＞TLi
其中，TGi为第i台机组从停电到启动的时间，THi为机组i的最大热启动临界时间，TLi为机组i的最小冷启动临界时间；
d.无功功率约束
Figure GDA0003560299200000093
其中，QPl为恢复线路l的充电无功功率，Nl为t时刻已恢复的线路数；QLk为节点k恢复负荷的无功功率，Nk为t时刻已恢复的节点数；NG为t时刻已恢复的机组总数；QGi为已恢复机组i的进相能力；
e.电压偏移约束
Figure GDA0003560299200000094
ΔQ为HVDC逆变侧交流母线上的无功变化量，Upcc为PCC处的额定电压，暂态工频过电压不超过额定电压的1.4倍，稳态工频过电压不超过额定电压的1.1倍；
f.频率偏移约束
Figure GDA0003560299200000101
其中，ΔP为HVDC逆变侧交流母线上的有功变化量，Δflim为可允许的频率变化范围，在系统恢复过程中，频率的上下限为49.5-51Hz。
(三)有益效果
本发明提供了VSC-HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法。具备以下有益效果：
1、本发明结合系统恢复的变化过程，考虑系统恢复过程的动态性和不确定性，防止仅从单一的决策结果进行判断。
2、将机组决策问题细化为决策不同阶段最优机组的子问题，采取“分步寻优”的方式，最大化每一步的效益，以达到整体最大效益。
3、利用系统强度将黑启动阶段划分为多个恢复阶段，并提出对应阶段的恢复策略，给专家评判提供参考标准，使得评估值更符合实际系统状态。
4、根据交流系统的变化进行恢复策略的动态调整，该评估方法在黑启动过程中的适用性更强，简单有效，没有特征值及复杂的优化计算。
附图说明
图1为本发明VSC-HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法的流程图；
图2为本发明VSC-HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法的AHP评估体系；
图3为本发明VSC-HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法的IEEE39节点系统测试结果图。
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。
实施例一：
如图1-3所示，本发明实施例提供VSC-HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法，具体方法如下：
步骤一.输入系统拓扑基础数据和恢复特性数据，形成AHP评估体系；
步骤二.支路追加法量化系统恢复过程，计算系统强度指标MSCR，设新恢复支路为l，两端节点为p、q，其中p为已经恢复节点，q为新恢复的节点，系统从直流落点k开始向外逐步进行支路的追加，求取k点的自阻抗；
步骤三.根据当前系统恢复的强度，动态调整系统恢复策略；
步骤四.根据系统强度和对应的恢复策略，给专家评判提供参考依据，用于调整AHP中各准则之间的评价值，计算出各指标的主观权重，利用EW计算各指标的客观权重，通过正、负向指标公式计算主客观综合权重，使用TOPSIS决策出机组恢复次序，获得目标恢复机组，结合边权矩阵Mij，利用Dijkstra算法进行路径搜索，获得目标恢复机组的路径；
步骤五.将恢复约束嵌入到动态决策过程中，包括VSC-HVDC输出功率约束，启动功率约束，机组启动时间约束，无功功率约束，电压偏移约束和频率偏移约束；
步骤六.判断当前非黑启动机组是否恢复完毕，若否，则更新系统状态，回到步骤二；若是，则输出三个阶段决策所得的机组恢复次序作为恢复方案，最终形成一个满足恢复操作的黑启动方案。
输入系统拓扑基础数据和恢复特性数据，形成AHP评估体系具体体现为；
a.构建边权邻接矩阵Mij
Figure GDA0003560299200000121
其中，Qmax为所有恢复线路上最大的充电无功功率，Qij为恢复线路i～j上的充电无功功率，由于无功功率为成本型指标，故归一化后，
Figure GDA0003560299200000122
其边权越小，说明线路充电无功功率越小，反映了线路充电无功功率的影响程度；
