CN117117967A - 一种含风电的电网网架的实时恢复方法、装置及设备 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种含风电的电网网架的实时恢复方法、装置及设备，属于电网网架故障恢复技术领域，包括：将含风电的电网网架停电恢复过程均匀划分为多个时段；获取含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据，并确定从初始时段到当前时段的所有已恢复对象；针对已恢复对象，进行故障场景模拟，构建次生故障场景集；将所有对象在当前时段的状态数据以及次生故障场景集，输入预先构建的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型中，得到含风电的电网网架停电实时恢复方案；基于含风电的电网网架停电实时恢复方案，对含风电的电网网架中未恢复的对象进行恢复。本申请能够提高含风电的电网网架的停电恢复效率。

Description

一种含风电的电网网架的实时恢复方法、装置及设备
技术领域
本申请涉及电网网架故障恢复技术领域，具体而言，涉及一种含风电的电网网架的实时恢复方法、装置及设备。
背景技术
随着风电装机比例不断提高，高比例风电将会是未来电网中的发电主体，含风电的电网网架中的负荷将对风电功率依赖性更强，因此在含风电的电网网架停电恢复过程中，需要考虑安全和快速的恢复风电场。风电场的恢复，不仅需要考虑风电并网时已恢复的电网网架的强度，还需考虑风电并网后电网网架应对风电不确定性出力的耐受与调节能力，即考虑含风电的电网网架由于风电不确定性出力的冲击，导致某些元件恢复失败或恢复过程中再次故障带来的风险。
风电接入节点的短路容量比反映了该节点电压对风电注入功率的敏感程度，风电接入节点的短路容量比小则表明系统承受风电扰动的能力强，因此，风电并网安全约束可用风电接入节点短路比进行表征。现有技术中一般对短路容量进行化简，得到短路比与接入点自阻抗的关系。含风电的电网网架节点的自阻抗在网架结构固定的情景下容易计算，然而在优化模型中动态的对接入点自阻抗进行计算、优化就需要将自阻抗进行显式表达。然而现有的自阻抗计算方法效率低且在动态优化过程中实现复杂，简化修正的方法在规模较大的网络中精度较差。
此外，在含风电的电网网架停电恢复过程中，目前技术主要侧重于风电的出力不确定性，尚无技术考虑风电接入后电网网架产生次生故障的影响，导致恢复后的电网网架稳定性不高、抵御风险的能力不强，安全性不足；同时现有的含风电的电网网架故障恢复方案确定过程繁琐，恢复效率低，恢复方案无法应用于实际恢复场景。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种含风电的电网网架的实时恢复方法、装置及设备，用以解决现有技术存在的上述问题，可提高含风电的电网网架的停电恢复效率，提高含风电的电网网架在停电恢复过程中对风电的支撑能力，降低含风电的电网停电恢复中风电接入后的失负荷风险。
第一方面，提供了一种含风电的电网网架的实时恢复方法，该方法可以包括：
将含风电的电网网架停电恢复过程均匀划分为多个时段；其中，所述多个时段包括一个初始时段和多个非初始时段；
获取含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据；其中，所述当前时段为任一非初始时段；所述所有对象包括：已恢复对象和未恢复对象；所述状态数据包括：故障与非故障；所述已恢复对象为初始时段状态数据为故障但当前时段状态数据为非故障的对象；
根据所述含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据，确定所述含风电的电网网架中从初始时段到当前时段的所有已恢复对象；
针对任一已恢复对象，通过将所述已恢复对象的状态数据变更为故障进行故障场景模拟，得到一个次生故障场景；
遍历所述所有已恢复对象，得到多个次生故障场景；
基于所述多个次生故障场景，构建次生故障场景集；
将所述所有对象在当前时段的状态数据以及所述次生故障场景集，输入预先构建的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型中，得到含风电的电网网架停电实时恢复方案；
其中，所述计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型包括：含风电的电网网架停电实时恢复目标函数、潮流模型、网络连通性约束模型、风电接入节点短路比约束模型和失负荷风险计算模型；
