CN114123167A - 基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法及系统 - Google Patents
基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114123167A CN114123167A CN202111258594.2A CN202111258594A CN114123167A CN 114123167 A CN114123167 A CN 114123167A CN 202111258594 A CN202111258594 A CN 202111258594A CN 114123167 A CN114123167 A CN 114123167A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- distribution network
- power distribution
- time
- constraint
- recovery
- 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
Links
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 206
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 177
- 238000011084 recovery Methods 0.000 title claims abstract description 149
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 claims description 117
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 97
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 claims description 69
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims description 52
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 45
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 24
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 23
- 241001672018 Cercomela melanura Species 0.000 claims description 6
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 9
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 8
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 8
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 5
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000452 restraining effect Effects 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/40—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/001—Methods to deal with contingencies, e.g. abnormalities, faults or failures
-
- 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—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
- H02J13/00006—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment
- H02J13/00022—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment using wireless data transmission
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/029—Location-based management or tracking services
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/90—Services for handling of emergency or hazardous situations, e.g. earthquake and tsunami warning systems [ETWS]
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/10—Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- 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
- Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
- Y02B90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02B90/20—Smart grids as enabling technology in buildings 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
- 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
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
-
- 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
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
- Y02T10/40—Engine management systems
-
- 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
-
- 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
- Y04S40/00—Systems for electrical power generation, transmission, distribution or end-user application management characterised by the use of communication or information technologies, or communication or information technology specific aspects supporting them