b.构建AHP评估体系。
支路追加法量化系统恢复过程，计算系统强度指标MSCR具体体现为：设新恢复支路为l，两端节点为p、q，其中p为已经恢复节点，q为新恢复的节点，系统从直流落点k开始向外逐步进行支路的追加，求取k点的自阻抗具体体现为：
a.追加接地树支
若k＝p时，Zkk＝Zpp，若k≠p时，Zkk＝Z′kk；
其中，Zkk和Zpp分别为k点和p点的自阻抗，Z′kk为未恢复节点q之前节点k的自阻抗；
b.追加非接地连支
Figure GDA0003560299200000131
其中，Zll为支路l的阻抗，Zkp、Zkq、Zpq分别为各节点间的互阻抗；
c.追加非接地树支
Zkk＝Z′kk
d.追加接地连支
Figure GDA0003560299200000132
e.计算恢复机组i及其对应的恢复路径所消耗的有功功率Ptotal,i
Figure GDA0003560299200000133
Figure GDA0003560299200000134
Pstart,i为恢复机组i所需要的启动功率，Vi为恢复机组i所经过的节点集合，Pl为节点l上的有功负荷，PD(t)为VSC-HVDC在t时刻的输出有功功率，NG为系统被启动机组总数，ci为二元变量，表示机组i是否投入，投入为1，不投入为0，PGi(t)为机组在t时刻输出有功功率，其表达式为
Figure GDA0003560299200000141
Figure GDA0003560299200000142
CGi为机组i最大输出功率，Tmi为机组i爬坡时间，t0为待恢复机组获得启动功率时刻，Tstart,i为待恢复机组i启动所需要的时间，Pstart,i为待恢复机组i恢复所需要的启动功率；
f.根据支路追加法获得节点k的自阻抗Zkk和当前VSC-HVDC的输出PD(t)，计算系统强度指标，来衡量当前系统的强度；
Figure GDA0003560299200000143
其中，Ssc(t)、PD(t)、Zkk(t)为t时刻的短路容量、直流输出功率和交流系统的等效阻抗，Upcc为换流站交流侧中性点处的额定电压，该式表明，短路比会受到两个参数的影响，即交流系统的等效阻抗Zkk(t)和直流桥输出有功功率PD(t)有关，Zkk(t)表征为系统恢复的进程，PD(t)表征为VSC-HVDC的功率支援的大小。
根据当前系统恢复的强度，动态调整系统恢复策略具体体现为：
a.根据系统强度，划分三个阶段进行恢复
无源阶段MSCR(t)＝0
弱交流系统阶段0＜MSCR(t)＜3
强交流系统阶段MSCR(t)≥3
b.提出一种随系统强度动态变化的机组恢复策略
无源阶段：单路径恢复，单路径恢复是由黑启动机组恢复单个非黑启动机组及其相应的路径，直到该非黑启动机组并网形成一个小系统后继续恢复下一台待恢复机组，保证系统恢复的稳定性；
弱交流系统阶段：扩展路径恢复，扩展路径恢复是由已恢复机组恢复单个非黑启动机组及其相应的路径，恢复厂用电后继续恢复下一台机组的恢复路径，无需等待并网，加快了系统恢复进程；
强交流系统阶段：多路径恢复，多路径恢复是由已恢复机组同时恢复多条非黑启动机组的路径，在满足约束的情况下，进一步加快恢复进程。
根据系统强度和对应的恢复策略，给专家评判提供参考依据，用于调整AHP中各准则之间的评价值，计算出各指标的主观权重，利用EW计算各指标的客观权重，通过正、负向指标公式计算主客观综合权重，使用TOPSIS决策出机组恢复次序，获得目标恢复机组，结合边权矩阵Mij，利用Dijkstra算法进行路径搜索，获得目标恢复机组的路径，计算步骤如下：
①熵权法评价
a.对含n个对象和m个指标的初始数据组成评价矩阵X′＝[x′ij]n×m，x′ij代表第i个对象的第j个指标数据(i＝1,...,n；j＝1,...,m)；
b.对初始数据进行归一化处理，对正向指标和负向指标进行无量纲同质化计算，形成归一化矩阵X＝[xij]n×m；
正向指标：
Figure GDA0003560299200000151
负向指标：
Figure GDA0003560299200000152
c.计算第j项指标下第i个对象的数据占该指标下所有对象数据总和的比重pij；
Figure GDA0003560299200000161