基于所述含风电的电网网架停电实时恢复方案，在当前时段的下一时段，对含风电的电网网架中未恢复的对象进行恢复。
在一个可选的实现中，所述对象包括：节点、机组和电力线路；所述节点包括：风电接入节点和非风电接入节点。
在一个可选的实现中，针对任一已恢复对象，通过将所述已恢复对象的状态数据变更为故障进行故障场景模拟，得到一个次生故障场景，包括：
获取含风电的电网网架中从初始时段到当前时段的所有已恢复对象和所有对象在当前时段的状态数据；
针对任一已恢复对象，将所述已恢复对象在所述所有对象在当前时段的状态数据中对应的状态数据，从非故障变更为故障，得到一个次生故障场景。
在一个可选的实现中，所述含风电的电网网架停电实时恢复方案包括：含风电的电网网架在当前时段的下一时段，恢复的节点、机组和电力线路；
其中，所述恢复的节点包括：并网的风电接入节点。
在一个可选的实现中，网架实时恢复目标函数，如下：
其中，f表示含风电的电网网架内已恢复的节点上的失负荷风险；sc表示次生故障场景；表示节点负荷在次生故障场景sc下是否被拾取；/>表示节点i处的负荷；Vi表示节点i是否带电；N1表示次生故障场景集。
在一个可选的实现中，风电接入节点短路比约束模型，如下：
其中，ijC表示电力线路i-j-c上的电流；Ijic表示电力线路j-i-c上的电流；N表示含风电的电网网架中所有节点集合；K0表示含风电的电网网架中所有电力线路集合；bi表示节点上的注入电流；Nw表示含风电的电网网架中所有风电接入节点集合；Pd,i表示风电注入传输功率的标幺值；xijc表示电力线路i-j-c的电抗；zijc表示电力线路i-j-c是否投运的0/1决策变量；M为一个大数；Ui表示节点i的虚拟电压；Uj表示节点j的虚拟电压；Uf表示风电接入节点的虚拟电压；KMISCR,set表示多馈入短路比阈值。
在一个可选的实现中，失负荷风险计算模型，如下：
其中，K表示含风电的电网网架中已恢复的电力线路；表示电力线路i-j-c在次生故障场景sc下的有功功率；Bijc表示电力线路i-j-c的导纳；/>表示节点i在次生故障场景sc下的相角；/>表示节点j在次生故障场景sc下的相角；zijc表示电力线路i-j-c是否投运的0/1决策变量；M表示一个大数；Λ表示次生故障场景集；/>表示电力线路的潮流上限；/>表示机组k在次生故障场景sc下的有功出力；ε表示有向的电力线路集合；/>表示电力线路j-i-c在次生故障场景sc下的有功功率；/>表示节点负荷在次生故障场景sc下是否被拾取；/>表示节点i处的负荷；/>表示电力线路i-j-c在次生故障场景sc下是否被断开；Vi表示节点i是否带电；NL表示含风电的电网网架电力线路总数；N表示含风电的电网网架中所有节点集合；/>表示次生故障场景sc下机组的出力；/>与P k分别表示机组出力的上下限；Gi表示位于节点i的机组集合。
第二方面，提供了一种含风电的电网网架的实时恢复装置，该装置可以包括：
时段划分单元，用于将含风电的电网网架停电恢复过程均匀划分为多个时段；其中，所述多个时段包括一个初始时段和多个非初始时段；
数据获取单元，用于获取含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据；其中，所述当前时段为任一非初始时段；所述所有对象包括：已恢复对象和未恢复对象；所述状态数据包括：故障与非故障；所述已恢复对象为初始时段状态数据为故障但当前时段状态数据为非故障的对象；
对象确定单元，用于根据所述含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据，确定所述含风电的电网网架中从初始时段到当前时段的所有已恢复对象；
场景集构建单元，用于针对任一已恢复对象，通过将所述已恢复对象的状态数据变更为故障进行故障场景模拟，得到一个次生故障场景；遍历所述所有已恢复对象，得到多个次生故障场景；基于所述多个次生故障场景，构建次生故障场景集；
方案确定单元，用于将所述所有对象在当前时段的状态数据以及所述次生故障场景集，输入预先构建的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型中，得到含风电的电网网架停电实时恢复方案；其中，所述计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型包括：含风电的电网网架停电实时恢复目标函数、潮流模型、网络连通性约束模型、风电接入节点短路比约束模型和失负荷风险计算模型；
恢复单元，用于基于所述含风电的电网网架停电实时恢复方案，在当前时段的下一时段，对含风电的电网网架中未恢复的对象进行恢复。