- Y04S40/12—Systems for electrical power generation, transmission, distribution or end-user application management characterised by the use of communication or information technologies, or communication or information technology specific aspects supporting them characterised by data transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated electrical equipment
- Y04S40/126—Systems for electrical power generation, transmission, distribution or end-user application management characterised by the use of communication or information technologies, or communication or information technology specific aspects supporting them characterised by data transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated electrical equipment using wireless data transmission
-
- 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
- Y04S40/00—Systems for electrical power generation, transmission, distribution or end-user application management characterised by the use of communication or information technologies, or communication or information technology specific aspects supporting them
- Y04S40/20—Information technology specific aspects, e.g. CAD, simulation, modelling, system security
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法及系统，在极端自然灾害造成配电网故障后，通过系统反馈数据对配电网损坏情况进行评估。在地面通信基站由于损坏导致不可用的情况下，利用本发明中提出的恢复方法可以充分利用现有的无线应急通信资源提供应急通信服务，在自动化终端设备备用电源的支持下通过配电自动化功能快速恢复供电，有效提升配电网恢复力。
Description
技术领域
本发明属于配电系统恢复力提升技术领域，具体涉及一种基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法及系统。
背景技术
近十年来世界范围内频发的自然灾害和人为攻击等极端事件，给电力系统的安全运行带来严重影响，灾害导致的大规模、长时间停电给国民经济造成巨大损失。随着气候变化带来自然灾害的频发，以及国际局势复杂带来人为恶意攻击的潜在威胁日益增大，电力系统作为国家重要的基础设施、战略设施的意义日益凸显。开展面对极端事件的电力系统恢复力提升的研究具有重要的意义。
现代电力系统是一个典型的信息物理耦合系统，电力系统的信息层主要功能是实现系统的态势感知和信息的传递，决定了电力系统物理层运行控制决策的实施。电力系统正常运行时，信息物理耦合特性可以保障电力系统安全可靠运行。但在极端灾害下，当物理层出现线路故障或信息层出现信息延时和中断时，这种强耦合关系会增加系统的脆弱度，进一步扩大灾害的影响。为了提升电力系统恢复力，需要挖掘信息层和物理层的灵活资源，通过协同作用提升电力系统恢复力。
在物理层方面，现有研究对电力系统基础设施的强化及利用各类弹性资源提升电力系统恢复力进行了深入的探索，在信息层，国内外已积累了大量关于无线应急通信技术的研究基础。无线应急通信作为一种应对突发事件的特殊通信手段，在突发自然灾害、基础通信设施受到严重破坏的情况下，其应急通信能力优势凸显。因此，无线应急通信技术在移动通信领域发挥着中要作用。然而，在配电网灾后恢复领域，通过无线应急通信技术恢复配电自动化功能从而提升恢复速度是目前尚未解决的技术。有必要研究无线应急通信技术对配电网灾后恢复的影响，进而探索考虑信息物理耦合特性的配电网恢复力提升策略。电力系统弹性提升策略的研究还存在很大的局限性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法及系统，利用先进应急通信技术提升配电网态势感知能力，在部分网络设备受损或失电不可用的情况下，借助现有通信资源恢复配电网态势感知能力。基于配电自动化通信网路和负荷恢复的信息物理耦合特性，提出了通信网络恢复和配电网负荷恢复协同的恢复方法，有效提升了配电网恢复力。
本发明采用以下技术方案：
基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法，包括以下步骤：
S1、获取配电网线路损坏和故障数据，并确定线路开关所在位置和移动应急通信车工作站点的位置；
S2、根据步骤S1中得到的通信车工作站点位置，对移动应急通信车的最优路径建模，得到移动应急通信车的移动路径和移动时间向量约束，以通信代理C表示应急通信车；
S3、根据步骤S1中获得的故障数据，对配电网故障元件的抢修工作进行建模，得到抢修人员调配模型的行进路径约束和移动时间约束，以维修代理R表示维修人员；
S4、根据步骤S1中配电网的拓扑结构和线路开关分布，对配电网负荷恢复过程进行建模，引入带电代理的概念，通过路径表和到达时间向量将带电代理的路径优化问题和配电网恢复问题联系起来，得到配电网带电路径约束和带电时间约束，以带电代理E表示配电网带电通路；
S5、根据步骤S2的通信代理、步骤S3的维修代理、步骤S4的带电代理建立的路径约束和到达时间约束确定维修人员调度、移动通信车调度与配电网顺序恢复之间的依赖关系；
S6、根据步骤S2的通信代理、步骤S3的维修代理、步骤S4的带电代理建立的路径表约束和到达时间约束，以及步骤S5中维修调度和配电网顺序恢复相互依赖约束、移动通信车调度和配电网顺序恢复相互依赖约束，考虑配电网恢复的元件和系统运行约束，以总加权缺电电量最小、维修时间最小以及移动通信车使用时间成本最小为目标，建立基于变步长法下的配电网恢复和移动应急通信协同的综合优化模型，对综合优化模型进行求解得到配电网信息物理协同恢复的结果。
具体的，步骤S2中，移动通信车路径模型的独立路径表约束如下：
其中，
表示移动应急基站的路径表元素，
表示路径表元素，nCA表示移动通信车的候选部署站点的数量，
表示站点所拥有的移动通信车的数量，
表示移动通信车集合中心即起始点，
表示移动通信车工作站点集合。
具体的，步骤S2中，移动通信车路径模型的独立移动时间向量约束如下：
其中，
和
分别表示通信代理C到达和离开第i个通信工作站点的时间，
表示应急通信基站路径起始时间，TMAX表示通信基站行进的最大时长限制，