d.计算第j项指标的熵值ej；
Figure GDA0003560299200000162
规定当pij＝0时，令pijln(pij)＝0；
e.计算各项指标的权重，得到ω＝[ωj]1×m,j＝1,2,···m；
Figure GDA0003560299200000163
②AHP评价
a.根据评估体系，定义目标层O、准则层C、指标层I；
b.构造目标层与准则层的判断矩阵M1＝[mij]k×k；
c.对判断矩阵M1进行一致性校验；
Figure GDA0003560299200000164
Figure GDA0003560299200000165
λmax为判断矩阵M1的最大特征值，k为判断矩阵的维数，CI为一致性指标，CR为一致性比例，RI为平均随机一致性指标；
d.通过校验则输出目标层O对准则层C的相对权重向量为W＝(β1,β2,···,βk)T，不通过则回到步骤b，调整评价值；
e.构建准则层与指标层的判断矩阵M2＝[mij]m×m；
f.同上，对判断矩阵进行一致性校验；
d.通过校验则输出准则层C对指标层I的相对权重向量Wj＝(α1j,α2j,···,αkj)T,j＝1,2···,m，不通过则回到步骤e，调整评价值；
h.计算主观权重V＝[vj]1×m,j＝1,2···,m
Figure GDA0003560299200000171
③计算综合权重a＝[aj]1×m,j＝1,2,···m
Figure GDA0003560299200000172
ωj为熵权法所得的客观权重，vj为AHP所得的主观权重，ε为客观权重对主观权重得相对有效系数，本发明取ε＝1，代表客观权重与主观权重同等重要；
④TOPSIS综合排序
a.对初始数据矩阵X′中各成本型指标数据进行正向化处理，形成矩阵Y′＝[y′ij]n×m；
y′ij＝max{x′1j,x′2j,···,x′nj}-x′ij
b.构造标准化矩阵Y＝[yij]n×m
Figure GDA0003560299200000173
c.构造加权规范化矩阵Z
Z＝[ajyij]n×m
d.确定最优方案Z+和最劣方案Z-
Figure GDA0003560299200000174
Figure GDA0003560299200000175
e.计算各评价对象与最优方案和最劣方案之间的接近程度
Figure GDA0003560299200000176
和
Figure GDA0003560299200000177
Figure GDA0003560299200000178
Figure GDA0003560299200000179
f.计算各评价对象与最优方案的贴近程度Ci
Figure GDA0003560299200000181
0≤Ci≤1，Ci越趋近1，则说明评价对象越优，获得最终的排序。
将恢复约束嵌入到动态决策过程中，包括VSC-HVDC输出功率约束，启动功率约束，机组启动时间约束，无功功率约束，电压偏移约束体现和频率偏移约束为：
a.换流器输出功率约束
Figure GDA0003560299200000182
其中，PD(t)和QD(t)为t时刻直流桥输出的有功功率和无功功率；
b.启动功率约束
Figure GDA0003560299200000183
其中，PGi(t)为已并网机组i在t时刻所发出的有功功率，Pstart,i为机组i所需的启动功率，NG为已恢复机组总数；
c.机组启动时间约束
0＜TGi＜THi
TGi＞TLi
其中，TGi为第i台机组从停电到启动的时间，THi为机组i的最大热启动临界时间，TLi为机组i的最小冷启动临界时间；
d.无功功率约束
Figure GDA0003560299200000184
其中，QPl为恢复线路l的充电无功功率，Nl为t时刻已恢复的线路数；QLk为节点k恢复负荷的无功功率，Nk为t时刻已恢复的节点数；NG为t时刻已恢复的机组总数；QGi为已恢复机组i的进相能力；
e.电压偏移约束
Figure GDA0003560299200000191
ΔQ为HVDC逆变侧交流母线上的无功变化量，Upcc为PCC处的额定电压，暂态工频过电压不超过额定电压的1.4倍，稳态工频过电压不超过额定电压的1.1倍；
f.频率偏移约束
Figure GDA0003560299200000192