第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面中任一所述的方法步骤。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一所述的方法步骤。
本申请通过将停电恢复过程进行多时段划分，利用当前时段的系统状态与构建的次生故障集，通过本申请的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型，决定下一时段的恢复方案，不仅能够提高恢复的效率、实时性、准确性，还能够实时调整恢复方案，同时恢复后的含风电的电网网架的稳定性、安全性以及抵御风险能力也有了大幅度的提高。
本申请的失负荷风险计算模型在含风电的电网网架恢复的过程中动态地根据含风电的电网网架拓扑计算由于线路开断引起的失负荷风险，并以最小失负荷风险作为目标函数，通过构建含环网络提升系统功率输送能力，提升含风电的电网网架安全性；同时本申请的潮流模型保证了含风电的电网网架基态潮流的稳定性。
本申请的网络连通性约束模型为节点级约束模型，保证系统网架的连通性，同时计算效率高；本申请的风电接入节点短路比约束模型，不仅能够实时、准确、简单的反映含风电的电网网架动态变化的过程，同时可提高含风电的电网网架在停电恢复过程中对风电的支撑能力，降低含风电的电网停电恢复中风电接入后的失负荷风险；进而提高含风电的电网网架停电恢复效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种含风电的电网网架的实时恢复方法流程图；
图2为本申请实施例提供的一种IEEE39节点电力系统初始网架示意图；
图3为本申请实施例提供的一种基于含风电的电网网架的实时恢复方法恢复后的IEEE39节点电力系统网架示意图；
图4为本申请实施例提供的一种仅考虑短路比恢复后的IEEE39节点电力系统网架示意图；
图5为本申请实施例提供的一种含风电的电网网架的实时恢复装置的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本申请实施例，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，都属于本申请保护的范围。
IEEE39节点电力系统，是一个用于仿真测试的典型电力系统。
电力线路，即输电线路和送电线路的统称。
本申请实施例提供的含风电的电网网架的实时恢复方法，可以应用在服务器中，也可以应用在具有较强计算能力的终端中。该服务器可以是物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式含风电的电网网架，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)，以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是移动电话、智能电话、笔记本电脑、数字广播接收器、个人数字助理(PDA)、平板电脑(PAD)等用户设备(User Equipment，UE)、手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、移动台(Mobile Station，MS)、移动终端(Mobile Terminal)等。终端与服务器可以通过有线或无线的通信方式进行直接或间接的连接，本申请在此不做限定。
以下结合说明书附图对本申请的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请，并且在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
图1为本申请实施例提供的一种含风电的电网网架的实时恢复方法的流程示意图。如图1所示，该方法可以包括：
步骤S110、将含风电的电网网架停电恢复过程均匀划分为多个时段。
在本申请实施例中，多个时段包括一个初始时段和多个非初始时段。
步骤S120、获取含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据；根据含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据，确定含风电的电网网架中从初始时段到当前时段的所有已恢复对象。
在本申请实施例中，含风电的电网网架中所有对象包括：已恢复对象和未恢复对象。具体的，已恢复对象具体包括：含风电的电网网架中的节点、机组和电力线路；未恢复对象包括：含风电的电网网架中的节点、机组和电力线路。其中，节点包括：风电接入节点和非风电接入节点。
