CN114662799B - 一种输电线路检修计划优化方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种输电线路检修计划优化方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN114662799B CN202210536398.5A CN202210536398A CN114662799B CN 114662799 B CN114662799 B CN 114662799B CN 202210536398 A CN202210536398 A CN 202210536398A CN 114662799 B CN114662799 B CN 114662799B
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Abstract

本发明公开了一种输电线路检修计划优化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取电网输电线路图中的线路潮流，基于所述线路潮流计算线路边权重值；基于所述线路边权重值对所述电网输电线路图进行分区，生成分区割集；将所述分区割集输入所述检修计划优化模型中，生成输电线路检修计划优化结果。本方法避免了分区割集中联络线路的同时检修，使得输电线路检修计划优化结果能够有助于减轻电网的阻塞程度。

Description

一种输电线路检修计划优化方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及输电线路检修领域，具体涉及一种输电线路检修计划优化方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着社会的发展，构建以新能源为主体的新型电力系统，以风电、光伏为主的新能源将成为新增电能供应的主体，但由于新能源发电固有的强随机性、波动性和间歇性，大规模新能源接入电网后，电力系统的电力电量时空平衡难度将显著加大，保障不同时间尺度的电力供需平衡和新能源高水平消纳，关键在于提升新型电力系统灵活调节能力。高比例新能源接入电网的一个主要特点是新能源出力带有高不确定性，可能会导致潜在电网传输阻塞，影响新能源输送，不同线路或断面潮流的变化量各不相同，相应的传输阻塞风险也差异较大。
随着高比例新能源的发展，需要通过输电网进行大规模输送，而输电线路的检修可能会降低电网的输电裕度，可能会导致新能源无法有效输送而弃风弃光，因此需要掌握电网的阻塞情况来合理安排检修时间。但是新能源出力带有较大的不确定性，给电网带来了诸多不确定性，进而对检修计划编制带来困难。
为了应对上述问题，需要避免阻塞风险较高区域的输电线路同时检修，进而对输电线路的检修计划进行优化配置。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中新能源电力系统在检修计划过程中不能避免阻塞风险较高区域的输电线路同时检修而降低电网的输电裕度，导致新能源无法有效输送而弃风弃光的缺陷，从而提供一种输电线路检修计划优化方法、装置、设备及存储介质。
本发明实施例提供了一种输电线路检修计划优化方法，包括如下步骤：
获取电网输电线路图中的线路潮流，基于所述线路潮流计算线路边权重值；其中，线路潮流表示线路障碍对于电网潮流的影响；
基于所述线路边权重值对所述电网输电线路图进行分区，生成分区割集；
将所述分区割集输入所述检修计划优化模型中，生成输电线路检修计划优化结果。
可选地，所述基于所述线路边权重值对所述电网输电线路图进行分区，生成分区割集，包括：
基于所述电网输电线路图与所述线路边权重值构建等价树；
对所述等价树进行划分，直至子图的数量达到预设阈值；
将划分后的等价树映射至所述电网输电线路图中，生成所述分区割集。
可选地，所述基于所述电网输电线路图与所述线路边权重值构建等价树，包括如下步骤：
排序步骤：对所述电网输电线路图中的电网节点进行排序，生成不同排序编号的节点；
构建步骤：基于所述不同排序编号的节点，选取排序编号为1的节点为中心节点，其他节点为叶子节点，基于所述中心节点与所述叶子节点构建星型树；
计算步骤：选取所述叶子节点中的一个节点为起始节点，与所述起始节点相邻的节点为目的节点，当所述目的节点的编号大于所述起始节点的编号时，基于所述线路边权重值分别计算所述起始节点与所述目的节点之间的最大流与最小割；
判断步骤：对于每一个编号大于起始节点的任意节点，当所述任意节点与所述其他节点为相邻节点，且所述起始节点与所述任意节点属于同一割集时，则去除树中所述任意节点与所述中心节点之间的连接，增加所述任意节点与起始节点之间的连接；
生成步骤：所述其他节点重复计算步骤与判断步骤，基于预设迭代次数遍历所述其他节点，直至生成所述等价树。
可选地，所述将所述分区割集输入所述检修计划优化模型中，生成输电线路检修计划优化结果，包括：
基于所述检修意愿成本与检修状态构建所述检修计划优化模型；
将所述分区割集输入所述检修计划优化模型中，计算所述分区割集中各输电线路对应的检修时间；
基于所述分区割集与所述检修时间生成输电线路检修计划优化结果。
可选地，所述检修计划优化模型的表达式如下：
Figure 477512DEST_PATH_IMAGE002
上式中，T表示检修总时段数，
Figure 807999DEST_PATH_IMAGE003
表示线路数，
Figure 800226DEST_PATH_IMAGE004
表示线路
Figure 26808DEST_PATH_IMAGE005
的检修意愿成本，
Figure 127488DEST_PATH_IMAGE007
表示线路
Figure 871453DEST_PATH_IMAGE005
在t时段的检修状态。
可选地，还包括：
以检修窗口期约束、图形分割的互斥约束、检修数量约束、工期时长约束、连续检修约束、避免N-1故障解列约束和割集越限风险约束为约束条件，对所述检修计划优化模型进行约束。
可选地，所述基于所述线路潮流计算线路边权重值，计算公式如下：
Figure 311662DEST_PATH_IMAGE008
上式中，
