CN115995807A - 基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法 - Google Patents
基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115995807A CN115995807A CN202211263538.2A CN202211263538A CN115995807A CN 115995807 A CN115995807 A CN 115995807A CN 202211263538 A CN202211263538 A CN 202211263538A CN 115995807 A CN115995807 A CN 115995807A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- distribution network
- power supply
- constraint
- node
- 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.)
- Pending
Links
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 210
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims abstract description 71
- 230000007123 defense Effects 0.000 claims abstract description 27
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 53
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 12
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 12
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 235000008694 Humulus lupulus Nutrition 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 3
- 230000005251 gamma ray Effects 0.000 claims description 3
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 3
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 3
- 230000002040 relaxant effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 abstract description 27
- 230000006870 function Effects 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 101000813777 Homo sapiens Splicing factor ESS-2 homolog Proteins 0.000 description 1
- 101000712674 Homo sapiens TGF-beta receptor type-1 Proteins 0.000 description 1
- 102100039575 Splicing factor ESS-2 homolog Human genes 0.000 description 1
- 102100033456 TGF-beta receptor type-1 Human genes 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000013486 operation strategy Methods 0.000 description 1
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000002688 persistence Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，+涉及电力系统技术领域，包括以下步骤：建立配电网故障防御模型；建立配电网故障抵御模型；建立配电网故障恢复模型；对配电网故障防御模型、配电网故障抵御模型和配电网故障恢复模型求解获得配电网弹性供电策略。本发明配电网弹性恢复可以在突发性灾害情况下，基于灾害预估，通过故障预防、故障抵御和故障恢复三阶段模型在多种约束下的求解，得到可以提高灾后配电网储备电量、提升配电网弹性的配电网多时段弹性提升策略。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法。
背景技术
随着全球气候变化，极端天气灾害发生日益频繁，造成的大规模停电事故频发，由此带来巨大的经济损失。配电网在极端天气情况下的正常运行，对保障人们生活生产、抵御灾害事故，推动社会发展具有重要意义。
随着电力信息物理融合的深入，极端事件下配电网灾害损毁预测已经成为可能。由于极端灾害引发的停电事故逐渐增多，灾害风险下如何提升配电网弹性逐渐成为研究热点。现有的对于含分布式电源的配电网在发生故障后，通过孤岛划分与网络重构减少系统停电范围，利用储能等分布式电源向配电网内重要负荷持续供电，减小停电损失，从而提高整个配电网的供电弹性。