在本申请实施例中，初始时段为含风电的电网网架初始故障时；当前时段为任一非初始时段。即本申请的方法并非应用于含风电的电网网架初始故障时，而是应用于含风电的电网网架故障后已经恢复一段时间后。
在本申请实施例中，所有对象状态数据包括：故障与非故障。具体的，本申请的状态数据实际为一个状态向量，该状态向量为0/1向量，当为0时，表示此时对象处于故障状态；当为1时，表示此时对象处于非故障状态(即正常运行状态)。具体的，在初始时段，默认所有对象均处于未恢复状态，即含风电的电网网架初始时段，所有对象均为未恢复对象；所有对象的状态向量均为0，即处于故障状态。
在本申请实施例中，已恢复对象为初始时段状态数据为故障但当前时段状态数据为非故障的对象；未恢复对象为初始时段状态数据为故障且当前时段状态数据为故障的对象。故基于获取的初始时段和当前时段的所有对象的状态数据，确定含风电的电网网架中从初始时段到当前时段的所有已恢复对象，即确定含风电的电网网架所有初始时段状态数据为故障但当前时段状态数据为非故障的对象。其中，所有已恢复对象包括：含风电的电网网架中已恢复的节点、机组和电力线路。
步骤S130、针对任一已恢复对象，通过将已恢复对象的状态数据变更为故障进行故障场景模拟，得到一个次生故障场景。
在本申请实施例中，针对任一已恢复对象，通过将已恢复对象的状态数据变更为故障进行故障场景模拟，得到一个次生故障场景，包括：
获取含风电的电网网架中从初始时段到当前时段的所有已恢复对象和所有对象在当前时段的状态数据；针对任一已恢复对象，将已恢复对象在所有对象在当前时段的状态数据中对应的状态数据，从非故障变更为故障，得到一个次生故障场景。
举例说明，含风电的电网网架总计包含2个节点、2个机组与4条电力线路；初始时段即t0时段，含风电的电网网架中所有节点、机组与电力线路均出现故障，此时，含风电的电网网架所有对象的状态数据均为0(0表示故障)；假设当前时段为t5时段，在t0时段至t5时段之间，共计恢复了1个节点、1个机组与1条电力线路，此时，已恢复的1个节点、1个机组与1条电力线路的状态数据为1，剩余的1个节点、1个机组与3条电力线路的状态数据为0；此时，从已恢复的1个节点、1个机组与1条电力线路中任选一个，假设选定了已恢复的节点，则此时选定的已恢复的节点的状态数据变更为0，已恢复的机组和电力线路的状态数据依然为1，未恢复的1个节点、1个机组与3条电力线路的状态数据依然为0，此时由含风电的电网网架的2个节点、2个机组与4条电力线路的状态数据组成的多维状态向量，即为一个次生故障场景，次生故障场景中被选定修改状态数据的已恢复节点、机组或电力线路可称为次生故障节点、次生故障机组或次生故障电力线路。本申请的次生故障场景实际为模拟得到的故障场景，并不是实际电网已恢复的对象再次发生了故障，而是模拟已经恢复的对象发生故障。
步骤S140、遍历所有已恢复对象，得到多个次生故障场景；基于多个次生故障场景，构建次生故障场景集。
在本申请实施例中，实际是基于N-1校验法构建次生故障场景集，即每次只改变一个已恢复对象的状态，从而得到与已恢复对象数量相同的次生故障场景，构建次生故障场景集。
举例说明，如果所有已恢复对象的数量为10，则会得到对应的10个次生故障场景，则得到的次生故障场景集中包含10个次生故障场景。
步骤S150、将所有对象在当前时段的状态数据以及次生故障场景集，输入预先构建的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型中，得到含风电的电网网架停电实时恢复方案。
在本申请实施例中，因高比例风电渗透的含风电的电网网架，完成初期黑启动并通过网架重构形成局部骨干网架后，需考虑风电的并网恢复，同时基于此时含风电的电网网架的网架一般为树形结构，任意元件的再次故障都会造成大量的失负荷与解列发生。因此综合考虑风电并网对交流网架强度要求及网架恢复中期对次生故障的抵御能力提升，本申请提出计及风电接入节点短路比与含风电的电网网架次生故障的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型。具体的，计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型包括：网架实时恢复目标函数、潮流模型、网络连通性约束模型、风电接入节点短路比约束模型和失负荷风险计算模型。
在本申请实施例中，网架实时恢复目标函数，为含风电的电网网架内已恢复的带电节点上的失负荷风险最小，如下：