Figure 508813DEST_PATH_IMAGE009
表示线路
Figure 706576DEST_PATH_IMAGE010
的潮流，
Figure 378865DEST_PATH_IMAGE011
表示线路潮流限值。
在本申请的第二个方面，还提出了一种输电线路检修计划优化装置，包括：
计算模块，用于获取电网输电线路图中的线路潮流，基于所述线路潮流计算线路边权重值；
分区模块，用于基于所述线路边权重值对所述电网输电线路图进行分区，生成分区割集；
生成模块，用于将所述分区割集输入所述检修计划优化模型中，生成输电线路检修计划优化结果。
可选地，所述分区模块，包括：
构建子模块，用于基于所述电网输电线路图与所述线路边权重值构建等价树；
划分子模块，用于对所述等价树进行划分，直至子图的数量达到预设阈值；
映射子模块，用于将划分后的等价树映射至所述电网输电线路图中，生成所述分区割集。
可选地，所述构建子模块，包括：
排序单元，用于对所述电网输电线路图中的电网节点进行排序，生成不同排序编号的节点；
第一构建单元，用于基于所述不同排序编号的节点，选取排序编号为1的节点为中心节点，其他节点为叶子节点，基于所述中心节点与所述叶子节点构建星型树；
计算单元，用于选取所述叶子节点中的一个节点为起始节点，与所述起始节点相邻的节点为目的节点，当所述目的节点的编号大于所述起始节点的编号时，基于所述线路边权重值分别计算所述起始节点与所述目的节点之间的最大流与最小割；
判断单元，用于对于每一个编号大于起始节点的任意节点，当所述任意节点与所述其他节点为相邻节点，且所述起始节点与所述任意节点属于同一割集时，则去除树中所述任意节点与所述中心节点之间的连接，增加所述任意节点与起始节点之间的连接；
生成单元，用于所述其他节点依次重复计算单元与判断单元中相应的步骤，基于预设迭代次数遍历所述其他节点，直至生成所述等价树。
可选地，所述生成模块，包括：
第二构建子模块，用于基于所述检修意愿成本与检修状态构建所述检修计划优化模型；
计算子模块，用于将所述分区割集输入所述检修计划优化模型中，计算所述分区割集中各输电线路对应的检修时间；
生成子模块，用于基于所述分区割集与所述检修时间生成输电线路检修计划优化结果。
可选地，所述检修计划优化模型的表达式如下：
Figure 345684DEST_PATH_IMAGE013
上式中，T表示检修总时段数，
Figure 914069DEST_PATH_IMAGE014
表示线路数，
Figure 458183DEST_PATH_IMAGE015
表示线路
Figure 75109DEST_PATH_IMAGE010
的检修意愿成本，
Figure 21068DEST_PATH_IMAGE017
表示线路
Figure 760354DEST_PATH_IMAGE010
在t时段的检修状态。
可选地，以检修窗口期约束、图形分割的互斥约束、检修数量约束、工期时长约束、连续检修约束、避免N-1故障解列约束和割集越限风险约束为约束条件，对所述检修计划优化模型进行约束。
可选地，所述计算模块中的所述基于所述线路潮流计算线路边权重值，计算公式如下：
Figure 575120DEST_PATH_IMAGE018
上式中，
Figure 323633DEST_PATH_IMAGE009
表示线路
Figure 265044DEST_PATH_IMAGE010
的潮流，
Figure 971969DEST_PATH_IMAGE019
表示线路潮流限值。
在本申请的第三个方面，还提出了一种计算机设备，包括处理器和存储器，其中，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，所述处理器被配置用于调用所述计算机程序，执行上述第一方面的方法。
在本申请的第四个方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现上述第一方面的方法。
本发明技术方案，具有如下优点：
本发明提供的一种输电线路检修计划优化方法，通过线路潮流的概率分布特点，计算线路边权重值，进而将电网输电线路图进行动态分区，生成分区割集，能够自动识别电网中的阻塞分区及其割集线路，并通过检修计划优化模型避免了分区割集中联络线路的同时检修，实现了对输电线路检修计划的优化配置，减低按照检修计划进行检修所导致各个分区间发生阻塞的可能性，使得输电线路检修计划优化结果能够有助于减轻电网的阻塞程度。
2、通过设置新能源波动的割集越限风险约束，减小了新能源受到线路传输容量的限制无法从分区内往外输送的风险，能够有效提高电网的新能源消纳水平。
3、通过设置避免N-1故障解列约束，保证了割集线路检修后的N-1电网安全。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1中一种输电线路检修计划优化方法的流程图；
图2为本发明实施例1中步骤S102的流程图；
图3为本发明实施例1中步骤S1021的流程图；
图4为本发明实施例1中步骤S103的流程图；
图5为本发明实施例1中电网按照线路阻塞情况划分区域的示意图；
图6为本发明实施例1中日平均新能源功率预测示意图；
图7为本发明实施例2中一种输电线路检修计划优化装置的原理框图；
图8为本发明实施例2中处理模块72的一个具体示例的原理框图；
图9为本发明实施例2中生成模块721的原理框图；
图10为本发明实施例2中第二编码子模块73的原理框图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明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，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
实施例1
本实施例提供一种输电线路检修计划优化方法，如图1所示，包括如下步骤：
S101、获取电网输电线路图中的线路潮流，基于所述线路潮流计算线路边权重值。
具体的，电力系统在运行时，在电源电势激励作用下，电流或功率从电源通过系统各元件流入负荷，分布于电力网各处，将上述过程称为线路潮流。