表示通信基站从工作站点i移动到j所需时间，
表示路径表元素，M表示一个很大的常数，
表示移动基站在站点j停留的最小时间，
表示移动通信车集合中心，
表示移动通信车工作站点集合。
具体的，步骤S3中，抢修人员调配模型的独立抢修人员路径表约束如下：
其中，
和
表示维修路径表中的元素，
表示仓库i拥有的维修队数重，
表示仓库集合，
表示维修站点集合。
具体的，步骤S3中，抢修人员调配模型的独立时间约束如下：
其中，
表示维修人员到达故障点i的时刻，
表示维修人员在两个故障元件之间移动所需时间，
表示维修路径表中的元素，
表示维修人员修复故障元件i所需时间，
表示维修人员手动操作故障线路开关所需时间，TMAX表示维修人员行进的最大时间限制，nRA表示故障点和仓库数量和，
表示第i个节点单元内所有故障元件被修复的时间，
表示仓库集合，
表示维修人员的抢修站点集合，
表示所有故障元件的集合，re(f)表示故障元件i从RA到EA的索引转换。
具体的，步骤S4中，配电网恢复模型的独立路径表约束如下：
其中，
和
表示带电路径表元素，nEA表示配电网节点单元个数，
表示节点单元集合，
表示带黑启动发电机或变电站的节点单元集合，
表示开关集合，。
具体的，步骤S4中，配电网恢复模型的独立时间约束如下：
其中，
表示节点单元i带电的时刻，
为源节点带电起始时刻，TMAX表示维修人员行进的最大时间限制，
为0-1变量，当
时，表示路径i-j由i到j节点单元带电。M表示一个很大的常数，
表示配电网节点单元集合，
表示带黑启动发电机或变电站的节点单元集合。
具体的，步骤S5中，移动通信车调度与配电网顺序恢复相互依赖约束如下：
其中，
为0-1变量，
和
为0-1变量，分别表示开关(i，j)自动操作和手动操作，
表示路径表元素，
表示节点单元i带电的时刻，
和
分别表示通信代理C到达和离开第k个通信工作站点的时间，M表示一个很大的常数，
表示第j个节点单元内所有故障元件被修复的时间，
表示自动开关的操作时间RT(i，j)′表示线路(i，j)上FTU备用电源的剩余可用时间，
表示开关集合，
表示通信工作站点所对应的FTU所在线路集合，；
维修调度和配电网顺序恢复相互依赖约束如下：
其中，
和
分别表示维修人员手动带电操作开关和不带电操作开关，
是维修路径表中的元素，nRA表示故障点和仓库数量和，
为O-1变量，er(i，j)表示开关(i，j)从带电代理E到维修代理R的索引转换，
表示维修人员到达站点的时间，
表示节点单元i带电的时刻，
表示手动开关的操作时间，
表示维修人员修复故障线路(i，j)所需时间，
表示第i个节点单元内所有故障元件被修复的时间，M表示一个很大的常数，
表示开关集合，
表示故障线路集合，
表示配电网节点单元集合。
具体的，步骤S6中，综合优化模型的目标函数如下：
minObj＝βEObjE+βRObjR+βCObjC
其中，ObjE、ObjR、ObjC为三个子目标，分别表示总加权缺电电量、总的维修时间、移动应急通信车部署和使用时间，βE、βR、βC分别为三个子目标函数前面的系数，
为负荷权重值，
表示节点单元c带电时刻，
表示节点l处负荷量。
本发明的另一技术方案是，一种基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复系统，包括：
数据模块，获取配电网线路损坏和故障数据，并确定线路开关所在位置和移动应急通信车工作站点的位置；
通信代理模块，根据数据模块中得到的通信车工作站点位置，对移动应急通信车的最优路径建模，得到移动应急通信车的移动路径和移动时间向量约束，以通信代理C表示应急通信车；
维修代理模块，根据数据模块中获得的故障数据，对配电网故障元件的抢修工作进行建模，得到抢修人员调配模型的行进路径约束和移动时间约束，以维修代理R表示维修人员；
带电代理模块，根据数据模块中配电网的拓扑结构和线路开关分布，对配电网负荷恢复过程进行建模，引入带电代理的概念，通过路径表和到达时间向量将带电代理的路径优化问题和配电网恢复问题联系起来，得到配电网带电路径约束和带电时间约束，以带电代理E表示配电网带电通路；
相互依赖关系模块，根据通信代理、维修代理、带电代理建立的路径约束和到达时间约束确定维修人员调度、移动通信车调度与配电网顺序恢复之间的依赖关系；
恢复模块，根据通信代理、维修代理、带电代理建立的路径表约束和到达时间约束，以及相互依赖关系模块中维修调度和配电网顺序恢复相互依赖约束、移动通信车调度和配电网顺序恢复相互依赖约束，考虑配电网恢复的元件和系统运行约束，以总加权缺电电量最小、维修时间最小以及移动通信车使用时间成本最小为目标，建立基于变步长法下的配电网恢复和移动应急通信协同的综合优化模型，对综合优化模型进行求解得到配电网信息物理协同恢复的结果。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
本发明一种基于移动应急通信车的配电网信息物理协同恢复方法,考虑灾后部分网络设备受损或失电而不可用情况下，利用先进无线应急通信技术和网络资源最大化恢复配电网状态感知能力。研究配电网负荷恢复过程中配电自动化通信网络与负荷恢复操作的信息-物理耦合特性及演进机理，提出通信网络自愈恢复与配电网负荷恢复协同的综合恢复策略。建立起混合整数线性规划(MILP)的变步长法配电网序贯恢复优化模型，所提出的配电网信息物理协同恢复方法可以应用于配电网灾后通信路径的恢复和负荷恢复，为抢修部门提供参考建议。
进一步的，利用移动通信车在灾害后可以最大化恢复配电网配电自动化功能，使得远动开关快速合闸操作在灾害后能够工作，从而恢复负荷供电。基于移动通信车的通信覆盖范围及其对配电自动化开关的影响，建立了对移动应急通信车的最优路径建模。移动通信车的移动路径可用一个N*N的表格来描述，称为路径表，N表示通信车要访问的站点数量。
进一步的，移动通信车的路径优化还需要考虑时间维度的问题，通信车访问下一个工作站点的时间与访问上一个站点的时间需要有一个严格的先后次序关系，并且在某一个站点部署的时间也有一定的限制。因此，需要设置移动通信车的时间向量约束。
进一步的，为了尽快让配电网恢复供电，需要安排维修人员对损坏元件进行快速抢修或者替换，因此有必要对维修人员的最优路径建模。维修人员的行进路线也可用一个路径表描述，根据路径表可得到维修人员调配的空间向量约束。
进一步的，维修人员调配还需要考虑时间层面的问题，维修人员访问下一个故障点的时间与访问上一个故障点的时间有一个严格的先后次序关系。因此，需要设置维修人员的时间向量约束。
进一步的，将配电网顺序恢复也可以建立为路径优化问题，引入虚拟“带电代理”的概念，用“带电代理”的移动行为类比配电网恢复时带电通路逐渐导通的过程；通过路径表和到达时间向量将带电代理的路径优化问题和开关及节点单元的开始恢复带电问题联系起来，并通过不同节点单元开始带电的时间比较，建立不同节点单元的恢复次序。
进一步的，考虑配电自动化通信网络恢复和负荷恢复操作的信息物理耦合特性以及维修调度和负荷恢复的相互依赖关系，将移动应急通信基站的调度、抢修人员的行进路线以及配电网负荷恢复协同建模，得到移动基站的最优路径，使得自动化终端设备依靠备用电源提供的“黄金时间”快速恢复负荷供电，有效提升配电网恢复力。
进一步的，以总加权缺电电量、总维修时间以及移动通信车移动和部署总时间最小为目标函数，采用可变时间步长法考虑配电系统的运行约束，建立基于变步长法下的配电网恢复和移动应急通信协同的混合整数线性规划(MILP)优化模型。通过只选择影响配电网恢复结果的操作行为对应的时间步长，忽略其余的“冗余”时间步长，从而减少实际优化问题的时间步长数，达到降低时间维度上的计算复杂度的目标。