其中，f表示含风电的电网网架内已恢复的节点上的失负荷风险；sc表示次生故障场景；表示节点负荷在次生故障场景sc下是否被拾取；/>表示节点i处的负荷；Vi表示节点i是否带电；N1表示次生故障场景集。
具体的，当节点、机组或电力线路为非故障状态时，即表示节点、机组或电力线路带电或可投运；当节点、机组或电力线路为非故障状态时，即表示节点、机组或电力线路不带电或不可投运。
在本申请实施例中，含风电的电网网架重构阶段，在保证含风电的电网网架基态潮流稳定下，还需保证含风电的电网网架结构的连通性，传统的含风电的电网网架连通性约束可通过网络流模型进行建模，但传统的网络流在面对规模较大的含风电的电网网架时往往求解速率低。本申请采用一种节点级约束模型保证含风电的电网网架的连通性，含风电的电网网架基态潮流与连通性约束的数学表达如下：
其中，节点级约束模型将含风电的电网网架中节点分配等级并将网络拓扑抽象为有向图；表示电力线路i-j-c上的基态潮流；Bijc表示电力线路i-j-c的导纳；/>表示基态潮流时的一个足够大的数；θj表示节点j的相角；θi表示节点i的相角；zijc表示电力线路i-j-c是否投运的0/1决策变量；ε表示有向电力线路集合；Pk表示机组出力；/>表示电力线路j-i-c上的基态潮流；/>与P k分别表示机组出力的上下限；wijc与wjic分别表示有向电力线路i-j-c或j-i-c是否投运的0/1变量；/>为0/1变量，当与节点i相连接的任意一条电力线路i-j-c投运时即为1；N表示含风电的电网网架中所有节点；NB表示黑启动机组所在节点；Hi表示节点i的级数；Hj表示节点j的级数，若有向电力线路i-j-c则存在则节点i的等级高于节点j的等级；NN表示含风电的电网网架节点数目；NR表示恢复时段内可投运的电力线路数；Gi表示位于节点i的发电机组集合。
公式(2)至公式(8)构成了含风电的电网网架的基态潮流，公式(9)至公式(13)构成保证含风电的电网网架连通性的约束，公式(14)对恢复时段内含风电的电网网架可投运的电力线路数进行约束。
在本申请实施例中，虽然正常运行的含风电的电网网架是固定的，当含风电的电网网架结构确定时，即可计算出各风电接入节点的短路比。但在含风电的电网网架重构的恢复过程中，电力线路的投切是需要决策的变量，含风电的电网网架结构是在恢复过程中动态确定的，因此当风电并网时，需要考虑当前含风电的电网网架结构是否有足够大的短路比支撑风电受端换流器的安全启动。
风电接入节点的短路比与含风电的电网网架节点阻抗相关，可通过构建一个与原网络拓扑结构相似但参数不同的纯电抗等值网络获取，而含风电的电网网架的自阻抗与含风电的电网网架中电力线路投切和机组的投运状态直接相关，因此在含风电的电网网架恢复阶段，可通过电力线路投切和机组的投运恢复风电接入节点的短路比。
含风电的电网网架重构恢复过程中含风电的电网网架的网架是动态变化的，需将电力线路投切状态反映到含风电的电网网架电压与电流的关系中，即当电力线路投运时需满足基尔霍夫定律，当电力线路断开时，则需保障电力线路上电流为0。为保持线性模型特点，采用大M松弛方法保证电力线路不同运行状态下支路电流或潮流是否满足基尔霍夫定律。因此在含风电的电网网架恢复过程中风电接入节点短路比约束模型的数学表达如下：
其中，Iijc表示电力线路i-j-c上的电流；Ijic表示电力线路j-i-c上的电流；bi表示节点i上的注入电流，对于风电接入节点Nw，bi的值等于风电注入传输功率的标幺值Pd,i，对于其他节点bi的值为0；K0表示含风电的电网网架中所有的电力线路；xijc表示电力线路i-j-c的电抗；M为一个足够大的数；Ui表示节点i的虚拟电压；Uj表示节点j的虚拟电压；Uf表示风电接入节点的虚拟电压；KMISCR,set表示设定的理想多馈入短路比阈值，通常取值为3。
其中，公式(15)为KCL定律；公式(16)保证等值网中只有换流母线处有电流源注入；公式(17)表示除大地节点和风电接入节点外的节点满足电流平衡；公式(18)和公式(19)为欧姆定律；公式(20)为电力线路容量约束；公式(21)为用节点电压表示的风电接入节点短路比约束。当电力线路i-j-c投运时，zijc＝1，此时公式(18)和公式(19)将电流Iijc约束为Iijc＝(Ui-Uj)/xijc，公式(20)被松弛；当电力线路i-j-c断开时，zijc＝0，公式(18)和公式(19)被松弛，公式(20)将电力线路i-j-c上的电流约束为0。