进一步地，基于上述线路潮流计算线路边权重值，计算公式如下：
Figure 366041DEST_PATH_IMAGE020
上式中，
Figure 183825DEST_PATH_IMAGE009
表示线路
Figure 714163DEST_PATH_IMAGE021
的潮流，
Figure 591989DEST_PATH_IMAGE022
表示线路潮流限值。
进一步地，设电网中的各个新能源机组i在t时刻的功率预测误差满足均值为0，方 差为
Figure 473357DEST_PATH_IMAGE023
的正态分布，则线路的功率误差，即线路
Figure 86043DEST_PATH_IMAGE021
的潮流
Figure 64363DEST_PATH_IMAGE009
满足均值（线路
Figure 722877DEST_PATH_IMAGE021
的基态潮流） 为
Figure 216176DEST_PATH_IMAGE024
，方差为
Figure 251128DEST_PATH_IMAGE023
的正态分布，其中，方差
Figure 146271DEST_PATH_IMAGE023
的计算公式如下所示：
Figure 975687DEST_PATH_IMAGE025
上式中，
Figure 956281DEST_PATH_IMAGE026
表示各个新能源对线路
Figure 794924DEST_PATH_IMAGE021
的灵敏度组成的向量，
Figure 278995DEST_PATH_IMAGE027
表示t时刻所有新能源的预测方差组成的对角阵，
Figure 810471DEST_PATH_IMAGE028
表示各新能 源出力的相关系数矩阵。
S102、基于所述线路边权重值对所述电网输电线路图进行分区，生成分区割集。
S103、将所述分区割集输入所述检修计划优化模型中，生成输电线路检修计划优化结果。
上述一种输电线路检修计划优化方法，通过线路潮流的概率分布特点，计算线路边权重值，进而将电网输电线路图进行动态分区，生成分区割集，能够自动识别电网中的阻塞分区及其割集线路，并通过检修计划优化模型避免了分区割集中联络线路的同时检修，实现了对输电线路检修计划的优化配置，减低按照检修计划进行检修所导致各个分区间发生阻塞的可能性，使得输电线路检修计划优化结果能够有助于减轻电网的阻塞程度。
优选地，如图2所示，步骤S102中所述基于上述线路边权重值，利用预设算法对上述电网输电线路图进行分区，生成分区割集，包括：
S1021、基于上述电网输电线路图与上述线路边权重值构建等价树。
S1022、对上述等价树进行划分，直至子图的数量达到预设阈值。
具体的，设a（即预设阈值）为需要划分区域数量的最大值，获得最小割树，树上各边的权值均是2个结点间的最小割值，将线路边权重值按照由小到大的顺序依次去边，直到子图的数量达到a(去除a-1条割边)。
S1023、将划分后的等价树映射至上述电网输电线路图中，生成上述分区割集。
具体的，将划分后的最小割树映射回电网输电线路图，即得到a个最优区域。
优选地，如图3所示，步骤S1021中上述基于上述电网输电线路图与上述线路边权重值构建等价树，包括：
S10211、排序步骤：对上述电网输电线路图中的电网节点进行排序，生成不同排序编号的节点。
其中，任意对所有电网节点按照从1~N排序，N为节点总数。
S10212、构建步骤：基于上述不同排序编号的节点，选取排序编号为1的节点为中心节点，其他节点为叶子节点，基于上述中心节点与上述叶子节点构建星型树。
具体的，创建一棵星型树，节点1为中心节点，其他节点为叶子节点。
S10213、计算步骤：选取上述叶子节点中的一个节点为起始节点，与上述起始节点相邻的节点为目的节点，当上述目的节点的编号大于上述起始节点的编号时，基于上述线路边权重值分别计算上述起始节点与上述目的节点之间的最大流与最小割。
具体的，选择节点号s=k+1作为起始节点，其在电网中相邻的节点为目的节点r，当r大于s时，通过各线路的线路边权重值值ω lt 计算s与r之间的最大流和最小割。
S10214、判断步骤：对于每一个编号大于起始节点的任意节点，当上述任意节点与上述其他节点为相邻节点，且上述起始节点与上述任意节点属于同一割集时，则去除树中上述任意节点与上述中心节点之间的连接，增加上述任意节点与起始节点之间的连接。
具体的，对于每一个编号大于s的节点i，如果在电网中s与i是相邻节点，且i与s在同一割集中，则去除树中i与节点1的连接，增加i与s的连接，设置k=k+1。
S10215、生成步骤：上述其他节点重复计算步骤与判断步骤，基于预设迭代次数遍历上述其他节点，直至生成上述等价树。
具体的，设迭代次数k=1，重复做重复计算步骤与判断步骤，k=N-1时结束。
优选地，如图4所示，步骤S103中上述将上述分区割集输入检修计划优化模型中，生成上述分区割集对应的检修时间，基于上述分区割集与上述检修时间生成输电线路检修计划优化结果，包括：
S1031、基于上述检修意愿成本与检修状态构建上述检修计划优化模型。
其中，在区域电网高电压等级输电线路的停电检修计划编制中，线路检修主要由各省的检修部门负责实施，各省检修部门会申报初始检修计划，希望线路在上报区间内被安排检修，区域电网应考虑线路的初始检修意愿，尽量满足检修申报需求。
进一步地，检修计划优化模型的表达式如下：
Figure 12782DEST_PATH_IMAGE030
上式中，T表示检修总时段数，
Figure 389537DEST_PATH_IMAGE014
表示线路数，
Figure 993694DEST_PATH_IMAGE015
表示线路
Figure 696070DEST_PATH_IMAGE021
的检修意愿成本，各 省上报的初始检修计划内的检修意愿成本为0，
Figure 388607DEST_PATH_IMAGE031
表示线路
Figure 569053DEST_PATH_IMAGE021
在t时段的检修状态，
Figure 27716DEST_PATH_IMAGE032
表示线路
Figure 635415DEST_PATH_IMAGE021
在t时段在检修状态，
Figure 812318DEST_PATH_IMAGE033