其中，ΔP为HVDC逆变侧交流母线上的有功变化量，Δflim为可允许的频率变化范围，在系统恢复过程中，频率的上下限为49.5-51Hz。
实施例二：
为了验证本发明的有效性，使用IEEE39节点电力系统算例进行仿真测试，其中，以母线33处作为VSC-HVDC接入点，表1为在不同恢复阶段专家给出的准则层权重，表2得到各次决策的结果，最终的恢复方案如表3所示，表4将本文提出方法与现有技术进行对比，证明了本方法的有效性，恢复结果如附图3所示，设额定功率为PDN＝750MW，线路恢复时间均为3min，取各节点负荷的5％作为恢复该节点的重要负荷。
表1不同恢复阶段的准则层权重
Figure GDA0003560299200000193
根据AHP和EW计算出各指标的综合权重，利用TOPSIS决策出各个阶段的恢复次序。
表2组合赋权法决策结果
Figure GDA0003560299200000201
根据系统的变化，计算出当前系统强度，在满足约束的条件下，选择相应的恢复策略进行恢复。
表3路径恢复方案
Figure GDA0003560299200000202
Figure GDA0003560299200000211
其中，①代表单路径恢复，②代表扩展路径恢复，③代表多路径恢复
表4结果对比
Figure GDA0003560299200000212
综上本发明在无源阶段采取了单路径恢复策略，而现有技术则是以扩展路径恢复策略进行恢复，没有考虑系统前期的稳定性问题，因此本发明最后一台机组点火时刻较现有技术大，但相差较小。在T＝91min时，两种方法的非黑启动机组的输出功率之和相差较大，本发明更优，是因为本发明介绍的方法考虑了系统的变化过程，对决策方法进行调整，加快了系统的恢复进程。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (2)

1.VSC-HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法，其特征在于，具体方法如下：
步骤一.输入系统拓扑基础数据和恢复特性数据，形成AHP评估体系；
步骤二.支路追加法量化系统恢复过程，计算系统强度指标MSCR，设新恢复支路为l，两端节点为p、q，其中p为已经恢复节点，q为新恢复的节点，系统从直流落点k开始向外逐步进行支路的追加，求取k点的自阻抗；
步骤三.根据当前系统恢复的强度，动态调整系统恢复策略；
步骤四.根据系统强度和对应的恢复策略，给专家评判提供参考依据，用于调整层次分析法(AHP)中各准则之间的评价值，计算出各指标的主观权重，利用熵权法(EW)计算各指标的客观权重，通过正、负向指标公式计算主客观综合权重，使用优劣解距离法(TOPSIS)决策出机组恢复次序，获得目标恢复机组，结合边权矩阵Mij，利用Dijkstra算法进行路径搜索，获得目标恢复机组的路径；
步骤五.将恢复约束嵌入到动态决策过程中，包括VSC-HVDC输出功率约束，启动功率约束，机组启动时间约束，无功功率约束，电压偏移约束和频率偏移约束；
步骤六.判断当前非黑启动机组是否恢复完毕，若否，则更新系统状态，回到步骤二；若是，则输出三个阶段决策所得的机组恢复次序作为恢复方案，最终形成一个满足恢复操作的机组启动方案；
所述输入系统拓扑基础数据和恢复特性数据，形成AHP评估体系具体体现为；
a.构建边权邻接矩阵Mij
Figure FDA0003560299190000021
其中，Qmax为所有恢复线路上最大的充电无功功率，Qij为恢复线路i～j上的充电无功功率，由于无功功率为成本型指标，故归一化后，
Figure FDA0003560299190000022
其边权越小，说明线路充电无功功率越小，反映了线路充电无功功率的影响程度；
b.构建AHP评估体系；
所述支路追加法量化系统恢复过程，计算系统强度指标MSCR具体体现为：设新恢复支路为l，两端节点为p、q，其中p为已经恢复节点，q为新恢复的节点，系统从直流落点k开始向外逐步进行支路的追加，求取k点的自阻抗具体体现为：
a.追加接地树支
若k＝p时，Zkk＝Zpp，若k≠p时，Zkk＝Z′kk；
其中，Zkk和Zpp分别为k点和p点的自阻抗，Z′kk为未恢复节点q之前节点k的自阻抗；