在本申请实施例中，网架恢复中期，含风电的电网网架骨干网架已基本建立，为尽快给不具备黑启动能力的机组送电，此时的网架一般是树形结构。在树形网架结构下，风电并网引起的功率波动易造成电力线路潮流过载导致已恢复的电力线路再次断开，导致潮流转供，甚至引发连锁故障导致含风电的电网网架再次崩溃，极大影响含风电的电网网架恢复进程，威胁含风电的电网网架的安全恢复。
针对含风电的电网网架重构中期因风电并网可能引起的次生故障问题，本申请提出基于N-1校验的次生故障风险模型，在含风电的电网网架恢复的过程中动态地根据含风电的电网网架拓扑计算由于电力线路开断引起的失负荷风险，并以最小失负荷风险作为目标函数，通过构建含环网络提升含风电的电网网架功率输送能力，提升含风电的电网网架安全性。
具体的，失负荷风险计算模型的具体数学表达如下：
其中，K表示含风电的电网网架中已恢复的电力线路；表示电力线路i-j-c在次生故障场景sc下的有功功率；/>表示节点i在次生故障场景sc下的相角；/>表示节点j在次生故障场景sc下的相角；/>表示电力线路i-j-c在次生故障场景sc下是否被断开；Λ表示N-1次生故障场景集；/>为电力线路潮流上限；/>表示机组k在次生故障场景sc下的有功出力；Vi表示节点i是否带电；NL表示含风电的电网网架电力线路总数；/>表示次生故障场景sc下机组的出力；；/>表示电力线路j-i-c在次生故障场景sc下的有功功率。
公式(22)至公式(24)完成对电力线路开断、次生故障场景下含风电的电网网架电力线路的潮流表达，在次生故障场景sc下，若电力线路投运且该电力线路不在次生故障场景集中，即则电力线路潮流存在，并以直流潮流近似计算；若电力线路为投运或该电力线路在次生故障场景sc下为次生故障电力线路，即/>则电力线路i-j-c上的潮流。被约束为0。公式(25)为节点潮流平衡方程，在N-1故障场景下，若网架不能承载故障前的含风电的电网网架负荷，则会将该节点上的负荷切除，即/>公式(26)和公式(27)保证投运的电力线路两端的相角差在一定的范围内，从而保证直流潮流线性化的精度，但对于未投运的电力线路则无需满足这一约束，若不考虑电力线路不同投切状态下直流潮流的近似约束则会丧失近似精度，极可能产生与实际工况不符的方案，另外若考虑两端相角差的约束，但未考虑电力线路切除后约束无效情况，则会给求解带来冗余的负担并造成非最优的解。公式(28)和公式(29)通过电力线路投切状态反映节点的带电状态，任意一回与节点相连的电力线路投运，节点都将带电，只有与节点相连的所有电力线路都不投运，节点才不会带电。公式(30)和公式(31)分别为节点相角上下限、机组出力上下限。公式(32)表示只有当节点带电，负荷才有可能被拾取。
在本申请实施例中，含风电的电网网架停电实时恢复方案包括：含风电的电网网架在当前时段的下一时段，恢复的节点、机组和电力线路。具体的，恢复的节点包括：并网的风电接入节点。并网的风电接入节点即当前时段的下一时段，含风电的电网网架中的风电接入节点是否并入电网。
步骤S160、基于含风电的电网网架停电实时恢复方案，在当前时段的下一时段，对含风电的电网网架中未恢复的对象进行恢复。
在本申请实施例中，将含风电的电网网架故障恢复的过程划分为多个时段，每个时段决定下一个时段的恢复方案，从而保证了恢复方案的实时性；同时将含风电的电网网架故障恢复的整体过程变为动态、迭代执行恢复方案的过程，保证了整体恢复的效率以及有效性。
下面结合仿真实验对本申请的技术效果作进一步说明。
为说明本申请所提恢复策略的有效性，本申请基于GAMS平台搭建风电接入节点短路比与含风电的电网网架次生故障的含风电的电网网架恢复恢复模型，并利用GUROBI求解器进行求解。所有测试均在配置为Intel(R)Core(TM)i7-11800H CPU，安装内存为16.00GB的PC机上进行。
本申请的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型采用IEEE39节点电力系统进行测试，图2展示了IEEE39节点电力系统的初始网架，IEEE39节点电力系统的初始网架模拟实际处于停电恢复过程中的含风电的电网网架，即IEEE39节点电力系统的初始网架为非初始时段的IEEE39节点电力系统网架；因此IEEE39节点电力系统的初始网架中既包含故障后已恢复的电力线路或节点，也包含故障后未恢复的电力线路或节点。
具体的，IEEE39节点电力系统包含20条可投运的电力线路与21个带电节点，21个带电节点中，包含5个机组节点与3个风电场接入节点；其余电力线路、节点与机组故障后均未恢复。图2中灰色线条表示故障后已恢复的电力线路和节点，黑色线条实线表示故障后未恢复的电力线路、节点和机组；G表示机组；W表示风电接入节点；箭头表示负荷；数字1至数字39表示含风电的电网网架中的39个节点。