提升配电网应对低频率极端事件的能力和尽快恢复到正常供电状态的能力尤为重要，而目前采用的方式主要是从配电网在灾害中抵御或灾害后恢复的阶段制定运行策略，未考虑配电网在极端事件前的准备与防御能力，导致配电网的整体供电弹性较弱，不能进行事件前准备，事件发生前的防御能力低下。
发明内容
为了解决上述现有技术存在的不足，本发明提供基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法。将电力系统的灾变防御架构贯穿于电力规划期到恢复控制的整个过程，并将气象和地质等电力系统外部预测信息融入停电防御系统，灾害预测技术将极大提升电力系统的故障感知力，其将为配电网弹性的提升带来巨大潜力。
本发明提出的技术方案为：
基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立配电网故障防御模型；
建立配电网故障抵御模型；
建立配电网故障恢复模型；
对配电网故障防御模型、配电网故障抵御模型和配电网故障恢复模型求解获得配电网弹性供电策略。
作为本发明的进一步技术方案为，所述建立配电网故障防御模型，具体包括：
故障防御模型包括建立网架结构强度函数和储备电量函数，其中，
式(3)、(4)中，Ωtd为灾害持续时间段集合；wi为负荷i的权重系数；rt,i为t时段负荷i的故障吸收弹性系数；Ωtb为灾害发生前时间段集合；Ωb为储能节点集合；
为t时段储能i充放电功率，充电功率为正，放电功率为负；fb1为网架结构强度函数，fb2为储备电量函数。
作为本发明的进一步技术方案为，所述故障吸收弹性系数为：
式(5)中，λt,ji表示t时段负荷j对负荷i的影响系数，λt,ji＝0表示电流无法从负荷j流向负荷i，当电流可以从负荷i流向负荷j时，为量化电源至负荷的供电跳数，考虑配电网节点规模，λt,ji∈(0,1)；At为t时段内的线路开断矩阵，Bt为t时段内的负荷节点与电源关联矩阵：
式(6)中，αt,ij表示线路ij在t时段内线路的开断状态，αt,ij＝1表示线路联通，αt,ij＝0表示线路断开；βt,ii表示负荷与电源连接状态，βt,ii＝1表示负荷i与电源直接连接，βt,ii＝0表示负荷与电源无直接连接或与其连接的电源在t时段无法供电。
作为本发明的进一步技术方案为，所述建立配电网故障抵御模型，具体包括：
故障抵御模型包括负荷总恢复价值和网络损耗；故障抵御模型的目标函数为：
式(7)中，θt,i为t时段负荷i的供电恢复状态，θt,i＝1表示t时段负荷i恢复供电，θt,i＝0表示停电；lt,i表示t时段i节点负荷大小；Pt loss为系统在t时段的有功损耗。
作为本发明的进一步技术方案为，所述建立配电网故障恢复模型，具体包括：故障恢复模型的目标函数为：
式(8)中，Ωta为灾害后至恢复前的时间段集合；Ωv为应急电源车集合；
为应急电源车i的最大放电功率；δt,i为t时段应急电源车i的运行状态，δt,i＝0表示应急电源车接入孤岛，δt,i＝1表示应急电源车处于电能转运途中。
作为本发明的进一步技术方案为，对配电网故障防御模型、配电网故障抵御模型和配电网故障恢复模型求解获得配电网弹性供电策略，具体包括：
建立配电网的运行约束；
建立配电网拓扑约束、系统潮流约束和系统安全约束；
对配电网的运行约束、配电网拓扑约束、系统潮流约束和系统安全约束进行松弛处理；
采用二阶锥模型对配电网的运行约束、配电网拓扑约束、系统潮流约束和系统安全约束进行旋转锥约束转化为混合整数二阶锥规划模型；
采用YAMIP编程，CPLEX、MOSEK对混合整数二阶锥规划模型进行求解得到配电网弹性供电策略。
作为本发明的进一步技术方案为，所述配电网的运行约束包括：分布式电源出力约束和储能、应急电源车运行约束；其中，
分布式电源出力约束为：
其中
分别为时间段t内i节点处的电源发出的有功功率和无功功率；
为时间段t内i节点处的电源有功出力的上下限；
为i节点接入电源的容量；
为节点i处的电源最小运行功率因数；
储能、应急电源车运行约束为：
其中
为时间段t内i节点处的储能充放电功率，充电功率为正，放电功率为负；
为时间面t内i节点处的储能发出的无功功率；
为i节点处储能的容量；
为i节点处储能无功功率上限，
为时间段t初始时刻i节点处储能荷电状态；Δt为时间段步长；
为时间段t内节点i处储能运行损耗；
为接入节点i上储能系统的损耗系数；
和
分别为节点i处储能荷电状态的上、下限。
作为本发明的进一步技术方案为，所述配电网拓扑约束为：
αij＝γij+γji i,j∈Ωb； (17)
式中，Ωb为配电网支路集合；Ωs为失电节点集合；αij表示支路ij的开断状态，αij＝1表示开关闭合，αij＝0表示开关断开；γij和γji代表节点i和j在的父子关系，若节点j是节点i的父节点，则γij＝1且γji＝0，反之则γji＝1且γij＝0，若节点i与节点j不相连，则γij＝γji＝αij＝0；
系统潮流约束为：
当配电网发生故障时，网络拓扑结构发生变化，对传统Distflow潮流模型进行改进，引入线路开断变量γt,ij对潮流方程进行松弛，得到适用于配电网故障恢复的Distflow潮流运行约束如下：
式中，It,ij为时间段t内节点i流向节点j的电流幅值；Ut,i为时间段t内节点i的电压幅值；Rij为支路ij的电阻；Xij为支路ij的电抗；Pt,ij、Qt,ij分别为t时刻支路ij传输的有功功率和无功功率；Pt,j、Qt,j分别为时间段t内节点j注入的有功功率和无功功率；
分别为时间段t内分布式电源注入节点j的有功功率和无功功率；
分别为时间段t内节点j处的储能释放的有功功率和无功功率；
分别为t时刻节点j上负荷消耗的有功功率和无功功率；f(j)和s(j)分别为配电网中节点j的父节点和子节点的集合；
所述系统安全约束包括运行电压约束和支路容量约束，其中：运行电压约束为：
其中，
和
分别为节点i电压的上、下限；
支路容量约束为：
其中，
为支路ij电流的上限。
作为本发明的进一步技术方案为，所述对配电网的运行约束、配电网拓扑约束、系统潮流约束和系统安全约束进行松弛处理；具体包括：