表示线路
Figure 858772DEST_PATH_IMAGE034
在t时段在运行状态。
进一步地，以检修窗口期约束、图形分割的互斥约束、检修数量约束、工期时长约束、连续检修约束、避免N-1故障解列约束和割集越限风险约束为约束条件，对上述检修计划优化模型进行约束，上述约束条件如下：
（1）检修窗口期约束：
电网检修部门会制定适合线路停电检修的时间段，线路的检修时间应满足检修窗口期约束，检修窗口期约束如下所示：
Figure 312887DEST_PATH_IMAGE035
上式中，N为线路
Figure 216121DEST_PATH_IMAGE036
的检修窗口期个数，start l,n 表示线路
Figure 755687DEST_PATH_IMAGE021
的第n个窗口期的开始时 段，end l,n 表示线路
Figure 402569DEST_PATH_IMAGE021
的第n个窗口期的结束时段。
（2）图形分割的互斥约束：
为保障电网传输能力，分区之间的割集线路应避免同停检修，则互斥约束如下所示：
Figure 711190DEST_PATH_IMAGE037
上式中，
Figure 785325DEST_PATH_IMAGE038
表示线路i在t时刻的检修状态，
Figure 546608DEST_PATH_IMAGE039
表示线路j在t时刻的检修状态， 对于在t时刻同一个割集的线路i和线路j为互斥线路，
Figure 997181DEST_PATH_IMAGE040
表示分区割集中分区
Figure 425888DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 673854DEST_PATH_IMAGE042
相连的支路组成的集合。
（3）检修数量约束：
在某些特殊时段如夏季负荷高峰期，需要控制同一时段的总检修数量，降低系统运行风险，如式所示。
Figure 188012DEST_PATH_IMAGE043
式中，K t,max表示t日停电检修线路数量上限。
（4）工期时长约束
Figure 176697DEST_PATH_IMAGE044
上式中，D i 表示线路i的工期。
（5）连续检修约束：
对线路的检修时间连续，为此增加两个连续变量g i,t 、h i,t ，如果线路i在t时刻从运行变为检修，g i,t 为1，h i,t 为0；如果线路i在t时刻从检修变为运行，g i,t 为0，h i,t 为1，并且两个连续变量g i,t 、h i,t 满足下式：
Figure 194332DEST_PATH_IMAGE045
（6）避免N-1故障解列约束：
考虑N-1故障（电网中一定范围内，对某类设备或某类部件而言，当只能允许其中1件发生故障时才不至于影响向用户或下级电网供电），割集的在运线路数不能少于2条，否则当发生故障时，会造成系统解列，因此对于割集s，其避免N-1故障解列约束为：
Figure 875849DEST_PATH_IMAGE046
上式中，
Figure 611723DEST_PATH_IMAGE047
表示线路i的检修状态。
（7）割集越限风险约束：
设时刻t的线路割集s的基态潮流为
Figure 404099DEST_PATH_IMAGE048
，电网中新能源预测误差为
Figure 276240DEST_PATH_IMAGE049
，该预测误 差服从均值为0，标准差为
Figure 128658DEST_PATH_IMAGE049
的正态分布。
考虑新能源功率预测误差后，时刻t的线路割集功率实际值为：
Figure 351829DEST_PATH_IMAGE050
上式中，
Figure 682317DEST_PATH_IMAGE051
服从正态分布均值为
Figure 674543DEST_PATH_IMAGE048
的正态分布，
Figure 697863DEST_PATH_IMAGE052
表示检修状态m下的新能源 出力对割集s的灵敏度。
令割集越限函数为：
Figure 142751DEST_PATH_IMAGE053
其中，
Figure 276929DEST_PATH_IMAGE054
为线路i的潮流上限，
Figure 389241DEST_PATH_IMAGE055
小于0时无越限，大于0时越限。
对于给定的置信水平
Figure 524075DEST_PATH_IMAGE056
，可知考虑检修计划的割集潮流越限风险为：
Figure 518576DEST_PATH_IMAGE057
上式中，α表示割集越限函数的阈值。
对于给定的置信水平
Figure 190866DEST_PATH_IMAGE056
，风险价值VaR和CVaR分别为
Figure 157685DEST_PATH_IMAGE058
上式中，R表示实数域。
条件风险价值CVaR为：
Figure 506099DEST_PATH_IMAGE059
在检修计划优化模型中增加割集越限风险约束：
Figure 849880DEST_PATH_IMAGE060
式中，η表示越限条件风险的阈值。
S1032、将上述分区割集输入检修计划优化模型中，计算上述分区割集中各输电线路对应的检修时间。
S1033、基于上述分区割集与所述检修时间生成输电线路检修计划优化结果。
具体的，采用成熟的数学优化软件（如SCIP）或数学优化求解器对检修计划优化模型进行求解，生成分区割集中各输电线路对应的检修时间。
本实施例中，检修计划编制较少考虑线路N-1故障和新能源输送，而高比例新能源接入电网的一个主要特点是新能源出力带有高不确定性，可能会导致潜在电网传输阻塞，影响新能源输送，并且不同线路或断面潮流的变化量各不相同，相应的传输阻塞风险也差异较大；针对大规模新能源接入的不确定性对电网调度和运行安全的影响，通过对目标函数设置约束条件，解决了检修计划对N-1电网安全和新能源输送的影响问题，避免了分区之间联络线路的同时检修，减低检修计划导致各个分区间发生阻塞的可能性，并且，通过设置新能源波动的割集越限风险约束，减小了新能源受到线路传输容量的限制无法从分区内往外输送的风险，能够有效提高电网的新能源消纳水平。
下面通过一个具体的实施例来说明割集越限风险约束的必要性。
