CN115640967B - 一种基于极端降水灾害预估的电网资源弹性调配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于极端降水灾害预估的电网资源弹性调配方法。本发明包括以下步骤：S1：综合电网拓扑中各级设备的地理位置以及依据天气预报的降水预估划分若干调控区域；S2：对于各调控区域，根据降水预估以及历史灾害损失计算预测降水灾害损失，结合各区域的需求量确定各调控区域内的可调量；S3：根据各调控区域内的可调量，结合资源转移路径设定资源转移点以及弹性调配点；S4：拟定资源转移点间的调配方案，根据调配方案是否满足实际降水灾害损失的需求，调度弹性调配点资源。结合预测的区域需求量与路径设置资源转移点和弹性调配点，提前预防，减低极端降水灾害带来的电力损失。
Description
技术领域
本发明涉及灾害电网资源调配领域，尤其涉及一种基于极端降水灾害预估的电网资源弹性调配方法。
背景技术
近年来，由于全球气候变暖，极端天气频度和强度明显上升。我国多地发生强降水，持续时间长、累积雨量大、时段集中、具有极端性。由于城市空间资源紧张，电力设备如电缆线、变电设备、配电设备等逐步转移至地下。受极端降雨影响，城市频发地下配/变电房和电缆井积水事件。电力设备在积水中浸泡，引起设备绝缘部分闪络放电、短路故障，甚至跳闸，进而大面积停电，此外也易引发漏电，导致人生伤害，强降雨和内涝正成为电力安全的重大隐患。
目前有根据气象预报和历史数据进行强降水预警的技术，例如，一种在中国专利文献上公开的“一种电网区域内强降水预警方法和系统”，其公告号CN112651541A，包括：利用历史降水量观测值，构建气象观测站对应的空间载荷矩阵；基于历史降水量预报值和实时降水量预报值，确定极端降水指数的预报时序序列；根据所述空间载荷矩阵、所述预报时序序列和实时降水量预报值进行强降水预警。该方案虽然能进行强降水预警，进而为电网防灾部门提供数据依据；但是缺少对于强降水带来的灾害损失的预估，以及对于灾害的资源预调度方法。
发明内容
本发明主要解决现有技术缺少对于强降水带来的灾害损失的预估，以及对于灾害的资源预调度的问题；提供一种基于极端降水灾害预估的电网资源弹性调配方法，结合预测的区域需求量与路径设置资源转移点和弹性调配点，提前预防，减低极端降水灾害带来的电力损失。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：
一种基于极端降水灾害预估的电网资源弹性调配方法，包括以下步骤：
S1：综合电网拓扑中各级设备的地理位置以及依据天气预报的降水预估划分若干调控区域；
S2：对于各调控区域，根据降水预估以及历史灾害损失计算预测降水灾害损失，结合各区域的需求量确定各调控区域内的可调量；
S3：根据各调控区域内的可调量，结合资源转移路径设定资源转移点以及弹性调配点；
S4：拟定资源转移点间的调配方案，根据调配方案是否满足实际降水灾害损失的需求，调度弹性调配点资源。
本方案划分若干的调控区域，对不同的调控区域根据其具体的情况进行分析，方便后续区域间的调控与资源配置，更具有针对性。结合预测的区域需求量与路径设置资源转移点和弹性调配点，提前预防，减低极端降水灾害带来的电力损失；设置弹性调配点，根据实际降水灾害情况调配，提高方案的抗灾性能，调度更加灵活。
作为优选，调控区域的划分过程为：
S101：对于归属于同一电网拓扑的各级设备，以各级设备的影响范围之和为基础区域，划分若干基础管理区域；
S102：根据天气预报判断是否存在降水概率，若是，则进入步骤S103判断，否则，将基础管理区域作为调控区域进行调控区域内的电力调度；
S103：以日为单位，将一天划分为若干个时间段，根据天气预报预估各时间段的降水范围；
S104：对于单个基础管理区域，在各时间段中分别叠加降水范围，获得细化的调控区域。
根据电网拓扑中各级设备的位置进行调控区域的划分，便于后续的资源调配。
作为优选，遍历所有基础管理区域，分别判断在各时段内是否存在预估的降水范围；若是，则进行调控区域细化；否则，结束；