综上所述，本发明建立了基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复优化模型，采用商业优化求解器对配电网的维修和恢复问题进行了优化求解，以尽快地修复故障元件并尽早地恢复关键负荷，有效提升了配电系统恢复力。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为基于123节点馈线系统的移动应急通信车部署示意图；
图2为不考虑移动应急通信的配电网恢复过程示意图；
图3为考虑移动应急通信的配电网信息物理协同恢复过程示意图。
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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。
本发明提供了一种基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法，首先进行系统受损评估，获取线路损坏和故障数据。在此基础上利用移动应急通信车提升配电网态势感知能力，使得配电自动化功能得以恢复，远动开关快速合闸操作在极端灾害后能够工作。将应急通信设备以“通信代理”表示，通过路径表模型建立应急通信资源的调度模型；然后对配电网故障元件的抢修工作进行建模，将维修人员以“维修代理”表示，通过维修路径表建立灾后抢修调度模型；对配电网带电通路用虚拟“带电代理”表示，通过路径表和到达时间向量对带电代理的路径优化问题进行建模；最后用各代理的到达时间来约束通信网络自愈恢复与配电网负荷恢复之间的相互依赖关系。利用变步长负荷恢复模型考虑配电网恢复的元件和系统运行约束，从而建立了基于变步长法下的配电网恢复和移动应急通信协同的综合优化模型。
本发明一种基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法，包括以下步骤：
S1、对配电网系统进行受损评估，获取线路损坏和故障数据，并确定移动应急工作站的位置；
S2、考虑移动应急通信车路径表和时间向量模型，建立应急通信车的路径模型，用上标“C”代表通信代理，即移动通信车；
独立路径表约束如下：
其中，
表示移动应急基站的路径表元素，
表示移动应急基站的路径表元素为0-1变量，若通信基站从i移动到j则
nCA表示移动通信车的候选部署站点(通信车工作站点)的数量，
表示站点所拥有的移动通信车的数量，
表示移动通信车集合中心，
表示移动通信车工作站点集合。式(1-3)表示移动通信车应从集合中心出发但不会回到集合中心，式(4)表示通信车不会重复两段相同的路径，式(5)表示集合中心派出的通信车有限，式(6)表示一个通信工作站点最多只能被一个移动通信车访问。
独立时间约束如下：
其中，
和
分贝表示通信代理Ca到达和离开第i个通信工作站点的时间，
表示应急通信车路径起始时间，TMAX表示通信车行进的最大时长限制，
表示通信车从工作站点i移动到j所需时间，M表示一个很大的常数，
表示移动车在站点j停留的最小时间。式(7)表示移动通信车从中心出发，式(8)表示移动通信车从工作点离开的时间应大于到达时间且不超过最大时限，式(9)表示移动通信车到达工作站点j的时间与离开上一个站点i的时间之间的关系，式(10)限制了工作站点j的被访问时间不应超过某个值，式(11)表示移动通信车离开和到达工作站点j的时间关系。
S3、考虑抢修人员路径表和时间向量模型，建立抢修人员调配模型，用上标“R”代表维修代理；
独立抢修人员路径表约束如下：
其中，
和
表示维修路径表中的元素，式(12-17)的含义与步骤S2中移动应急通信车的路径表约束含义相同。
独立时间约束如下：
其中，
表示维修人员到达故障点i的时刻，
表示维修人员在两个故障元件之间移动所需时间，
表示维修路径表中的元素，为0-1变量，若维修人员从i移动到j则
表示维修人员修复故障元件i所需时间，
表示维修人员手动操作故障线路开关所需时间，nRA表示故障点和站点数量，
表示第i个节点单元内所有故障元件被修复的时间。
表示站点集合，
表示维修人员的抢修站点集合，
表示所有故障元件的集合，re(f)表示故障元件i从RA到EA的索引转换。式(18)定义了维修人员RA开始移动的初始时间，式(19)和(20)分别定义了从一个维修现场到达带有开关的故障线路和其他故障元件的时间。(21)给定了元件抢修时间范围，式(22)表示故障所在节点单元的修好时间是指该节点单元中的所有故障修好完成时间中的最大值，公式(23)表示不含故障元件的节点单元的故障修好时间设为初始时刻。
S4、考虑配电网带电路径表和时间向量模型，建立配电网恢复模型，用上标“E”代表带电代理，即维修队伍；
独立路径表约束如下：
其中，
和
表示带电路径表元素，为0-1变量，若节点单元i-j之间带电则
nEA表示配电网节点单元个数。
表示节点单元集合，
表示带黑启动发电机或变电站的节点单元集合，
表示开关集合。式(24-26)表示通电路径应从带有黑启动发电机或变电站的“源节点单元”开始，式(27)表示没有开关连接的两节点之间的带电路径不存在，式(28)表示带电代理沿同一条路径的移动不能大于1次，式(29)表示配电网以辐射状拓扑运行，式(30)表示离开某一节点单元的带电路径可以分裂出多个路径，满足树状拓扑结构的要求。
独立时间约束如下：
其中，
表示节点单元带电的时刻，
为源节点带电起始时刻。式(31)表示源节点从最开始就带电，式(32)给定了配电网恢复时间范围。
S5、在利用通信代理、维修代理、带电代理所建立路径表约束和到达时间约束的基础上，确定维修人员调度、移动通信车调度与配电网顺序恢复之间的依赖关系。需要注意的是，维修人员在修好故障线路之后可以立即操作该线路上的手动开关，能够操作其他健康的手动开关。
移动通信车调度与配电网顺序恢复相互依赖约束如下：
其中，
和
为0-1变量，分别表示开关(i，j)自动操作和手动操作，
表示自动开关的操作时间RT(i，j)′表示线路(i，j)上FTU备用电源的剩余可用时间，
表示通信工作站点所对应的FTU所在线路集合。式(33)表示只有当开关闭合之后，其所在线路才能带电；式(34)表示当FTU的通信功能恢复之后才能操作线路远动开关；式(35-36)表示节点j通电的时刻应在线路FTU被应急通信车访问的时刻
和离开的时刻
的范围之间；式(37)表示移动通信车需要保障线路(i，j)通电之后才能离开此区域；式(38)表示j节点单元在故障修复且线路开关闭合之后才能通电；式(39)表示若FTU安装在线路i端，应保障在FTU备用电源用完之前修复好i节点单元或j节点单元已带电。
维修调度和配电网顺序恢复相互依赖约束如下：
其中，
和
分别表示维修人员带电操作开关和不带电操作开关，er(i，j)表示卡关(i，j)从EA到RA的索引转换，式(40)表示手动开关(i，j)由维修人员操作，式(41)表示当维修人员操作手动开关使其使其带电时，维修人员只能是带电或者不带电操作，式(42)表示RA带电操作手动开关(i，j)时，节点单元i开始带电的时间早于RA到达(i，j)的时间；式(43)和(44)表示RA带电操作时，闭合操作一完成，节点单元j立即带电，故障线路的开关操作要在线路修复之后完成；式(45)和(46)表示RA不带电操作手动开关(i，j)时，节点单元i开始带电的时间在操作之后完成；式(47)表示RA不带电操作时，开关两侧的节点单元将同时带电；式(48)表示故障线路开关一侧的节点单元i带电时刻应在线路修好之后；式(49)表示节点单元i带电时间应在单元内所有故障元件修好之后。
S6、采用可变时间步长法的模型考虑配电系统的运行约束，建立基于变步长法下的配电网恢复和移动应急通信协同的综合优化模型，利用移动应急通信车提升配电网态势感知能力，最大化配电自动化设备可用能力，使得远动开关快速合闸操作在灾害后能够工作，从而在FTU备用电源可用的时间内恢复部分负荷供电，抓住了灾后负荷恢复的“黄金时间”，减少了停电损失。综合优化模型的目标函数是最大化配电网恢复能力的同时最小化维修调配和移动通信车部署的时间成本，模型考虑了移动通信车部署、维修调配和配电网负荷恢复的空间和时间向量约束。模型求解结果得到了移动通信车和维修人员调配的最优路径，以及负荷恢复过程。