如图5所示，电网按照线路阻塞情况分为区域A、B、C，区域A有新能源机组，新能源预测误差满足方差为新能源预测出力10%的正态分布；
对应的检修模型中考虑割集s线路1、2、3、4四条线路不能同时检修三条或四条，否则在运线路会只剩1条，如果其发生故障，则区域1解列；
进而，考虑2种方案：方案1，未考虑新能源波动导致的割集线路越限；方案2，采用上述检修计划优化模型，考虑新能源波动导致的割集线路越限；
分别计算2种方案相应的新能源风险弃电量，如下表所示：
Figure 591440DEST_PATH_IMAGE061
如图6所示，支路检修导致新能源弃电量增加的原因是：检修导致割集断面输送能力下降，新能源波动时无法消纳；线路1、2、3、4是割集断面组成成员，其检修会导致断面输送能力下降，为控制断面功率，在构建检修计划优化模型时，需考虑能源波动导致的割集线路越限。
实施例2
本施例提供一种输电线路检修计划优化装置，如图7所示，包括：
计算模块71，用于获取电网输电线路图中的线路潮流，基于上述线路潮流计算线路边权重值。
具体的，基于上述线路潮流计算线路边权重值，计算公式如下：
Figure 802978DEST_PATH_IMAGE020
上式中，
Figure 807843DEST_PATH_IMAGE009
表示线路
Figure 714619DEST_PATH_IMAGE062
的潮流，
Figure 931974DEST_PATH_IMAGE063
表示线路潮流限值。
进一步地，设电网中的各个新能源机组i在t时刻的功率预测误差满足均值为0，方 差为
Figure 998019DEST_PATH_IMAGE023
的正态分布，则线路的功率误差，即线路
Figure 314731DEST_PATH_IMAGE062
的潮流
Figure 833437DEST_PATH_IMAGE009
满足均值（线路
Figure 526587DEST_PATH_IMAGE062
的基态潮流） 为
Figure 450068DEST_PATH_IMAGE024
，方差为
Figure 203260DEST_PATH_IMAGE023
的正态分布，其中，方差
Figure 209262DEST_PATH_IMAGE023
的计算公式如下所示：
Figure 440523DEST_PATH_IMAGE064
上式中，
Figure 215581DEST_PATH_IMAGE065
表示各个新能源对线路
Figure 405254DEST_PATH_IMAGE062
的灵敏度组成的向量，
Figure 101815DEST_PATH_IMAGE027
表示t时刻所有新能源的预测方差组成的对角阵，
Figure 261401DEST_PATH_IMAGE028
表示各新能 源出力的相关系数矩阵。
分区模块72，用于基于上述线路边权重值对上述电网输电线路图进行分区，生成分区割集。
生成模块73，用于将上述分区割集输入检修计划优化模型中，生成输电线路检修计划优化结果。
上述一种输电线路检修计划优化方法，通过线路潮流的概率分布特点，计算线路边权重值，进而将电网输电线路图进行动态分区，生成分区割集，能够自动识别电网中的阻塞分区及其割集线路，并通过检修计划优化模型避免了分区割集中联络线路的同时检修，实现了对输电线路检修计划的优化配置，减低按照检修计划进行检修所导致各个分区间发生阻塞的可能性，使得输电线路检修计划优化结果能够有助于减轻电网的阻塞程度。
优选地，如图8所示，上述分区模块72，包括：
第一构建子模块721，用于基于上述电网输电线路图与上述线路边权重值构建等价树。
划分子模块722，用于对上述等价树进行划分，直至子图的数量达到预设阈值。
具体的，设a（即预设阈值）为需要划分区域数量的最大值，获得最小割树，树上各边的权值均是2个结点间的最小割值，将线路边权重值按照由小到大的顺序依次去边，直到子图的数量达到a(去除a-1条割边)。
映射子模块723，用于将划分后的等价树映射至上述电网输电线路图中，生成上述分区割集。
具体的，将划分后的最小割树映射回电网输电线路图，即得到a个最优区域。
优选地，如图9所示，上述构建子模块721，包括：
排序单元7211，用于对上述电网输电线路图中的电网节点进行排序，生成不同排序编号的节点。
其中，任意对所有电网节点按照从1~N排序，N为节点总数。
构建单元7212，用于基于上述不同排序编号的节点，选取排序编号为1的节点为中心节点，其他节点为叶子节点，基于上述中心节点与上述叶子节点构建星型树。
具体的，创建一棵星型树，节点1为中心节点，其他节点为叶子节点。
计算单元7213，用于选取上述叶子节点中的一个节点为起始节点，与上述起始节点相邻的节点为目的节点，当上述目的节点的编号大于上述起始节点的编号时，基于上述线路边权重值分别计算上述起始节点与上述目的节点之间的最大流与最小割。
具体的，选择节点号s=k+1作为起始节点，其在电网中相邻的节点为目的节点r，当r大于s时，通过各线路的线路边权重值值ω lt 计算s与r之间的最大流和最小割。
判断单元7214，用于对于每一个编号大于起始节点的任意节点，当上述任意节点与上述其他节点为相邻节点，且上述起始节点与上述任意节点属于同一割集时，则去除树中上述任意节点与上述中心节点之间的连接，增加上述任意节点与起始节点之间的连接。
具体的，对于每一个编号大于s的节点i，如果在电网中s与i是相邻节点，且i与s在同一割集中，则去除树中i与节点1的连接，增加i与s的连接，设置k=k+1。
生成单元7215，用于上述其他节点依次重复计算单元与判断单元中相应的步骤，基于预设迭代次数遍历上述其他节点，直至生成上述等价树。
具体的，设迭代次数k=1，重复做重复计算步骤与判断步骤，k=N-1时结束。
优选地，如图10所示，上述生成模块73，包括：
第二构建子模块731，用于基于上述检修意愿成本与检修状态构建上述检修计划优化模型。
其中，在区域电网高电压等级输电线路的停电检修计划编制中，线路检修主要由各省的检修部门负责实施，各省检修部门会申报初始检修计划，希望线路在上报区间内被安排检修，区域电网应考虑线路的初始检修意愿，尽量满足检修申报需求。