将处于降水范围内的设备以及其在电网拓扑中下级设备作为待调控设备；
将待调控设备的影响范围之和作为细化区域，在基础管理区域内叠加细化区域获得调控区域。
细化调控区域，缩小调控范围，使得资源转移更加精确，提高预防灾害的效率。
作为优选，所述的步骤S2具体包括以下过程：
S201：根据天气预报获取降水地点范围、降水强度和降水时间数据；结合各设备的安装位置因素，与历史数据库中的因素对比，加权计算匹配系数；
S202：取匹配系数最大的历史数据对应的降水灾害损失作为损失参考值；
当存在匹配系数大于等于设定匹配阈值时，损失参考值乘以矫正系数获得预测降水灾害损失；当匹配系数小于设定匹配阈值时，损失参考值乘以根据设备状态数据获得的损失系数，预测降水灾害损失。
与历史数据匹配，根据匹配度进行相应的降水灾害损失预估。
作为优选，匹配系数的计算过程为：
其中，Mi为当前数据与历史数据库中的第i个数据的匹配系数；
kS为降水地点范围的加权系数；
Sr为当前数据的降水范围与历史数据的降水范围的重合面积；
Sh为历史数据的降水范围面积；
kP为降水强度的加权系数；
Pp为当前数据的降水强度；
Ph为历史数据的降水强度；
ΔPe为设定的额定降水强度差值；
kt1为第一降水时间加权系数；
kt2为第二降水时间加权系数；
Tr为当前数据的降水时间与历史数据的降水时间的重合时间长度；
Th为历史数据的降水时间长度；
Tp为当前数据的降水时间长度；
kA为设备安装位置系数；
Pj为第j个设备的安装位置，当设备处于地下时，kA取1，否则取0；
J为设备总数。
多维度匹配，使得匹配结果更具有可靠性。
作为优选，降水灾害损失的预测过程为：
其中，Dp为预测的降水灾害损失；
DC为损失参考值；
δe为矫正系数；矫正系数为历史降水灾害损失与对应的预测降水灾害损失之比的平均值；
δs为损失系数；建立设备状态-状态损失系数关联表，损失系数根据各设备状态数据查表后累加获得；
Mi为当前数据与历史数据库中的第i个数据的匹配系数；
Ms为设定匹配阈值。
矫正系数与损失系数通过不同维度计算获得，分别对应匹配度高与匹配度低的降水灾害损失预估。
作为优选，可调量确定过程为：
对于资源储备量大于预测降水灾害损失的可调区域，可调量Pa为：
Pa＝Cn-kd·Dp
对于资源储备量小于等于预测降水灾害损失的可调区域，需求量Pn为：
Pn＝Dp-Cn
其中，Cn为当前调控区域的资源储备量；
kd为损失放大系数；
Dp为当前调控区域的预测降水灾害损失。
计算调控区域内存在的资源量是可调量或是需求量。
作为优选，资源转移点包括灾前物资存储转移点Ab和灾后物资存储转移点Af：
灾前物资存储转移点Ab的计算过程为：
灾后物资存储转移点Af的计算过程为：
其中，pL为降水灾害经过当前资源转移点的概率；
Vk为当前资源转移点所处区域内设备的易损系数；
Lx为当前资源转移点到周围第x个资源转移点的交通情况；
dx为当前资源转移点到周围第x个资源转移点的距离；
Cx为当前资源转移点与周围第x个资源转移点的关联性；
Pax为周围第x个资源转移点的可调量；
Pnx为周围第x个资源转移点的需求量；
Dp为当前调控区域的预测降水灾害损失；
X为周围资源转移点的总数。
分别对灾前的预防和灾后的维护计算物资转移点。
作为优选，确定弹性调配点；
其中，Cm为当前具有可调量的资源转移点与周围第m个具有需求量的可调区域的关联性；
Lm为当前具有可调量的资源转移点与周围第m个具有需求量的可调区域的距离；
M为需求对象总量。
计算灵活调动的弹性调配点。
作为优选，根据计算得到的灾前物资存储转移点调配物资，进行灾前预防工作；
实时监测降水数据以及受灾地区电网的运行情况，实时从弹性调配点进行资源的调配转移；灾后信息收集及灾后维护；
收集降水区域的电网受灾情况，包括电网设备损失情况、停电范围和停电时间，从计算获得的灾后的物资储存转移点中进行灾后运维物资的调度。
通过灾前物资存储点进行灾前防治；通过弹性调配点灵活调配资源；通过灾后物资存储转移点进行灾后运维物资的调度。对极端降水灾害的整个过程进行防治。