采用凸松弛处理，引入变量
和
替换
和
通过引入不等式约束式对配电网的运行约束、配电网拓扑约束进行松弛，使得断开支路的有功功率、无功功率和线路电流为零，且对闭合支路无约束；
-αijM2≤Pt,ij≤αijM2； (33)
-αijM3≤Qt,ij≤αijM3； (34)
-αijM4≤It,ij≤αijM4； (35)
式中：M1、M2、M3和M4为足够大的正数。
作为本发明的进一步技术方案为，所述采用二阶锥模型对配电网的运行约束、配电网拓扑约束、系统潮流约束和系统安全约束进行旋转锥约束转化为混合整数二阶锥规划模型；具体包括：
采用二阶锥模型对约束进行转化，将约束式进行旋转锥约束转化为混合整数二阶锥规划模型得：
本发明的有益效果为：
1、本发明通过分析灾害预测对配电网弹性供电的提升作用，首先基于灾害预测信息，提出配电网弹性评估指标；在考虑应急电源车的优化部署与电能转运转运，在分布式电源出力、储能和应急电源车运行、配电网拓扑等约束条件下，提出配电网遭遇突发性灾害时的预防、抵御和恢复三个阶段的供电弹性提升模型，利用二阶锥松弛方法将所构建的非凸非线性模型转化为混合整数二阶锥规划模型并求解。
2、本发明配电网弹性恢复可以在突发性灾害情况下，基于灾害预估，通过故障预防、故障抵御和故障恢复三阶段模型在多种约束下的求解，得到可以提高灾后配电网储备电量、提升配电网弹性的配电网多时段弹性提升策略。
3、根据灾害全过程提出配电网三阶段弹性提升策略框架，建立故障预防、故障抵御和故障恢复三阶段模型，从过程规划提升配电网在灾害下的供电弹性。
4、根据灾害预测信息，提出灾害前的故障预防策略；考虑新能源在灾害中的运行情况，计算节点供电弹性吸收系数，优化部署应急电源车；通过提前闭合联络开关，最大化储能充电功率，提高了灾害发生后配电网的储备电量。
5、考虑应急电源车部署和转运的故障预防和故障恢复模型对配电网的电源进行优化部署，对各孤岛的供电能力进行转运分配，提升了重要负荷的供电弹性。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
图1为本发明提供的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法流程示意图；
图2为本发明提供的改进的PG&E69节点配电系统示意图；
图3为本发明提供的配电网故障情况示意图；
图4为本发明提供的新能源发电和负荷接入预测情况示意图；
图5a为本发明提供的在预防阶段的配电网供电示意图；
图5b为本发明提供的在抵御阶段的配电网供电示意图；
图5c为本发明提供的在恢复阶段的配电网供电示意图；
图6为本发明提供的故障预防阶段配电网供电示意图；
图7为本发明提供的故障预防期间两种策略的配电网储备电量状况示意图；
图8为本发明提供的故障抵御阶段以及后续的恢复阶段配电网供电恢复示意图；
图9为本发明提供的两种策略下负荷回复恢复量及价值量对比示意图；
图10为本发明提供的灾害全过程下节点电压标幺值示意图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整地描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明的实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属于本发明保护的范围。
本发明提供基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，将灾害预测与配电网供电恢复决策结合的目的在于预先提升配电网的灾害抵御能力以提高配电网在灾害中和灾害后的供电弹性。本发明借助气象数据预测数据、自然灾害历史数据、设备运行参数、实时能量流等信息，使配电系统能够在不同扰动事件发生前对系统运行风险进行预测，对可能发生的运行风险进行预测，研判风、雨、雾、雪等灾害类型和灾害程度不同的极端事件对配电网发、输、配、用电设备影响。灾害预测对配电网供电的弹性提升具体有两个方面：
(1)灾害预测在时间上为配电网提供事故应对准备时间和多源在时间维度的协同数据。通过对灾害开始时刻和持续时长的预测，配电网能提前强化网架结构，提升储能备用电量，规划应急电源车的部署，提升重要负荷供电的供电有源性和冗余度，提高重要负荷的供电可靠性和持续性。其次，根据灾害类型和猛烈程度预测间歇性电源的出力受限时段与恢复时长，协同规划电源出力，有利于综合利用多源发电容量，实现发电资源的优化配置，从而恢复更多重要负荷。
(2)风险预测在空间上为配电网提供灾害途径路径和影响范围。通过对灾害发生位置和影响范围的预测，配电网可以提前规划孤岛策略，隔离故障区域，预防连锁故障。其次根据受灾的空间位置和给予系统连通性预警，以系统功能恢复效益最大化配置应急电源部署位置，保证重要负荷和供电电源的连通性，在事故中和事故后提升负荷供电可靠性。
本发明在灾害预测技术的加持下，制定配电网灾害前、灾害中和灾害后三个阶段的预防、抵御和恢复策略，考虑三阶段之间的关联性，协同提升配电网在灾害下的恢复弹性。抵御能力。
本发明提供的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，包括：
建立配电网故障防御模型；
建立配电网故障抵御模型；
建立配电网故障恢复模型；
对配电网故障防御模型、配电网故障抵御模型和配电网故障恢复模型求解获得配电网弹性供电模型。
本发明通过分析灾害预测对配电网弹性供电的提升作用，首先基于灾害预测信息，提出配电网弹性评估指标。在考虑应急电源车的优化部署与电能转运转运，在分布式电源出力、储能和应急电源车运行、配电网拓扑等约束条件下，提出配电网遭遇突发性灾害时的预防、抵御和恢复三个阶段的供电弹性提升模型，利用二阶锥松弛方法将所构建的非凸非线性模型转化为混合整数二阶锥规划模型并求解。该配电网弹性恢复可以在突发性灾害情况下，基于灾害预估，通过故障预防、故障抵御和故障恢复三阶段模型在多种约束下的求解，得到可以提高灾后配电网储备电量、提升配电网弹性的配电网多时段弹性提升策略。