进一步地，检修计划优化模型的表达式如下：
Figure 31911DEST_PATH_IMAGE067
上式中，T表示检修总时段数，
Figure 985960DEST_PATH_IMAGE014
表示线路数，
Figure 107500DEST_PATH_IMAGE015
表示线路
Figure 805197DEST_PATH_IMAGE062
的检修意愿成本，各 省上报的初始检修计划内的检修意愿成本为0，
Figure 430214DEST_PATH_IMAGE068
表示线路
Figure 820744DEST_PATH_IMAGE062
在t时段的检修状态，
Figure 898421DEST_PATH_IMAGE069
表示线路
Figure 668319DEST_PATH_IMAGE062
在t时段在检修状态，
Figure 147842DEST_PATH_IMAGE070
表示线路
Figure 709273DEST_PATH_IMAGE062
在t时段在运行状态。
进一步地，还包括：以检修窗口期约束、图形分割的互斥约束、检修数量约束、工期时长约束、连续检修约束、避免N-1故障解列约束和割集越限风险约束为约束条件，对上述检修计划优化模型进行约束，上述约束条件如下：
（1）检修窗口期约束：
电网检修部门会制定适合线路停电检修的时间段，线路的检修时间应满足检修窗口期约束，检修窗口期约束如下所示：
Figure 274247DEST_PATH_IMAGE035
上式中，N为线路
Figure 313747DEST_PATH_IMAGE062
的检修窗口期个数，start l,n 表示线路
Figure 913355DEST_PATH_IMAGE036
的第n个窗口期的开始时 段，end l,n 表示线路
Figure 645688DEST_PATH_IMAGE062
的第n个窗口期的结束时段。
（2）图形分割的互斥约束：
为保障电网传输能力，分区之间的割集线路应避免同停检修，则互斥约束如下所示：
Figure 697958DEST_PATH_IMAGE037
上式中，
Figure 541149DEST_PATH_IMAGE038
表示线路i在t时刻的检修状态，
Figure 995264DEST_PATH_IMAGE039
表示线路j在t时刻的检修状态， 对于在t时刻同一个割集的线路i和线路j为互斥线路，
Figure 101760DEST_PATH_IMAGE071
表示分区割集中分区
Figure 765960DEST_PATH_IMAGE072
和
Figure 288208DEST_PATH_IMAGE073
相连的支路组成的集合。
（3）检修数量约束：
在某些特殊时段如夏季负荷高峰期，需要控制同一时段的总检修数量，降低系统运行风险，如式所示。
Figure 721463DEST_PATH_IMAGE074
式中，K t,max表示t日停电检修线路数量上限。
（4）工期时长约束
Figure 670965DEST_PATH_IMAGE075
上式中，D i 表示线路i的工期。
（5）连续检修约束：
对线路的检修时间连续，为此增加两个连续变量g i,t 、h i,t ，如果线路i在t时刻从运行变为检修，g i,t 为1，h i,t 为0；如果线路i在t时刻从检修变为运行，g i,t 为0，h i,t 为1，并且两个连续变量g i,t 、h i,t 满足下式：
Figure 384029DEST_PATH_IMAGE045
（6）避免N-1故障解列约束：
考虑N-1故障（电网中一定范围内，对某类设备或某类部件而言，当只能允许其中1件发生故障时才不至于影响向用户或下级电网供电），割集的在运线路数不能少于2条，否则当发生故障时，会造成系统解列，因此对于割集s，其避免N-1故障解列约束为：
Figure 709969DEST_PATH_IMAGE076
上式中，
Figure 997730DEST_PATH_IMAGE047
表示线路i的检修状态。
（7）割集越限风险约束：
设时刻t的线路割集s的基态潮流为
Figure 118133DEST_PATH_IMAGE048
，电网中新能源预测误差为
Figure 756925DEST_PATH_IMAGE049
，该预测误 差服从均值为0，标准差为
Figure 886555DEST_PATH_IMAGE049
的正态分布。
考虑新能源功率预测误差后，时刻t的线路割集功率实际值为：
Figure 28823DEST_PATH_IMAGE077
上式中，
Figure 585707DEST_PATH_IMAGE051
服从正态分布均值为
Figure 180636DEST_PATH_IMAGE048
的正态分布，
Figure 582798DEST_PATH_IMAGE052
表示检修状态m下的新能源 出力对割集s的灵敏度。
令割集越限函数为：
Figure 845153DEST_PATH_IMAGE078
其中，
Figure 838516DEST_PATH_IMAGE079
为线路i的潮流上限，
Figure 655163DEST_PATH_IMAGE055
小于0时无越限，大于0时越限。
对于给定的置信水平
Figure 126595DEST_PATH_IMAGE056
，可知考虑检修计划的割集潮流越限风险为：
Figure 243456DEST_PATH_IMAGE080
上式中，α表示割集越限函数的阈值。
对于给定的置信水平
Figure 142142DEST_PATH_IMAGE056
，风险价值VaR和CVaR分别为
Figure 980172DEST_PATH_IMAGE058
上式中，R表示实数域。
条件风险价值CVaR为：
Figure 989717DEST_PATH_IMAGE059
在检修计划优化模型中增加割集越限风险约束：
Figure 961084DEST_PATH_IMAGE060
式中，η表示越限条件风险的阈值。
计算子模块732，用于将上述分区割集输入检修计划优化模型中，计算上述分区割集中各输电线路对应的检修时间；
生成子模块733，用于基于上述分区割集与上述检修时间生成输电线路检修计划优化结果。