基本出发点是：通过只选择影响配电网恢复结果的操作行为对应的时间步长，忽略其余的“冗余”时间步长，从而减少实际优化问题的时间步长数，达到降低时间维度上的计算复杂度的目标。
通过如下关系式将节点单元和开关的带电状态与EA的路径表联系起来：
其中，下
表示节点单元ci在时刻tj的带电状态，ti和tj表示校验点时刻，tp表示最后一个校验时刻，
表示节点单元h到i的带电路径。式(50)表示节点单元在某一校验时间点的带电状态取决于该节点单元是在该时间点之前还是之后带电的。式(51)表示节点单元ci在tp时刻是否带电取决于该节点单元是否被EA访问；式(52)表示开关(i，j)在tp时刻是否带电同时取决于该路径是否被EA访问以及其两端的节点单元在tp时刻是否带电。
模型目标函数如下：
minObj＝βEObjE+βRObjR+βCObjC (53)
其中，ObjE、ObjR、ObjC为三个子目标，分别表示总加权缺电电量、总的维修时间、移动应急通信车部署和使用时间，βE、βR、βC分别为三个子目标函数前面的系数。
为负荷权重值，
表示节点单元c带电时刻，
表示节点l处负荷量，式(54)中目标函数表示加权负荷恢复量。式(55)中目标函数表示维修时间，式(56)中目标函数表示移动应急车的部署和使用时长。
本发明再一个实施例中，提供一种基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法系统，该系统能够用于实现上述基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法方法，具体的，该基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法系统包括数据模块、通信代理模块、维修代理模块、带电代理模块、关系模块以及恢复模块。
其中，数据模块，获取配电网线路损坏和故障数据，并确定线路开关所在位置和移动应急通信车工作站点的位置；
通信代理模块，根据数据模块中得到的通信车工作站点位置，对移动应急通信车的最优路径建模，得到移动应急通信车的移动路径和移动时间向量约束，以通信代理C表示应急通信车；
维修代理模块，根据数据模块中获得的故障数据，对配电网故障元件的抢修工作进行建模，得到抢修人员调配模型的行进路径约束和移动时间约束，以维修代理R表示维修人员；
带电代理模块，根据数据模块中配电网的拓扑结构和线路开关分布，对配电网负荷恢复过程进行建模，引入带电代理的概念，通过路径表和到达时间向量将带电代理的路径优化问题和配电网恢复问题联系起来，得到配电网带电路径约束和带电时间约束，以带电代理E表示配电网带电通路；
相互依赖关系模块，根据通信代理、维修代理、带电代理建立的路径约束和到达时间约束确定维修人员调度、移动通信车调度与配电网顺序恢复之间的依赖关系；
恢复模块，根据通信代理、维修代理、带电代理建立的路径表约束和到达时间约束，以及相互依赖关系模块中维修调度和配电网顺序恢复相互依赖约束、移动通信车调度和配电网顺序恢复相互依赖约束，考虑配电网恢复的元件和系统运行约束，以总加权缺电电量最小、维修时间最小以及移动通信车使用时间成本最小为目标，建立基于变步长法下的配电网恢复和移动应急通信协同的综合优化模型，对综合优化模型进行求解得到配电网信息物理协同恢复的结果。
本发明再一个实施例中，提供了一种终端设备，该终端设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor、DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；本发明实施例所述的处理器可以用于基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法的操作，包括：
获取配电网线路损坏和故障数据，并确定线路开关所在位置和移动应急通信车工作站点的位置；根据通信车工作站点位置，对移动应急通信车的最优路径建模，得到移动应急通信车的移动路径和移动时间向量约束，以通信代理C表示应急通信车；根据故障数据，对配电网故障元件的抢修工作进行建模，得到抢修人员调配模型的行进路径约束和移动时间约束，以维修代理R表示维修人员；根据配电网的拓扑结构和线路开关分布，对配电网负荷恢复过程进行建模，引入带电代理的概念，通过路径表和到达时间向量将带电代理的路径优化问题和配电网恢复问题联系起来，得到配电网带电路径约束和带电时间约束，以带电代理E表示配电网带电通路；根据通信代理、维修代理、带电代理建立的路径约束和到达时间约束确定维修人员调度、移动通信车调度与配电网顺序恢复之间的依赖关系；根据通信代理、维修代理、带电代理建立的路径表约束和到达时间约束，以及维修调度和配电网顺序恢复相互依赖约束、移动通信车调度和配电网顺序恢复相互依赖约束，考虑配电网恢复的元件和系统运行约束，以总加权缺电电量最小、维修时间最小以及移动通信车使用时间成本最小为目标，建立基于变步长法下的配电网恢复和移动应急通信协同的综合优化模型，对综合优化模型进行求解得到配电网信息物理协同恢复的结果。
本发明再一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(Memory)，所述计算机可读存储介质是终端设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括终端设备中的内置存储介质，当然也可以包括终端设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中有关基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法的相应步骤；计算机可读存储介质中的一条或一条以上指令由处理器加载并执行如下步骤：
获取配电网线路损坏和故障数据，并确定线路开关所在位置和移动应急通信车工作站点的位置；根据通信车工作站点位置，对移动应急通信车的最优路径建模，得到移动应急通信车的移动路径和移动时间向量约束，以通信代理C表示应急通信车；根据故障数据，对配电网故障元件的抢修工作进行建模，得到抢修人员调配模型的行进路径约束和移动时间约束，以维修代理R表示维修人员；根据配电网的拓扑结构和线路开关分布，对配电网负荷恢复过程进行建模，引入带电代理的概念，通过路径表和到达时间向量将带电代理的路径优化问题和配电网恢复问题联系起来，得到配电网带电路径约束和带电时间约束，以带电代理E表示配电网带电通路；根据通信代理、维修代理、带电代理建立的路径约束和到达时间约束确定维修人员调度、移动通信车调度与配电网顺序恢复之间的依赖关系；根据通信代理、维修代理、带电代理建立的路径表约束和到达时间约束，以及维修调度和配电网顺序恢复相互依赖约束、移动通信车调度和配电网顺序恢复相互依赖约束，考虑配电网恢复的元件和系统运行约束，以总加权缺电电量最小、维修时间最小以及移动通信车使用时间成本最小为目标，建立基于变步长法下的配电网恢复和移动应急通信协同的综合优化模型，对综合优化模型进行求解得到配电网信息物理协同恢复的结果。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
请参阅图1，给出了车载基站移动通信的示意图，配电系统中设置了多个应急通信车的候选站点等待通信车的部署，每个通信车都拥有一定长度的覆盖半径，落入其覆盖范围内的FTU在备用电源可用的情况下可以恢复与控制中心的通信功能，接收控制中心下达的指令。