在含分布式电源的配电网中，某一时刻的系统功能如式所示：
式(1)中：Ωn表示配电网负荷节点集合；ωi表示负荷i的权重，由该负荷的重要程度决定；Li(t)表示t时刻负荷i的大小。
由此式构建故障场景下，配电网弹性指标R：
式(2)中：T表示故障持续的时段；LT(t)表示无故障时t时刻系统功能大小。该公式表示极端灾害下系统功能维持正常状态的比例。
在步骤101中，建立配电网故障防御模型，具体包括：
故障防御模型包括建立网架结构强度函数和储备电量函数，其中，
式(3)、(4)中，Ωtd为灾害持续时间段集合；wi为负荷i的权重系数；rt,i为t时段负荷i的故障吸收弹性系数；Ωtb为灾害发生前时间段集合；Ωb为储能节点集合；
为t时段储能i充放电功率，充电功率为正，放电功率为负；fb1为网架结构强度函数，fb2为储备电量函数。
故障预防模型从电网供电结构和供电潮流两个方面提升故障抵御弹性，(1)增强重要负荷供电的冗余度。配电网根据灾害持续时段内电源出力预测情况对配电网供电薄弱环节进行评估，通过闭合联络开关、部署应急电源车实现重要负荷多路供电。(2)提高储能的备用电量。在故障发生前，配电网在不影响用电设备服役性能的情况下，最大化储能充电功率，提升灾害前配电网的储备电量。
其中，故障吸收弹性系数由负荷供电有源性(与电源连接紧密程度)和负荷供电冗余度组成，表示负荷对故障的抵御能力；包括DG的配电网中散布储能装置，在收到灾害预警时可以调度应急电源车进行供电部署；灾害持续期间时，新能源出力受限，线路故障难以准去预测，配电网供电拓扑为时变结构，负荷供电的故障吸收弹性系数表达式为：
式(5)中，λt,ji表示t时段负荷j对负荷i的影响系数，λt,ji＝0表示电流无法从负荷j流向负荷i，当电流可以从负荷i流向负荷j时，为量化电源至负荷的供电跳数，考虑配电网节点规模，λt,ji∈(0,1)；At为t时段内的线路开断矩阵，Bt为t时段内的负荷节点与电源关联矩阵：
式(6)中，αt,ij表示线路ij在t时段内线路的开断状态，αt,ij＝1表示线路联通，αt,ij＝0表示线路断开；βt,ii表示负荷与电源连接状态，βt,ii＝1表示负荷i与电源直接连接，βt,ii＝0表示负荷与电源无直接连接或与其连接的电源在t时段无法供电。
为了尽量长时间为重要负荷供电，建立由负荷总恢复价值和网络损耗组成的故障抵御模型目标函数；故障抵御模型的目标函数为：
式(7)中，θt,i为t时段负荷i的供电恢复状态，θt,i＝1表示t时段负荷i恢复供电，θt,i＝0表示停电；lt,i表示t时段i节点负荷大小；Pt loss为系统在t时段的有功损耗。
考虑利用应急电源车将电能从供电充足的孤岛输送至电力不足的孤岛，最大限度恢复价值量最多负荷，同时降低电能转移时段损失的供电能力和配电网电能输送过程中产生的网络损耗，建立故障恢复模型目标函数。故障恢复模型的目标函数为：
式(8)中，Ωta为灾害后至恢复前的时间段集合；Ωv为应急电源车集合；
为应急电源车i的最大放电功率；δt,i为t时段应急电源车i的运行状态，δt,i＝0表示应急电源车接入孤岛，δt,i＝1表示应急电源车处于电能转运途中。
在步骤104中，对配电网故障防御模型、配电网故障抵御模型和配电网故障恢复模型求解获得配电网弹性供电模型，具体包括：
建立配电网的运行约束和配电网拓扑约束；
采用凸松弛处理，引入不等式约束式对配电网的运行约束和配电网拓扑约束进行松弛，使得断开支路的有功功率、无功功率和线路电流为零，且对闭合支路无约束；
采用二阶锥模型对约束进行转化，将约束式进行旋转锥约束转化为混合整数二阶锥规划模型；
采用YAMIP编程，CPLEX、MOSEK对混合整数二阶锥规划模型进行求解。
本发明实施例中，配电网的运行约束包括：分布式电源出力约束和储能、应急电源车运行约束；
分布式电源出力约束：
其中
分别为时间段t内i节点处的电源发出的有功功率和无功功率；
为时间段t内i节点处的电源有功出力的上下限；
为i节点接入电源的容量；
为节点i处的电源最小运行功率因数；
储能、应急电源车运行约束：
其中
为时间段t内i节点处的储能充放电功率，充电功率为正，放电功率为负；
为时间面t内i节点处的储能发出的无功功率；
为i节点处储能的容量；
为i节点处储能无功功率上限，
为时间段t初始时刻i节点处储能荷电状态；Δt为时间段步长；
为时间段t内节点i处储能运行损耗；
为接入节点i上储能系统的损耗系数；
和
分别为节点i处储能荷电状态的上、下限。
进一步的，所述配电网拓扑约束包括：系统潮流约束和系统安全约束；配电网拓扑约束：
αij＝γij+γji i,j∈Ωb； (17)
式中，Ωb为配电网支路集合；Ωs为失电节点集合；αij表示支路ij的开断状态，αij＝1表示开关闭合，αij＝0表示开关断开；γij和γji代表节点i和j在的父子关系，若节点j是节点i的父节点，则γij＝1且γji＝0，反之则γji＝1且γij＝0，若节点i与节点j不相连，则γij＝γji＝αij＝0；
系统潮流约束：当配电网发生故障时，网络拓扑结构发生变化，对传统Distflow潮流模型进行改进，引入线路开断变量γt,ij对潮流方程进行松弛，得到适用于配电网故障恢复的Distflow潮流运行约束如下
式中，It,ij为时间段t内节点i流向节点j的电流幅值；Ut,i为时间段t内节点i的电压幅值；Rij为支路ij的电阻；Xij为支路ij的电抗；Pt,ij、Qt,ij分别为t时刻支路ij传输的有功功率和无功功率；Pt,j、Qt,j分别为时间段t内节点j注入的有功功率和无功功率；
分别为时间段t内分布式电源注入节点j的有功功率和无功功率；
分别为时间段t内节点j处的储能释放的有功功率和无功功率；
分别为t时刻节点j上负荷消耗的有功功率和无功功率；f(j)和s(j)分别为配电网中节点j的父节点和子节点的集合。
系统安全约束包括运行电压约束和支路容量约束：