本发明的有益效果是：
1.划分若干的调控区域，对不同的调控区域根据其具体的情况进行分析，方便后续区域间的调控与资源配置，更具有针对性。
2.结合预测的区域需求量与路径设置资源转移点和弹性调配点，提前预防，减低极端降水灾害带来的电力损失。
3.设置弹性调配点，根据实际降水灾害情况调配，提高方案的抗灾性能，调度更加灵活。
4.通过灾前物资存储点进行灾前防治；通过弹性调配点灵活调配资源；通过灾后物资存储转移点进行灾后运维物资的调度。对极端降水灾害的整个过程进行防治。
5.细化调控区域，缩小调控范围，使得资源转移更加精确，提高预防灾害的效率。
附图说明
图1是本发明的电网资源弹性调配方法流程图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：
本实施例的一种基于极端降水灾害预估的电网资源弹性调配方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：综合电网拓扑中各级设备的地理位置以及依据天气预报的降水预估划分若干调控区域。
调控区域的划分过程为：
S101：对于归属于同一电网拓扑的各级设备，以各级设备的影响范围之和为基础区域，划分若干基础管理区域。
电网拓扑中各级电力设备分别设置在不同地理位置，影响不同的区域范围，根据将同一电网拓扑中各级设备的影响范围作为一个基础管理区域，便于之后的内部电力调度。
S102：根据天气预报判断是否存在降水概率，若是，则进入步骤S103判断，否则，将基础管理区域作为调控区域进行调控区域内的电力调度。
S103：以日为单位，将一天划分为若干个时间段，根据天气预报预估各时间段的降水范围。
在本实施例中，以一小时为一个时间段，将一天划分为二十四个时间段。
S104：对于单个基础管理区域，在各时间段中分别叠加降水范围，获得细化的调控区域。
遍历所有基础管理区域，分别判断在各时段内是否存在预估的降水范围；若是，则进行调控区域细化；否则，结束。
将处于降水范围内的设备以及其在电网拓扑中下级设备作为待调控设备。
将待调控设备的影响范围之和作为细化区域，在基础管理区域内叠加细化区域获得调控区域。
细化调控区域，缩小调控范围，使得资源转移更加精确，提高预防灾害的效率。
根据电网拓扑中各级设备的位置进行调控区域的划分，便于后续的资源调配。
S2：对于各调控区域，根据降水预估以及历史灾害损失计算预测降水灾害损失，结合各区域的需求量确定各调控区域内的调节需求量。
S201：根据天气预报获取降水地点范围、降水强度和降水时间数据；结合各设备的安装位置因素，与历史数据库中的因素对比，加权计算匹配系数。
匹配系数的计算过程为：
其中，Mi为当前数据与历史数据库中的第i个数据的匹配系数；
kS为降水地点范围的加权系数；
Sr为当前数据的降水范围与历史数据的降水范围的重合面积；
Sh为历史数据的降水范围面积；
kp为降水强度的加权系数；
Pp为当前数据的降水强度；
Ph为历史数据的降水强度；
ΔPe为设定的额定降水强度差值；
kt1为第一降水时间加权系数；
kt2为第二降水时间加权系数；
Tr为当前数据的降水时间与历史数据的降水时间的重合时间长度；
Th为历史数据的降水时间长度；
Tp为当前数据的降水时间长度；
kA为设备安装位置系数；
Pj为第j个设备的安装位置，当设备处于地下时，kA取1，否则取0；
J为设备总数。
多维度匹配，使得匹配结果更具有可靠性。
S202：取匹配系数最大的历史数据对应的降水灾害损失作为损失参考值。
当存在匹配系数大于等于设定匹配阈值时，损失参考值乘以矫正系数获得预测降水灾害损失；
当匹配系数小于设定匹配阈值时，损失参考值乘以根据设备状态数据获得的损失系数，预测降水灾害损失。
与历史数据匹配，根据匹配度进行相应的降水灾害损失预估。
降水灾害损失的预测过程为：
其中，Dp为预测的降水灾害损失。
Dc为损失参考值。
δe为矫正系数。
矫正系数为历史降水灾害损失与对应的预测降水灾害损失之比的平均值。通过历史数据矫正，进一步的，剔除与平均值差值较大的比值，重新进行平均值计算。