为了验证本发明所提方法的有效性，本发明基于改进的123节点馈线系统对方法进行了测试。其中，主供电源在节点150处，系统中存在4处故障，2处物资站点分别拥有2支抢修队伍，20个线路开关分布在系统的各条线路，其中开关SW95-195、SW450-451、SW300-350、SW250-251在整个恢复过程中都属于常开状态，移动通信车的候选部署站点、FTU的位置等信息都可从图1获得。为了体现本发明的优点，设置了如下两个案例。
案例1：不考虑移动应急通信的协同，求解抢修调度和负荷恢复协同优化模型，得到抢修调度计划和负荷恢复结果。
案例2：考虑移动应急通信和抢修调度的协同作用，求解配电网恢复和移动应急通信协同的综合优化模型，得到移动通信车的部署计划、抢修调度计划和负荷恢复结果。
案例1和案例2的区别在于，案例2考虑了移动应急通信在配电网恢复过程中的协同作用并在约束条件中体现，而案例1中没有考虑。通过两个案例的计算结果对比，可以得到先进应急通信技术在配电网恢复过程中的恢复力提升作用。
具体执行步骤如下：
对于案例1，输入系统原始数据，求解如下优化问题：
min Obj＝βEObjE+βRObjR
St.(12)-(32)，(40)-(51)
对于案例2，输入系统原始数据，求解如下优化问题：
min Obj＝βEObjE+βCObjC+βRObjR
St.(1)-(51)
案例1和案例2下配电网的恢复过程可用图2和图3表示，对比两张柱状图可以发现，案例2下系统恢复速度更快，系统恢复到正常状态所需时间比案例1少了1个多小时。表1将两种方案下求解得到的结果数据进行对比可以得到如下几点结论：采用案例2中的恢复方法时，①系统的总加权缺电电量更小；②由于利用移动通信车恢复了部分配电自动化的功能使得远动开关可控，在维修人员进行手动操作之前就可恢复一部分重要负荷，虽然增加了一部分移动应急车的运行成本，但是却为配电系统赢得了宝贵的灾后恢复时间；③抢修人员的行进路程和时间减少，节省了灾后维修成本。进而本发明所提出的通信网络自愈恢复与配电网负荷恢复协同的综合恢复策略对配电网恢复力提升效果更加明显。
表1两个方案恢复结果对比
综上所述，本发明一种基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法及系统具有以下特点：
1、灾害下利用移动应急通信车提升配电网态势感知能力的优化决策技术，实现了在部分网络设备受损或失电而不可用情况下最大化恢复配电网的状态感知能力，保障了灾后信息获取和指令传达的可靠性。
2、配电网恢复过程中考虑了配电自动化通信网络恢复和负荷恢复操作的信息物理耦合特性，借助无线应急通信车组成的网络保障了恢复过程中的信息可靠传输和指令的传达，使得自动化终端设备依靠备用电源提供的“黄金时间”快速恢复负荷供电，有效提升配电网恢复力。
3、模型中引入通用路径模型对综合优化模型中的不同对象建模。将故障元件抢修人员、移动应急通信资源和配电网恢复的带电路径分别用“维修代理”、“通信代理”和“带电代理”表示，通过路径表模型和到达时间向量模型将它们建模成路径优化问题，建立了代理移动的独立约束条件和表达相互依赖性的约束条件。
4、可变时间步长法的配电网恢复优化模型减少了固定步长法配电网恢复模型的时间维度计算复杂度，提高了计算性能。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取配电网线路损坏和故障数据，并确定线路开关所在位置和移动应急通信车工作站点的位置；
S2、根据步骤S1中得到的通信车工作站点位置，对移动应急通信车的最优路径建模，得到移动应急通信车的移动路径和移动时间向量约束，以通信代理C表示应急通信车；
S3、根据步骤S1中获得的故障数据，对配电网故障元件的抢修工作进行建模，得到抢修人员调配模型的行进路径约束和移动时间约束，以维修代理R表示维修人员；
S4、根据步骤S1中配电网的拓扑结构和线路开关分布，对配电网负荷恢复过程进行建模，引入带电代理的概念，通过路径表和到达时间向量将带电代理的路径优化问题和配电网恢复问题联系起来，得到配电网带电路径约束和带电时间约束，以带电代理E表示配电网带电通路；
S5、根据步骤S2的通信代理、步骤S3的维修代理、步骤S4的带电代理建立的路径约束和到达时间约束确定维修人员调度、移动通信车调度与配电网顺序恢复之间的依赖关系；
S6、根据步骤S2的通信代理、步骤S3的维修代理、步骤S4的带电代理建立的路径表约束和到达时间约束，以及步骤S5中维修调度和配电网顺序恢复相互依赖约束、移动通信车调度和配电网顺序恢复相互依赖约束，考虑配电网恢复的元件和系统运行约束，以总加权缺电电量最小、维修时间最小以及移动通信车使用时间成本最小为目标，建立基于变步长法下的配电网恢复和移动应急通信协同的综合优化模型，对综合优化模型进行求解得到配电网信息物理协同恢复的结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，移动通信车路径模型的独立路径表约束如下：
其中，
表示移动应急基站的路径表元素，
表示路径表元素，nCA表示移动通信车的候选部署站点的数量，
表示站点所拥有的移动通信车的数量，
表示移动通信车集合中心即起始点，
表示移动通信车工作站点集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，移动通信车路径模型的独立移动时间向量约束如下：
其中，
和
分别表示通信代理C到达和离开第i个通信工作站点的时间，
表示应急通信基站路径起始时间，TMAX表示通信基站行进的最大时长限制，
表示通信基站从工作站点i移动到j所需时间，
表示路径表元素，M表示一个很大的常数，
表示移动基站在站点j停留的最小时间，
表示移动通信车集合中心，
表示移动通信车工作站点集合。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，抢修人员调配模型的独立抢修人员路径表约束如下：
其中，
和
表示维修路径表中的元素，
表示仓库i拥有的维修队数量，
表示仓库集合，
表示维修站点集合。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，抢修人员调配模型的独立时间约束如下：
其中，
表示维修人员到达故障点i的时刻，
表示维修人员在两个故障元件之间移动所需时间，
表示维修路径表中的元素，
表示维修人员修复故障元件i所需时间，
表示维修人员手动操作故障线路开关所需时间，TMAX表示维修人员行进的最大时间限制，nRA表示故障点和仓库数量和，
表示第i个节点单元内所有故障元件被修复的时间，
表示仓库集合，
表示维修人员的抢修站点集合，
表示所有故障元件的集合，re(f)表示故障元件i从RA到EA的索引转换。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，配电网恢复模型的独立路径表约束如下：
其中，
和
表示带电路径表元素，nEA表示配电网节点单元个数，
表示节点单元集合，
表示带黑启动发电机或变电站的节点单元集合，
表示开关集合，。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，配电网恢复模型的独立时间约束如下：
其中，
表示节点单元i带电的时刻，
为源节点带电起始时刻，TMAX表示维修人员行进的最大时间限制，
为0-1变量，当
时，表示路径i-j由i到j节点单元带电，M表示一个很大的常数，
表示配电网节点单元集合，
表示带黑启动发电机或变电站的节点单元集合。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5中，移动通信车调度与配电网顺序恢复相互依赖约束如下：
其中，
为0-1变量，
和