运行电压约束为：
其中
和
分别为节点i电压的上、下限。
支路容量约束为：
其中
为支路ij电流的上限。
本发明建立的配电网弹性供电模型含有非凸非线性约束，且所采用改进的Distflow潮流模型仅适用于闭合支路，难以求解故障后拓扑变化的配电网模型。因此采用凸松弛处理和二阶锥转化将该模型变为适用于配电网故障后重构的线性模型以方便求解。
采用凸松弛处理，引入不等式约束式对配电网的运行约束和配电网拓扑约束进行松弛，使得断开支路的有功功率、无功功率和线路电流为零，且对闭合支路无约束；具体包括：
为使改进Distflow潮流约束模型适用于因故障断开支路，引入变量
和
替换
和
通过引入不等式约束式对上述约束进行松弛，使得断开支路的有功功率、无功功率和线路电流为零，且对闭合支路无约束。
-αijM2≤Pt,ij≤αijM2； (33)
-αijM3≤Qt,ij≤αijM3； (34)
-αijM4≤It,ij≤αijM4； (35)
式中：M1、M2、M3和M4为足够大的正数。
本发明实施例中，采用二阶锥模型对约束进行转化，将约束式进行旋转锥约束转化为混合整数二阶锥规划模型；具体包括：
采用二阶锥模型对约束进行转化，将约束式进行旋转锥约束转化为混合整数二阶锥规划模型得：
经过以上步骤，配电网多时段弹性供电模型由难以高效求解的混合整数非线性规划模型转换为二阶锥规划模型。可采用YAMIP编程，CPLEX、MOSEK等软件进行求解。
本发明提供了一种配电网多时段供电弹性恢复策略，为验证本发明提供的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法方法的有效性，本实施例提供了一个具体实例：其中改进的PG&E69节点配电系统如附图2所示，配电网参数见表1，节点负荷等级见表2，一级、二级和普通负荷权重分别为100、10、1。分布式电源参数如表3所示，储能和应急电源车参数如表4所示。配电网共有4处应急电源车接入点，电源车在4处接入点的移动部署平均耗时如表5所示。
表1 69节点配电系统参数
表2节点负荷等级
表3分布式电源发电参数
| 编号 | 接入点 | 类型 | 最大有功功率/kW | 最大无功功率/kvar |
| WT1 | 10 | 风力发电 | 800 | 380 |
| WT2 | 31 | 风力发电 | 400 | 220 |
| PV1 | 48 | 光伏发电 | 280 | 100 |
| PV2 | 64 | 光伏发电 | 300 | 120 |
表4储能和应急电源车参数
| 编号 | 接入点 | 类型 | 容量/kWh | 最大充/放电功率/kW | 最大/最小SOC/p.u. |
| ESS1 | 4 | 储能电站 | 400 | 200/200 | 0.9/0.1 |
| ESS2 | 20 | 储能电站 | 280 | 120/120 | 0.9/0.1 |
| MPS1 | - | 应急电源车 | 300 | 180/180 | 0.9/0.1 |
| MPS2 | - | 应急电源车 | 300 | 180/180 | 0.9/0.1 |
表5应急电源车在接入点移动部署平均耗时
| 移动部署平均耗时 | 节点13 | 节点30 | 节点45 | 节点66 |
| 节点13 | - | 15min | 15min | 15min |
| 节点30 | 15min | - | 30min | 30min |
| 节点45 | 15min | 30min | - | 45min |
| 节点66 | 15min | 30min | 45min | - |
假定场景配电系统在12:00收到暴雨预警，预计在14:00-16:00时段发生特大暴雨灾害。14:00线路(2,3)(10,11)(23,24)(60,61)发生故障；15:35线路(28,29)(14,15)(44,45)发生故障，灾害持续2小时，配电网故障情况如附图3所示。根据灾害影响范围及电网恢复进程进行评估后，配电网约在2.5h后可恢复该配电区域的供电服务，故障总持续时间为4.5小时。新能源发电和负荷接入预测情况如图4所示。供电策略计算时间间隔取15min，Δt＝0.25h，总时段为26段，1-8时段为故障预防时段，9-16为故障抵御时段，16-26为故障恢复时段。
策略1：使用本发明所提出的故障预防方法，在灾害发生前，提前闭合联络开关，考虑负荷供电弹性吸收系数和储能最大充电功率，建立故障预防模型，求解灾害发生前的预防策略；灾害持续时段，考虑负荷供电网损最小化，求解出事故抵御的弹性提升策略。灾害过后，建立故障恢复模型，考虑应急电源车供电输送能力，移动部署能力最大化供电效益，求解故障恢复期间的供电策略。
策略2：故障预防阶段，以辐射重要负荷最多为原则部署应急电源车部署，不提前闭合联络开关的情况下对储能进行充电。故障抵御阶段，以孤岛内负荷恢复总量最大为目标，不考虑网损。故障恢复阶段，不考虑应急电源车的移动部署，求解故障恢复策略。
使用本发明所提的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法在预防、抵御、恢复三个阶段的配电网供电示意图如图5a、图5b、图5c所示。
故障预防阶段，如图5a所示，故障预防阶段，策略1在保证负荷正常供电的同时，配电网通过提前闭合联络开关，最大化储能充电功率，同时将两辆应急电源车部署至根据负荷供电弹性吸收系数计算出的使配电网供电可靠性最大的节点。算例中λji∈{0,0.4}，电源车部署点对配电网供电可靠性提升指标如表6所示。
表6应急电源车不同部署地点结果对比
策略2故障预防阶段配电网供电如图6所示。应急电源车部署以辐射重要负荷最多为原则，部署于节点13和节点45，预防阶段联络线开关未闭合，未优化储能充电功率。故障预防期间两种策略的配电网储备电量状况如图7所示。由于策略2未提前闭合联络开关，线路满载情况下储能充电功率受限，在灾害发生前配电网储备的总容量相较策略1少148kWh。