δs为损失系数。
建立设备状态-状态损失系数关联表，损失系数根据各设备状态数据查表后累加获得。
设备状态包括设备的使用寿命、历史故障次数、安装位置和环境因素等；根据经验设定对应的状态损失系数。根据待测设备实际的设备状态，查表获得对应的若干状态损失系数，将全部状态损失系数累加后获得损失系数。
Mi为当前数据与历史数据库中的第i个数据的匹配系数。
Ms为设定匹配阈值。
矫正系数与损失系数通过不同维度计算获得，分别对应匹配度高与匹配度低的降水灾害损失预估。
S203：根据预测的降水灾害损失结合各区域的需求量确定各调控区域内的调节需求量。
调节需求量确定过程为：
对于资源储备量大于预测降水灾害损失的可调区域，可调量Pa为：
Pa＝Cn-kd·Dp
对于资源储备量小于等于预测降水灾害损失的可调区域，需求量Pn为：
Pn＝Dp-Cn
其中，Cn为当前调控区域的资源储备量；
kd为损失放大系数；
Dp为当前调控区域的预测降水灾害损失。
S3：根据各调控区域内的调节需求量，结合资源转移路径设定资源转移点以及弹性调配点。
资源转移点包括灾前物资存储转移点Ab和灾后物资存储转移点Af：
灾前物资存储转移点Ab的计算过程为：
灾后物资存储转移点Af的计算过程为：
其中，pL为降水灾害经过当前资源转移点的概率；
Vk为当前资源转移点所处区域内设备的易损系数；
Lx为当前资源转移点到周围第x个资源转移点的交通情况；
dx为当前资源转移点到周围第x个资源转移点的距离；
Cx为当前资源转移点与周围第x个资源转移点的关联性；
Pax为周围第x个资源转移点的可调量；
Pnx为周围第x个资源转移点的需求量；
Dp为当前调控区域的预测降水灾害损失；
X为周围资源转移点的总数。
分别对灾前的预防和灾后的维护计算物资转移点。
确定弹性调配点；
其中，Cm为当前具有可调量的资源转移点与周围第m个具有需求量的可调区域的关联性；
Lm为当前具有可调量的资源转移点与周围第m个具有需求量的可调区域的距离；
M为需求对象总量。
计算灵活调动的弹性调配点。
S4：拟定资源转移点间的调配方案，根据调配方案是否满足实际降水灾害损失的需求，调度弹性调配点资源。
根据计算得到的灾前物资存储转移点调配物资，进行灾前预防工作；
实时监测降水数据以及受灾地区电网的运行情况，实时从弹性调配点进行资源的调配转移；灾后信息收集及灾后维护；
收集降水区域的电网受灾情况，包括电网设备损失情况、停电范围和停电时间，从计算获得的灾后的物资储存转移点中进行灾后运维物资的调度。
通过灾前物资存储点进行灾前防治；通过弹性调配点灵活调配资源；通过灾后物资存储转移点进行灾后运维物资的调度。对极端降水灾害的整个过程进行防治。
本实施例的方案划分若干的调控区域，对不同的调控区域根据其具体的情况进行分析，方便后续区域间的调控与资源配置，更具有针对性。结合预测的区域需求量与路径设置资源转移点和弹性调配点，提前预防，减低极端降水灾害带来的电力损失；设置弹性调配点，根据实际降水灾害情况调配，提高方案的抗灾性能，调度更加灵活。
应理解，实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
Claims (4)
1.一种基于极端降水灾害预估的电网资源弹性调配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：综合电网拓扑中各级设备的地理位置以及依据天气预报的降水预估划分若干调控区域；
调控区域的划分过程为：
S101：对于归属于同一电网拓扑的各级设备，以各级设备的影响范围之和为基础区域，划分若干基础管理区域；
S102：根据天气预报判断是否存在降水概率，若是，则进入步骤S103判断，否则，将基础管理区域作为调控区域进行调控区域内的电力调度；
S103：以日为单位，将一天划分为若干个时间段，根据天气预报预估各时间段的降水范围；
S104：对于单个基础管理区域，在各时间段中分别叠加降水范围，获得细化的调控区域；
遍历所有基础管理区域，分别判断在各时段内是否存在预估的降水范围；若是，则进行调控区域细化；否则，结束；