为0-1变量，分别表示开关(i，j)自动操作和手动操作，
表示路径表元素，
表示节点单元i带电的时刻，
和
分别表示通信代理C到达和离开第k个通信工作站点的时间，M表示一个很大的常数，
表示第j个节点单元内所有故障元件被修复的时间，
表示自动开关的操作时间RT(i，j)′表示线路(i，j)上FTU备用电源的剩余可用时间，
表示开关集合，
表示通信工作站点所对应的FTU所在线路集合；
维修调度和配电网顺序恢复相互依赖约束如下：
其中，
和
分别表示维修人员手动带电操作开关和不带电操作开关，
是维修路径表中的元素，nRA表示故障点和仓库数量和，
为0-1变量，er(i，j)表示开关(i，j)从带电代理E到维修代理R的索引转换，
表示维修人员到达站点的时间，
表示节点单元i带电的时刻，
表示手动开关的操作时间，
表示维修人员修复故障线路(i，j)所需时间，
表示第i个节点单元内所有故障元件被修复的时间，M表示一个很大的常数，
表示开关集合，
表示故障线路集合，
表示配电网节点单元集合。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S6中，综合优化模型的目标函数如下：
minObj＝βEObjE+βRObjR+βCObjC
其中，ObjE、ObjR、ObjC为三个子目标，分别表示总加权缺电电量、总的维修时间、移动应急通信车部署和使用时间，βE、βR、βC分别为三个子目标函数前面的系数，
为负荷权重值，
表示节点单元c带电时刻，
表示节点l处负荷量。
10.一种基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复系统，其特征在于，包括：
数据模块，获取配电网线路损坏和故障数据，并确定线路开关所在位置和移动应急通信车工作站点的位置；
通信代理模块，根据数据模块中得到的通信车工作站点位置，对移动应急通信车的最优路径建模，得到移动应急通信车的移动路径和移动时间向量约束，以通信代理C表示应急通信车；
维修代理模块，根据数据模块中获得的故障数据，对配电网故障元件的抢修工作进行建模，得到抢修人员调配模型的行进路径约束和移动时间约束，以维修代理R表示维修人员；
带电代理模块，根据数据模块中配电网的拓扑结构和线路开关分布，对配电网负荷恢复过程进行建模，引入带电代理的概念，通过路径表和到达时间向量将带电代理的路径优化问题和配电网恢复问题联系起来，得到配电网带电路径约束和带电时间约束，以带电代理E表示配电网带电通路；
相互依赖关系模块，根据通信代理、维修代理、带电代理建立的路径约束和到达时间约束确定维修人员调度、移动通信车调度与配电网顺序恢复之间的依赖关系；
恢复模块，根据通信代理、维修代理、带电代理建立的路径表约束和到达时间约束，以及相互依赖关系模块中维修调度和配电网顺序恢复相互依赖约束、移动通信车调度和配电网顺序恢复相互依赖约束，考虑配电网恢复的元件和系统运行约束，以总加权缺电电量最小、维修时间最小以及移动通信车使用时间成本最小为目标，建立基于变步长法下的配电网恢复和移动应急通信协同的综合优化模型，对综合优化模型进行求解得到配电网信息物理协同恢复的结果。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111258594.2A CN114123167B (zh) | 2021-10-27 | 2021-10-27 | 基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法及系统 |
| US17/972,198 US20230130719A1 (en) | 2021-10-27 | 2022-10-24 | Cyber-physical integrated restoration method and system for distribution systems based on emergency mobile communications |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111258594.2A CN114123167B (zh) | 2021-10-27 | 2021-10-27 | 基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114123167A true CN114123167A (zh) | 2022-03-01 |
| CN114123167B CN114123167B (zh) | 2023-07-18 |
Family
ID=80377234
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111258594.2A Active CN114123167B (zh) | 2021-10-27 | 2021-10-27 | 基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法及系统 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20230130719A1 (zh) |
| CN (1) | CN114123167B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114678881A (zh) * | 2022-04-06 | 2022-06-28 | 四川大学 | 一种v2g辅助支撑下的地震灾后电网快速恢复方法 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116937599B (zh) * | 2023-05-16 | 2024-05-28 | 东南大学 | 一种考虑5g基站备用储能的配电网负荷恢复方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013132114A (ja) * | 2011-12-21 | 2013-07-04 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 自動復旧装置 |
| CN108923428A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-11-30 | 东北大学 | 一种基于细胞凋亡算法的配电网动态恢复系统及方法 |
| CN109861852A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-06-07 | 南京邮电大学 | 基于移动自组织的灾中配电网通信网络优化恢复方法 |
| CN112884245A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-01 | 国网电力科学研究院有限公司 | 两阶段配电网灾后抢修调度及负荷恢复协同优化方法及系统 |
| CN113011670A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-06-22 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 配电网故障应急抢修调度-故障恢复协同方法及装置 |
-
2021
- 2021-10-27 CN CN202111258594.2A patent/CN114123167B/zh active Active
-
2022