b.追加非接地连支
Figure FDA0003560299190000023
其中，Zll为支路l的阻抗，Zkp、Zkq、Zpq分别为各节点间的互阻抗；
c.追加非接地树支
Zkk＝Z′kk
d.追加接地连支
Figure FDA0003560299190000031
e.计算恢复机组i及其对应的恢复路径所消耗的有功功率Ptotal,i
Figure FDA0003560299190000032
Figure FDA0003560299190000033
Pstart,i为恢复机组i所需要的启动功率，Vi为恢复机组i所经过的节点集合，Pl为节点l上的有功负荷，PD(t)为VSC-HVDC在t时刻的输出有功功率，NG为系统被启动机组总数，ci为二元变量，表示机组i是否投入，投入为1，不投入为0，PGi(t)为机组在t时刻输出有功功率，其表达式为
PGi(t)＝min{CGi/Tmi·max[t-(t0+Tstart,i),0],CGi}-Pstart,i·U(t-t0)
Figure FDA0003560299190000034
CGi为机组i最大输出功率，Tmi为机组i爬坡时间，t0为待恢复机组获得启动功率时刻，Tstart,i为待恢复机组i启动所需要的时间，Pstart,i为待恢复机组i恢复所需要的启动功率；
f.根据支路追加法获得节点k的自阻抗Zkk和当前VSC-HVDC的输出PD(t)，计算系统强度指标，来衡量当前系统的强度；
Figure FDA0003560299190000035
其中，Ssc(t)、PD(t)、Zkk(t)为t时刻的短路容量、直流输出功率和交流系统的等效阻抗，Upcc为换流站交流侧中性点处的额定电压，该式表明，短路比会受到两个参数的影响，即交流系统的等效阻抗Zkk(t)和直流桥输出有功功率PD(t)有关，Zkk(t)表征为系统恢复的进程，PD(t)表征为VSC-HVDC的功率支援的大小；
所述根据当前系统恢复的强度，动态调整系统恢复策略具体体现为：
a.根据系统强度，划分三个阶段进行恢复
无源阶段MSCR(t)＝0
弱交流系统阶段0＜MSCR(t)＜3
强交流系统阶段MSCR(t)≥3
b.提出一种随系统强度动态变化的机组恢复策略
无源阶段：单路径恢复，单路径恢复是由黑启动机组恢复单个非黑启动机组及其相应的路径，直到该非黑启动机组并网形成一个小系统后继续恢复下一台待恢复机组，保证系统恢复的稳定性；
弱交流系统阶段：扩展路径恢复，扩展路径恢复是由已恢复机组恢复单个非黑启动机组及其相应的路径，恢复厂用电后继续恢复下一台机组的恢复路径，无需等待并网，加快了系统恢复进程；
强交流系统阶段：多路径恢复，多路径恢复是由已恢复机组同时恢复多条非黑启动机组的路径，在满足约束的情况下，进一步加快恢复进程；
所述将恢复约束嵌入到动态决策过程中，包括VSC-HVDC输出功率约束，启动功率约束，机组启动时间约束，无功功率约束，电压偏移约束体现为：
a.换流器输出功率约束
Figure FDA0003560299190000041
其中，PD(t)和QD(t)为t时刻直流桥输出的有功功率和无功功率；
b.启动功率约束
Figure FDA0003560299190000042
其中，PGi(t)为已并网机组i在t时刻所发出的有功功率，Pstart,i为机组i所需的启动功率，NG为已恢复机组总数；
c.机组启动时间约束
0＜TGi＜THi
TGi＞TLi
其中，TGi为第i台机组从停电到启动的时间，THi为机组i的最大热启动临界时间，TLi为机组i的最小冷启动临界时间；
d.无功功率约束
Figure FDA0003560299190000051
其中，QPl为恢复线路l的充电无功功率，Nl为t时刻已恢复的线路数；QLk为节点k恢复负荷的无功功率，Nk为t时刻已恢复的节点数；NG为t时刻已恢复的机组总数；QGi为已恢复机组i的进相能力；
e.电压偏移约束
Figure FDA0003560299190000052
ΔQ为HVDC逆变侧交流母线上的无功变化量，Upcc为PCC处的额定电压，暂态工频过电压不超过额定电压的1.4倍，稳态工频过电压不超过额定电压的1.1倍；
f.频率偏移约束
Figure FDA0003560299190000053