在IEEE39节点电力系统初始网架下，根据本申请的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型中的风电接入节点短路比约束模型和失负荷风险计算模型，得到各风电场接入节点的短路比以及次生故障引起的失负荷风险分布。如表1所示，节点8、节点14和节点18所在的风电受端的短路比均小于3，此时即使有输电路径通往风电受端也不能安全并网；另外观察表2中次生故障失负荷风险分布可知，树形网架下，含风电的电网网架任一元件的故障都可能引起大量的负荷损失。
表1初始网架下风电接入节点的MISCR
风电接入节点 节点8 节点14 节点18
接入点短路比 2.5249 2.3726 2.9124
表2初始网架下次生故障的失负荷风险分布
表2中，当次生故障集为1，故障电力线路号为1-2-1，失负荷风险为1104时，表示编号为1的次生故障场景下，当1-2-1的电力线路故障时，含风电的电网网架的失负荷风险为1104MW。
假定含风电的电网网架下一时段给定的恢复资源是4条电力线路，选择网架中哪些电力线路投运能最大的提升风电受端的短路比以及减少含风电的电网网架次生故障风险是恢复策略的关键。利用本申请的方法对图2含风电的电网网架初始网架进行恢复，在给定恢复资源的约束下，恢复含风电的电网网架目标网架形态，得到的新的目标网架形态如图3所示。在初始网架的基础上，恢复后的网架新增4条电力线路，即图3中灰色虚线代表的电力线路，此时含风电的电网网架有24条可运行电力线路，包含23个带电节点，形成两个独立环网：1-39-9-8-5-4-3-2-1、4-5-6-11-10-13-14-4。
如表3所示，通过恢复得到的网架下风电接入节点8、14、18的接入点短路比分别为：3.02、3.00和3.15，均大于等于3，说明对于风电接入节点已建立较坚强的交流网架，能够支持风电的安全并网及抵御一定范围内的风电出力波动。另外，通过构建环网，含风电的电网网架的次生故障风险抵御能力得到明显提示，各次生故障场景下含风电的电网网架的失负荷风险和较初始网架的风险减小情况如表4所示。
表3综合恢复方案下风电接入节点的MISCR
风电接入节点 节点8 节点14 节点18
接入点短路比 3.0222 3.0003 3.1530
表4综合恢复方案下含风电的电网网架失负荷分布
表4中，当次生故障集为1，故障电力线路号为1-2-1，失负荷风险为0时，较初始网架减少为100时，表示编号为1的次生故障场景下，当1-2-1的电力线路故障时，含风电的电网网架的失负荷风险为0MW，此时含风电的电网网架的失负荷风险较初始网架中相同次生故障集、相同故障电力线路的失负荷风险减少了100％。
表4中每个次生故障集较初始网架减少的百分比，是将表2中次生故障集的失负荷风险减去表4中相同次生故障集的失负荷风险，再除以表2中相同次生故障集的失负荷风险得到的。举例说明，表4中，次生故障集1，故障电力线路号1-2-1，失负荷风险为0；对应表2中，次生故障集1，故障电力线路号1-2-1，失负荷风险为1104；则表4中，次生故障集1较初始网架减少的数值为(1104-0)/1104＝1，次生故障集1较初始网架减少的数值乘以100％，得到次生故障集1较初始网架减少的百分比。
若仅考虑风电接入节点的短路比恢复，不考虑含风电的电网网架次生故障风险，即在计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型中排除失负荷风险计算模型，此时得到的目标网架实时恢复方案如图4中灰色虚点线表示的电力线路所示，与综合考虑风电接入节点短路比和次生故障风险的方案不同的是，此方案投运电力线路25-37、14-15，未投运电力线路13-14和12-13，电力线路8-9和9-39与综合方案一致，另恢复了37节点处的机组。原始网架、综合方案和仅考虑短路比恢复的方案的风电接入节点短路比和次生故障风险期望如表5所示。
表5不同恢复方案下的短路比与次生故障风险期望
表5分别给出了节点8、节点14、节点18在初始网架、综合恢复(即利用本申请的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型)以及仅短路比恢复网架(即在计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型中排除失负荷风险计算模型)下的短路比值，对比能够发现，在短路比恢复方面，将短路比作为目标函数的方案将得到具有对风电接入节点更强的网架结构，但在次生故障风险恢复方面与综合方案有明显差异。从恢复后得到的网架拓扑中也可看出，为具有更大的短路比，只对短路比进行恢复的方案投运了电力线路25-37，为含风电的电网网架增添贡献短路容量的机组电流源。