- 2022-10-24 US US17/972,198 patent/US20230130719A1/en active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013132114A (ja) * | 2011-12-21 | 2013-07-04 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 自動復旧装置 |
| CN108923428A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-11-30 | 东北大学 | 一种基于细胞凋亡算法的配电网动态恢复系统及方法 |
| CN109861852A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-06-07 | 南京邮电大学 | 基于移动自组织的灾中配电网通信网络优化恢复方法 |
| CN112884245A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-01 | 国网电力科学研究院有限公司 | 两阶段配电网灾后抢修调度及负荷恢复协同优化方法及系统 |
| CN113011670A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-06-22 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 配电网故障应急抢修调度-故障恢复协同方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| XIANGYANG YU ET AL.: "Research on Distribution Network Fault Recovery Algorithms with Distributed Generation", 《2019 IEEE 3RD ADVANCED INFORMATION MANAGEMENT,COMMUNICATES,ELECTRONIC AND AUTOMATION CONTROL CONFERENCE (IMCEC 2019)》, pages 1425 - 1429 * |
| 杨丽君等: "基于可达性分析的主动配电网多故障分区修复策略", 《电工技术学报》, vol. 33, no. 20, pages 4864 - 4875 * |
| 梁海平等: "基于提升韧性的输电网灾后应急维修策略优化", 《中国电力网络首发》, pages 1 - 11 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114678881A (zh) * | 2022-04-06 | 2022-06-28 | 四川大学 | 一种v2g辅助支撑下的地震灾后电网快速恢复方法 |
| CN114678881B (zh) * | 2022-04-06 | 2023-03-07 | 四川大学 | 一种v2g辅助支撑下的地震灾后电网快速恢复方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114123167B (zh) | 2023-07-18 |
| US20230130719A1 (en) | 2023-04-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Shirazi et al. | Autonomous self-healing in smart distribution grids using agent systems | |
| CN112884245B (zh) | 配电网灾后抢修调度及负荷恢复协同优化方法及系统 | |
| CN114123167A (zh) | 基于移动应急通信的配电网信息物理协同恢复方法及系统 | |
| CN102157931B (zh) | 检测电网中的停电和保电请求之间的冲突的方法和系统 | |
| CN101325326B (zh) | 控制电力系统以响应电路异常的方法和装置 | |
| Abu-Elanien et al. | Modern network reconfiguration techniques for service restoration in distribution systems: A step to a smarter grid | |
| Wang et al. | Scheduling of separable mobile energy storage systems with mobile generators and fuel tankers to boost distribution system resilience | |
| CN105470928A (zh) | 基于城市输电网故障恢复的分区分层负荷转移方法 | |
| CN102270837B (zh) | 适用于飞机分布式配电系统的网络故障重构方法 | |
| CN112491050A (zh) | 基于指标集权重的主配网事故恢复处理方法 | |
| Shirazi et al. | A multiagent design for self-healing in electric power distribution systems | |
| CN102496915B (zh) | 一种配电网故障处理方法及系统 | |
| CN104103019A (zh) | 含分布式电源的配电网运行风险评估方法及评估系统 | |
| CN104112076A (zh) | 基于模糊数学的运行风险评估方法及评估系统 | |
| CN102290811A (zh) | 对事故预案和运行方式进行评估的方法 | |
| Bahrami et al. | Multi-step island formation and repair dispatch reinforced by mutual assistance after natural disasters | |
| Choopani et al. | Self‐healing optimization in active distribution network to improve reliability, and reduction losses, switching cost and load shedding | |
| CN106532692B (zh) | 一种地区电网计及备自投的静态安全分析方法及装置 | |
| CN105514989B (zh) | 一种基于10kV馈线备自投的城市电网供电恢复方法 | |
| Nagata et al. | A decentralized distribution power system restoration by using multi-agent Approach | |
| CN113659570A (zh) | 一种面向弹性提升的配电网电力-通信故障协同修复方法 | |
| CN113344280A (zh) | 考虑负荷转供的停电计划优化模型约束构建方法及装置 | |
| CN116760044A (zh) | 一种考虑无人机应急移动基站的配电网负荷综合恢复方法 | |
| CN115829285A (zh) | 城市配电网与交通系统灾后协同抢修调度方法 | |
| Fukunaga et al. | A decentralized power system restoration by means of multi-agent approach |
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 |