在故障抵御阶段，灾害持续期间，特大暴雨造成的故障使配电网形成三处孤岛，期间风电、光伏退出运行，此时由配电网内的储能和提前部署的应急电源车进行供电。策略2在故障抵御阶段以及后续的恢复阶段配电网供电恢复如附图8所示。故障抵御阶段两种策略的运行结果对比如表7所示。其中负荷恢复总量由式(1)求得；配电网的弹性指标由式(2)求得。由于策略2应急电源车的部署未考虑节点供电故障弹性吸收系数，受暴雨影响WT2退出运行，节点31的一级负荷和节点30处的二级负荷失电。此外，由于在策略2故障预防阶段储能储备电量较少，且故障抵御阶段的供电未考虑网络损耗，负荷恢复总量和储能剩余电量均低于策略1。俩种策略下负荷回复恢复量以及价值量对比如附图9所示。
表7不同故障抵御策略比较
在故障恢复阶段，灾害过后，在等待故障修复的故障恢复阶段，风电、光伏重新投入运行。在策略1中，如附图5(c)所示，孤岛G3由于负荷少，风电充足，应急电源车经短暂充电后，将储备电量由节点30经30min转运后接入节点66，缓解孤岛G1的供电压力。故障恢复阶段两种策略的运行结果如表8所示。其中负荷恢复总量由前文引用的式(1)求得；配电网的弹性指标由式(2)求得。通过对电源总出力的对比分析，本发明所提故障恢复模型能有效感知各孤岛的电量情况，通过应急电源车对电能的转运，将电能在孤岛间优化分配，使总的负荷恢复效益最大化。
表8不同故障恢复策略比较
本发明的三阶段配电网弹性恢复策略下，灾害全过程中三个孤岛关键负荷各时段的节点电压如附图10所示。由于约束条件中有对电压的限制，无论是事故抵御阶段，还是到故障恢复后的正常运行状态，其电压偏移值均负荷约束限制，符合配电网稳定正常运行的条件。
由以上分析可得结论：(1)根据灾害全过程提出配电网三阶段弹性提升策略框架，建立故障预防、故障抵御和故障恢复三阶段模型，从过程规划提升配电网在灾害下的供电弹性。(2)根据灾害预测信息，提出灾害前的故障预防策略。考虑新能源在灾害中的运行情况，计算节点供电弹性吸收系数，优化部署应急电源车。通过提前闭合联络开关，最大化储能充电功率，提高了灾害发生后配电网的储备电量。(3)考虑应急电源车部署和转运的故障预防和故障恢复模型对配电网的电源进行优化部署，对各孤岛的供电能力进行转运分配，提升了重要负荷的供电弹性。
以上对本发明进行了详细介绍，但是本发明不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。不脱离本发明的构思和范围可以做出许多其他改变和改型。应当理解，本发明不限于特定的实施方式，本发明的范围由所附权利要求限定。
Claims (10)
1.基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立配电网故障防御模型；
建立配电网故障抵御模型；
建立配电网故障恢复模型；
对配电网故障防御模型、配电网故障抵御模型和配电网故障恢复模型求解获得配电网弹性供电策略。
2.根据权利要求1所述的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，其特征在于，所述建立配电网故障防御模型，具体包括：
故障防御模型包括建立网架结构强度函数和储备电量函数，其中，
式(3)、(4)中，Ωtd为灾害持续时间段集合；wi为负荷i的权重系数；rt,i为t时段负荷i的故障吸收弹性系数；Ωtb为灾害发生前时间段集合；Ωb为储能节点集合；
为t时段储能i充放电功率，充电功率为正，放电功率为负；fb1为网架结构强度函数，fb2为储备电量函数。
3.根据权利要求2所述的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，其特征在于，所述故障吸收弹性系数为：
式(5)中，λt,ji表示t时段负荷j对负荷i的影响系数，λt,ji＝0表示电流无法从负荷j流向负荷i，当电流可以从负荷i流向负荷j时，为量化电源至负荷的供电跳数，考虑配电网节点规模，λt,ji∈(0,1)；At为t时段内的线路开断矩阵，Bt为t时段内的负荷节点与电源关联矩阵：
式(6)中，αt,ij表示线路ij在t时段内线路的开断状态，αt,ij＝1表示线路联通，αt,ij＝0表示线路断开；βt,ii表示负荷与电源连接状态，βt,ii＝1表示负荷i与电源直接连接，βt,ii＝0表示负荷与电源无直接连接或与其连接的电源在t时段无法供电。
4.根据权利要求1所述的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，其特征在于，所述建立配电网故障抵御模型，具体包括：
故障抵御模型包括负荷总恢复价值和网络损耗；故障抵御模型的目标函数为：
式(7)中，θt,i为t时段负荷i的供电恢复状态，θt,i＝1表示t时段负荷i恢复供电，θt,i＝0表示停电；lt,i表示t时段i节点负荷大小；Pt loss为系统在t时段的有功损耗。
5.根据权利要求1所述的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，其特征在于，所述建立配电网故障恢复模型，具体包括：故障恢复模型的目标函数为：
式(8)中，Ωta为灾害后至恢复前的时间段集合；Ωv为应急电源车集合；
为应急电源车i的最大放电功率；δt,i为t时段应急电源车i的运行状态，δt,i＝0表示应急电源车接入孤岛，δt,i＝1表示应急电源车处于电能转运途中。
6.根据权利要求1所述的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，其特征在于，对配电网故障防御模型、配电网故障抵御模型和配电网故障恢复模型求解获得配电网弹性供电策略，具体包括：
建立配电网的运行约束；
建立配电网拓扑约束、系统潮流约束和系统安全约束；
对配电网的运行约束、配电网拓扑约束、系统潮流约束和系统安全约束进行松弛处理；