将处于降水范围内的设备以及其在电网拓扑中下级设备作为待调控设备；
将待调控设备的影响范围之和作为细化区域，在基础管理区域内叠加细化区域获得调控区域；
S2：对于各调控区域，根据降水预估以及历史灾害损失计算预测降水灾害损失，结合各区域的需求量确定各调控区域内的调节需求量；
S201：根据天气预报获取降水地点范围、降水强度和降水时间数据；结合各设备的安装位置因素，与历史数据库中的因素对比，加权计算匹配系数；
S202：取匹配系数最大的历史数据对应的降水灾害损失作为损失参考值；
当存在匹配系数大于等于设定匹配阈值时，损失参考值乘以矫正系数获得预测降水灾害损失；当匹配系数小于设定匹配阈值时，损失参考值乘以根据设备状态数据获得的损失系数，预测降水灾害损失；
S3：根据各调控区域内的调节需求量，结合资源转移路径设定资源转移点以及弹性调配点；
S4：拟定资源转移点间的调配方案，根据调配方案是否满足实际降水灾害损失的需求，调度弹性调配点资源；
匹配系数的计算过程为：
其中，Mi为当前数据与历史数据库中的第i个数据的匹配系数；kS为降水地点范围的加权系数；Sr为当前数据的降水范围与历史数据的降水范围的重合面积；Sh为历史数据的降水范围面积；kP为降水强度的加权系数；Pp为当前数据的降水强度；Ph为历史数据的降水强度；ΔPe为设定的额定降水强度差值；kt1为第一降水时间加权系数；kt2为第二降水时间加权系数；Tr为当前数据的降水时间与历史数据的降水时间的重合时间长度；Th为历史数据的降水时间长度；Tp为当前数据的降水时间长度；kA为设备安装位置系数；Pj为第j个设备的安装位置，当设备处于地下时，kA取1，否则取0；J为设备总数；
降水灾害损失的预测过程为：
其中，Dp为预测的降水灾害损失；Dc为损失参考值；δe为矫正系数；矫正系数为历史降水灾害损失与对应的预测降水灾害损失之比的平均值；δs为损失系数；建立设备状态-状态损失系数关联表，损失系数根据各设备状态数据查表后累加获得；Mi为当前数据与历史数据库中的第i个数据的匹配系数；Ms为设定匹配阈值；
调节需求量确定过程为：
对于资源储备量大于预测降水灾害损失的可调区域，可调量Pa为：
Pa＝Cn-kd·Dp
对于资源储备量小于等于预测降水灾害损失的可调区域，需求量Pn为：
Pn＝Dp-Cn
其中，Cn为当前调控区域的资源储备量；kd为损失放大系数；Dp为当前调控区域的预测降水灾害损失。
2.根据权利要求1所述的一种基于极端降水灾害预估的电网资源弹性调配方法，其特征在于，资源转移点包括灾前物资存储转移点Ab和灾后物资存储转移点Af：
灾前物资存储转移点Ab的计算过程为：
灾后物资存储转移点Af的计算过程为：
其中，pL为降水灾害经过当前资源转移点的概率；Vk为当前资源转移点所处区域内设备的易损系数；Lx为当前资源转移点到周围第x个资源转移点的交通情况；dx为当前资源转移点到周围第x个资源转移点的距离；Cx为当前资源转移点与周围第x个资源转移点的关联性；Pax为周围第x个资源转移点的可调量；Pnx为周围第x个资源转移点的需求量；Dp为当前调控区域的预测降水灾害损失；X为周围资源转移点的总数。
3.根据权利要求2所述的一种基于极端降水灾害预估的电网资源弹性调配方法，其特征在于，确定弹性调配点；
其中，Cm为当前具有可调量的资源转移点与周围第m个具有需求量的可调区域的关联性；Lm为当前具有可调量的资源转移点与周围第m个具有需求量的可调区域的距离；M为需求对象总量。
4.根据权利要求1或3所述的一种基于极端降水灾害预估的电网资源弹性调配方法，其特征在于，
根据计算得到的灾前物资存储转移点调配物资，进行灾前预防工作；
实时监测降水数据以及受灾地区电网的运行情况，实时从弹性调配点进行资源的调配转移；
灾后信息收集及灾后维护；
收集降水区域的电网受灾情况，包括电网设备损失情况、停电范围和停电时间，从计算获得的灾后的物资储存转移点中进行灾后运维物资的调度。
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