其中，ΔP为HVDC逆变侧交流母线上的有功变化量，Δflim为可允许的频率变化范围，在系统恢复过程中，频率的上下限为49.5-51Hz。
2.根据权利要求1所述的VSC-HVDC接入的电力系统机组恢复次序决策方法，其特征在于，所述根据系统强度和对应的恢复策略，给专家评判提供参考依据，用于调整AHP中各准则之间的评价值，计算出各指标的主观权重，利用EW计算各指标的客观权重，通过正、负向指标公式计算主客观综合权重，使用TOPSIS决策出机组恢复次序，获得目标恢复机组，结合边权矩阵Mij，利用Dijkstra算法进行路径搜索，获得目标恢复机组的路径，计算步骤如下：
①熵权法评价
a.对含n个对象和m个指标的初始数据组成评价矩阵X′＝[x′ij]n×m，x′ij代表第i个对象的第j个指标数据(i＝1,...,n；j＝1,...,m)；
b.对初始数据进行归一化处理，对正向指标和负向指标进行无量纲同质化计算，形成归一化矩阵X＝[xij]n×m；
正向指标：
Figure FDA0003560299190000061
负向指标：
Figure FDA0003560299190000062
c.计算第j项指标下第i个对象的数据占该指标下所有对象数据总和的比重pij；
Figure FDA0003560299190000063
d.计算第j项指标的熵值ej；
Figure FDA0003560299190000064
规定当pij＝0时，令pijln(pij)＝0；
e.计算各项指标的权重，得到ω＝[ωj]1×m,j＝1,2,···m；
Figure FDA0003560299190000071
②AHP评价
a.根据评估体系，定义目标层O、准则层C、指标层I；
b.构造目标层与准则层的判断矩阵M1＝[mij]k×k；
c.对判断矩阵M1进行一致性校验；
Figure FDA0003560299190000072
Figure FDA0003560299190000073
λmax为判断矩阵M1的最大特征值，k为判断矩阵的维数，CI为一致性指标，CR为一致性比例，RI为平均随机一致性指标；
d.通过校验则输出目标层O对准则层C的相对权重向量为W＝(β1,β2,···,βk)T，不通过则回到步骤b，调整评价值；
e.构建准则层与指标层的判断矩阵M2＝[mij]m×m；
f.同上，对判断矩阵进行一致性校验；
d.通过校验则输出准则层C对指标层I的相对权重向量Wj＝(α1j,α2j,···,αkj)T,j＝1,2···,m，不通过则回到步骤e，调整评价值；
h.计算主观权重V＝[vj]1×m,j＝1,2···,m
Figure FDA0003560299190000074
③计算综合权重a＝[aj]1×m,j＝1,2,···m
Figure FDA0003560299190000075
ωj为熵权法所得的客观权重，vj为AHP所得的主观权重，ε为客观权重对主观权重得相对有效系数，取ε＝1，代表客观权重与主观权重同等重要；
④TOPSIS综合排序
a.对初始数据矩阵X′中各成本型指标数据进行正向化处理，形成矩阵Y′＝[y′ij]n×m；
y′ij＝max{x′1j,x′2j,···,x′nj}-x′ij
b.构造标准化矩阵Y＝[yij]n×m
Figure FDA0003560299190000081
c.构造加权规范化矩阵Z
Z＝[ajyij]n×m
d.确定最优方案Z+和最劣方案Z-
Figure FDA0003560299190000082
Figure FDA0003560299190000083
e.计算各评价对象与最优方案和最劣方案之间的接近程度
Figure FDA0003560299190000084
和
Figure FDA0003560299190000085
Figure FDA0003560299190000086
Figure FDA0003560299190000087
f.计算各评价对象与最优方案的贴近程度Ci
Figure FDA0003560299190000088
0≤Ci≤1，Ci越趋近1，则说明评价对象越优，获得最终的排序。
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