采用二阶锥模型对配电网的运行约束、配电网拓扑约束、系统潮流约束和系统安全约束进行旋转锥约束转化为混合整数二阶锥规划模型；
采用YAMIP编程，CPLEX、MOSEK对混合整数二阶锥规划模型进行求解得到配电网弹性供电策略。
7.根据权利要求6所述的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，其特征在于，所述配电网的运行约束包括：分布式电源出力约束和储能、应急电源车运行约束；其中，
分布式电源出力约束为：
其中
分别为时间段t内i节点处的电源发出的有功功率和无功功率；
为时间段t内i节点处的电源有功出力的上下限；
为i节点接入电源的容量；
为节点i处的电源最小运行功率因数；
储能、应急电源车运行约束为：
其中
为时间段t内i节点处的储能充放电功率，充电功率为正，放电功率为负；
为时间面t内i节点处的储能发出的无功功率；
为i节点处储能的容量；
为i节点处储能无功功率上限，
为时间段t初始时刻i节点处储能荷电状态；Δt为时间段步长；
为时间段t内节点i处储能运行损耗；
为接入节点i上储能系统的损耗系数；
和
分别为节点i处储能荷电状态的上、下限。
8.根据权利要求6所述的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，其特征在于，所述配电网拓扑约束为：
αij＝γij+γjii,j∈Ωb； (17)
式中，Ωb为配电网支路集合；Ωs为失电节点集合；αij表示支路ij的开断状态，αij＝1表示开关闭合，αij＝0表示开关断开；γij和γji代表节点i和j在的父子关系，若节点j是节点i的父节点，则γij＝1且γji＝0，反之则γji＝1且γij＝0，若节点i与节点j不相连，则γij＝γji＝αij＝0；
系统潮流约束为：
当配电网发生故障时，网络拓扑结构发生变化，对传统Distflow潮流模型进行改进，引入线路开断变量γt,ij对潮流方程进行松弛，得到适用于配电网故障恢复的Distflow潮流运行约束如下：
式中，It,ij为时间段t内节点i流向节点j的电流幅值；Ut,i为时间段t内节点i的电压幅值；Rij为支路ij的电阻；Xij为支路ij的电抗；Pt,ij、Qt,ij分别为t时刻支路ij传输的有功功率和无功功率；Pt,j、Qt,j分别为时间段t内节点j注入的有功功率和无功功率；
分别为时间段t内分布式电源注入节点j的有功功率和无功功率；
分别为时间段t内节点j处的储能释放的有功功率和无功功率；
分别为t时刻节点j上负荷消耗的有功功率和无功功率；f(j)和s(j)分别为配电网中节点j的父节点和子节点的集合；
所述系统安全约束包括运行电压约束和支路容量约束，其中：运行电压约束为：
其中，
和
分别为节点i电压的上、下限；
支路容量约束为：
其中，
为支路ij电流的上限。
9.根据权利要求6所述的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，其特征在于，所述对配电网的运行约束、配电网拓扑约束、系统潮流约束和系统安全约束进行松弛处理；具体包括：
采用凸松弛处理，引入变量
和
替换
和
通过引入不等式约束式对配电网的运行约束、配电网拓扑约束进行松弛，使得断开支路的有功功率、无功功率和线路电流为零，且对闭合支路无约束；
-αijM2≤Pt,ij≤αijM2； (33)
-αijM3≤Qt,ij≤αijM3； (34)
-αijM4≤It,ij≤αijM4； (35)
式中：M1、M2、M3和M4为足够大的正数。
10.根据权利要求6所述的基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法，其特征在于，所述采用二阶锥模型对配电网的运行约束、配电网拓扑约束、系统潮流约束和系统安全约束进行旋转锥约束转化为混合整数二阶锥规划模型；具体包括：
采用二阶锥模型对约束进行转化，将约束式进行旋转锥约束转化为混合整数二阶锥规划模型得：
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211263538.2A CN115995807A (zh) | 2022-10-16 | 2022-10-16 | 基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211263538.2A CN115995807A (zh) | 2022-10-16 | 2022-10-16 | 基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115995807A true CN115995807A (zh) | 2023-04-21 |
Family
ID=85993171
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211263538.2A Pending CN115995807A (zh) | 2022-10-16 | 2022-10-16 | 基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115995807A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116937580A (zh) * | 2023-09-19 | 2023-10-24 | 华北电力大学 | 一种基于直流线路互联的区-隧供电系统弹性恢复方法 |
| CN117878926A (zh) * | 2024-03-11 | 2024-04-12 | 国网上海市电力公司 | 一种韧性电网的监测预警和应急处理方法和系统 |
-
2022
- 2022-10-16 CN CN202211263538.2A patent/CN115995807A/zh active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116937580A (zh) * | 2023-09-19 | 2023-10-24 | 华北电力大学 | 一种基于直流线路互联的区-隧供电系统弹性恢复方法 |