具体的，采用成熟的数学优化软件（如SCIP）或数学优化求解器进行对检修计划优化模型进行求解，生成分区割集中各输电线路的检修时间，基于分区割集与检修时间生成输电线路检修计划优化结果。
实施例3
本施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，处理器用于读取存储器中存储的指令，以执行上述任意方法实施例中的一种输电线路检修计划优化方法。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
实施例4
本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的一种输电线路检修计划优化方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）、随机存储记忆体（Random Access Memory，RAM）、快闪存储器（Flash Memory）、硬盘（Hard DiskDrive，缩写：HDD）或固态硬盘（Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (8)

1.一种输电线路检修计划优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取电网输电线路图中的线路潮流，基于所述线路潮流计算线路边权重值；
基于所述线路边权重值对所述电网输电线路图进行分区，生成分区割集；
将所述分区割集输入检修计划优化模型中，生成输电线路检修计划优化结果；
所述基于所述线路边权重值对所述电网输电线路图进行分区，生成分区割集，包括：
基于所述电网输电线路图与所述线路边权重值构建等价树；
对所述等价树进行划分，直至子图的数量达到预设阈值；
将划分后的等价树映射至所述电网输电线路图中，生成所述分区割集；
所述基于所述电网输电线路图与所述线路边权重值构建等价树包括：
排序步骤：对所述电网输电线路图中的电网节点进行排序，生成不同排序编号的节点；
构建步骤：基于所述不同排序编号的节点，选取排序编号为1的节点为中心节点，其他节点为叶子节点，基于所述中心节点与所述叶子节点构建星型树；
计算步骤：选取所述叶子节点中的一个节点为起始节点，与所述起始节点相邻的节点为目的节点，当所述目的节点的编号大于所述起始节点的编号时，基于所述线路边权重值分别计算所述起始节点与所述目的节点之间的最大流与最小割；
判断步骤：对于每一个编号大于起始节点的任意节点，当所述任意节点与所述其他节点为相邻节点，且所述起始节点与所述任意节点属于同一割集时，则去除树中所述任意节点与所述中心节点之间的连接，增加所述任意节点与起始节点之间的连接；
生成步骤：所述其他节点重复计算步骤与判断步骤，基于预设迭代次数遍历所述其他节点，直至生成所述等价树。
2.根据权利要求1所述的一种输电线路检修计划优化方法，其特征在于，所述将所述分区割集输入检修计划优化模型中，生成输电线路检修计划优化结果，包括：
基于检修意愿成本与检修状态构建所述检修计划优化模型；
将所述分区割集输入所述检修计划优化模型中，计算所述分区割集中各输电线路对应的检修时间；
基于所述分区割集与所述检修时间生成输电线路检修计划优化结果。
3.根据权利要求2所述的一种输电线路检修计划优化方法，其特征在于，所述检修计划优化模型的表达式如下：
Figure 637081DEST_PATH_IMAGE001
上式中，T表示检修总时段数，
Figure 695167DEST_PATH_IMAGE002
表示线路数，
Figure DEST_PATH_598241DEST_PATH_IMAGE004
表示线路l的检修意愿成本，
Figure DEST_PATH_745506DEST_PATH_IMAGE007
表示线路l在t时段的检修状态。
4.根据权利要求2所述的一种输电线路检修计划优化方法，其特征在于，还包括：
以检修窗口期约束、图形分割的互斥约束、检修数量约束、工期时长约束、连续检修约束、避免N-1故障解列约束和割集越限风险约束为约束条件，对所述检修计划优化模型进行约束。
5.根据权利要求1所述的一种输电线路检修计划优化方法，其特征在于，所述基于所述线路潮流计算线路边权重值，计算公式如下：
Figure 356590DEST_PATH_IMAGE005
上式中，
Figure 317068DEST_PATH_IMAGE006
表示线路l的潮流，
Figure 318522DEST_PATH_IMAGE007
表示线路潮流限值，Pr（）表示线路潮流的越限概率，
Figure 658368DEST_PATH_IMAGE008
表示线路边权重值。
6.一种输电线路检修计划优化装置，其特征在于，包括：
计算模块，用于获取电网输电线路图中的线路潮流，基于所述线路潮流计算线路边权重值；
分区模块，用于基于所述线路边权重值对所述电网输电线路图进行分区，生成分区割集；
生成模块，用于将所述分区割集输入所述检修计划优化模型中，生成输电线路检修计划优化结果；
所述分区模块，包括：
构建子模块，用于基于所述电网输电线路图与所述线路边权重值构建等价树；
划分子模块，用于对所述等价树进行划分，直至子图的数量达到预设阈值；
映射子模块，用于将划分后的等价树映射至所述电网输电线路图中，生成所述分区割集；
所述构建子模块，包括：
排序单元，用于对所述电网输电线路图中的电网节点进行排序，生成不同排序编号的节点；
第一构建单元，用于基于所述不同排序编号的节点，选取排序编号为1的节点为中心节点，其他节点为叶子节点，基于所述中心节点与所述叶子节点构建星型树；
计算单元，用于选取所述叶子节点中的一个节点为起始节点，与所述起始节点相邻的节点为目的节点，当所述目的节点的编号大于所述起始节点的编号时，基于所述线路边权重值分别计算所述起始节点与所述目的节点之间的最大流与最小割；
判断单元，用于对于每一个编号大于起始节点的任意节点，当所述任意节点与所述其他节点为相邻节点，且所述起始节点与所述任意节点属于同一割集时，则去除树中所述任意节点与所述中心节点之间的连接，增加所述任意节点与起始节点之间的连接；