| CN116937580B (zh) * | 2023-09-19 | 2023-11-28 | 华北电力大学 | 一种基于直流线路互联的区-隧供电系统弹性恢复方法 |
| CN117878926A (zh) * | 2024-03-11 | 2024-04-12 | 国网上海市电力公司 | 一种韧性电网的监测预警和应急处理方法和系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108988322B (zh) | 考虑系统时变性的微网运行策略优化方法 | |
| WO2022257712A1 (zh) | 面向韧性提升的配电网分布式电源储能控制方法及系统 | |
| CN115995807A (zh) | 基于灾害预测的配电网多时段供电弹性提升方法 | |
| CN113962461A (zh) | 一种基于环境数据预测的配电网韧性提升策略 | |
| CN111293683A (zh) | 一种兼顾安全性与经济性的配网自愈优化方法 | |
| CN113657619B (zh) | 考虑故障连锁的关键弹性提升元件辨识及故障恢复方法 | |
| Zhang et al. | Boosting the power grid resilience under typhoon disasters by coordinated scheduling of wind energy and conventional generators | |
| CN114117730A (zh) | 一种在台风灾害下配电网弹性评估方法 | |
| Yang et al. | Review on vulnerability analysis of power distribution network | |
| CN117543561A (zh) | 一种协同虚拟电厂的柔性配电系统保供方法 | |
| CN116316607A (zh) | 一种联合优化调度方法、系统、设备及介质 | |
| CN115377968A (zh) | 一种考虑可再生能源出力波动的新型配电网顺序恢复优化方法 | |
| CN116014790A (zh) | 一种含分布式能源的配电网弹性评估方法 | |
| Wang et al. | Early warning of distribution transformer based on bp neural network considering the influence of extreme weather | |
| Liu et al. | A resilience enhancement scheme of cyber-physical power system for extreme natural disasters | |
| CN115169138A (zh) | 一种基于解析法的电力系统多层次恢复力评估方法和系统 | |
| CN105896533B (zh) | 一种主动配电网静态安全评估方法 | |
| Yushan et al. | Configuration strategy for flexible resources with resilience enhancement of the distribution system against typhoon disaster | |
| Li et al. | Two-stage robust unit commitment with wind farms and pumped hydro energy storage systems under typhoons | |
| Feng | Development status and development trend of smart grid | |
| Scale | Zhi Li¹, JiaSheng Peng2 (), Youhang Yang², and Yunfeng Wen² 1 Zhejiang Huadian Equipment Testing Institute Co., Ltd., Hangzhou 310000, China 2 | |
| Li et al. | A Two-stage Optimal Operation Strategy of Distribution Networks Considering Mobile Energy Storage Flexibility | |
| Yuan et al. | Resilient Transmission Network Hardening Planning Coordinated with Distribution Network Defensive Strategies Against Typhoons | |
| Ashagire et al. | Design approach of a resilient standalone hybrid AC/DC microgrid of multisource renewable energy with risk reduction strategy | |
| Hou et al. | Research on Capacity Configuration of Hybrid Energy Storage System Considering the Optimal Capacity Proportion of Echelon Batteries |
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 |