生成单元，用于所述其他节点依次重复计算单元与判断单元中相应的步骤，基于预设迭代次数遍历所述其他节点，直至生成所述等价树。
7.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器被配置用于调用所述计算机程序，执行如权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115952933B (zh) * 2023-03-15 2023-05-12 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种输电检修计划生成方法、装置、设备及存储介质
CN116822928B (zh) * 2023-08-29 2023-11-21 四川众鹏科技有限公司 输电线路检修方法、装置、计算机设备及存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103679344A (zh) * 2013-11-25 2014-03-26 广东电网公司电力调度控制中心 电网分区调度装置及其分区方法与系统
CN106385034A (zh) * 2016-11-02 2017-02-08 国电南瑞科技股份有限公司 一种基于n‑1安全校核的电网动态分区计算方法
CN109919398A (zh) * 2019-04-12 2019-06-21 东南大学 基于图分割算法的含风电电力系统分区备用优化配置方法
CN110069410A (zh) * 2019-04-15 2019-07-30 上海微小卫星工程中心 一种基于动态故障树的嵌入式星载软件测试用例生成方法
CN111369143A (zh) * 2020-03-04 2020-07-03 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种服务于运维检修的供电可靠性评估方法
CN113179135A (zh) * 2021-04-23 2021-07-27 河海大学 一种水声传感网中基于信息熵最大化的流体边界提取方法
CN113627533A (zh) * 2021-08-11 2021-11-09 北京邮电大学 一种基于强化学习的电力设备检修决策生成方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140351677A1 (en) * 2011-12-09 2014-11-27 Nec Corporation Minimum cut set evaluation system, minimum cut set calculation method, and program

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103679344A (zh) * 2013-11-25 2014-03-26 广东电网公司电力调度控制中心 电网分区调度装置及其分区方法与系统
CN106385034A (zh) * 2016-11-02 2017-02-08 国电南瑞科技股份有限公司 一种基于n‑1安全校核的电网动态分区计算方法
CN109919398A (zh) * 2019-04-12 2019-06-21 东南大学 基于图分割算法的含风电电力系统分区备用优化配置方法
CN110069410A (zh) * 2019-04-15 2019-07-30 上海微小卫星工程中心 一种基于动态故障树的嵌入式星载软件测试用例生成方法
CN111369143A (zh) * 2020-03-04 2020-07-03 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种服务于运维检修的供电可靠性评估方法
CN113179135A (zh) * 2021-04-23 2021-07-27 河海大学 一种水声传感网中基于信息熵最大化的流体边界提取方法
CN113627533A (zh) * 2021-08-11 2021-11-09 北京邮电大学 一种基于强化学习的电力设备检修决策生成方法

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Testing diagnosis strategy based on equivalent fault tree for offshore oil platforms;Wang Hongdong 等;《2016 Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS)》;20160407;1-7 *
Web挖掘中的链接分析与话题检测研究;刘馨月;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)信息科技辑》;20131015(第10期);I138-126 *
基于可分解马尔科夫网的图像分割方法研究;曹建农;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)信息科技辑》;20060515(第05期);I140-21 *
故障树最小割集和最小路集在火箭故障诊断中的应用;孔繁强 等;《电子设计工程》;20110925;第19卷(第18期);8-10+13 *
时间窗模式下机组检修计划模型研究与应用;马晓伟 等;《电气自动化》;20180330;第40卷(第02期);76-78+112 *
超图的最大流算法及其连通性测试;李春明 等;《电子科学学刊》;19961230(第S1期);64-69 *
采用图割算法的含风电电网动态分区备用配置;黄煜 等;《中国电机工程学报》;20200409;第40卷(第12期);3765-3775 *
面向高维不确定性电力系统的建模仿真与运行优化研究;黄煜;《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20220215(第02期);C042-125 *

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