但是在实际恢复工况中，一方面需要考虑类似风电这类由换流器接入电网的受端短路比，另一方面更需考虑恢复过程中含风电的电网网架抵抗次生故障风险的能力，否则即使含风电的电网网架能够承受风电出力的波动性，在遭遇次生故障时，也会因没有足够坚强的含风电的电网网架切除大量负荷，甚至导致已并网的风电接入节点再次脱落，延误含风电的电网网架的恢复进程。
本申请考虑风电并网安全约束与次生故障影响的短期目标网架恢复优化方法，首先，利用风电接入节点短路比表征风电并网安全约束，并分析风电接入节点短路比与系统恢复中动态网架之间的关系，建立含风电的电网网架恢复中的风电接入节点短路比的数学模型，其次将风电接入节点短路比作为约束，以次生故障产生的失负荷风险最小作为目标函数，建立混合整数线性规划模型；最后在IEEE-39节点系统中，利用GAMS求解器进行算例求解，得到在给定恢复资源条件下，能够满足风电接入节点短路比约束且使系统次生故障风险最低的最优目标网架，以验证本申请有效性。
与上述方法对应的，本申请实施例还提供一种含风电的电网网架的实时恢复装置，如图5所示，该装置包括：
时段划分单元510，用于将含风电的电网网架停电恢复过程均匀划分为多个时段；其中，多个时段包括一个初始时段和多个非初始时段；
数据获取单元520，用于获取含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据；其中，当前时段为任一非初始时段；所有对象包括：已恢复对象和未恢复对象；状态数据包括：故障与非故障；已恢复对象为初始时段状态数据为故障但当前时段状态数据为非故障的对象；
对象确定单元530，用于根据含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据，确定含风电的电网网架中从初始时段到当前时段的所有已恢复对象；
场景集构建单元540，用于针对任一已恢复对象，通过将已恢复对象的状态数据变更为故障进行故障场景模拟，得到一个次生故障场景；遍历所有已恢复对象，得到多个次生故障场景；基于多个次生故障场景，构建次生故障场景集；
方案确定单元550，用于将所有对象在当前时段的状态数据以及次生故障场景集，输入预先构建的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型中，得到含风电的电网网架停电实时恢复方案；其中，计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型包括：含风电的电网网架停电实时恢复目标函数、潮流模型、网络连通性约束模型、风电接入节点短路比约束模型和失负荷风险计算模型；
恢复单元560，用于基于含风电的电网网架停电实时恢复方案，在当前时段的下一时段，对含风电的电网网架中未恢复的对象进行恢复。
本申请上述实施例提供的含风电的电网网架的实时恢复装置的各功能单元的功能，可以通过上述各方法步骤来实现，因此，本申请实施例提供的含风电的电网网架的实时恢复装置中的各个单元的具体工作过程和有益效果，在此不复赘述。
本申请实施例还提供了一种电子设备，如图6所示，包括处理器610、通信接口620、存储器630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。
存储器630，用于存放计算机程序；
处理器610，用于执行存储器630上所存放的程序时，实现如下步骤：
将含风电的电网网架停电恢复过程均匀划分为多个时段；其中，多个时段包括一个初始时段和多个非初始时段；
获取含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据；其中，当前时段为任一非初始时段；所有对象包括：已恢复对象和未恢复对象；状态数据包括：故障与非故障；已恢复对象为初始时段状态数据为故障但当前时段状态数据为非故障的对象；
根据含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据，确定含风电的电网网架中从初始时段到当前时段的所有已恢复对象；
针对任一已恢复对象，通过将已恢复对象的状态数据变更为故障进行故障场景模拟，得到一个次生故障场景；
遍历所有已恢复对象，得到多个次生故障场景；
基于多个次生故障场景，构建次生故障场景集；
将所有对象在当前时段的状态数据以及次生故障场景集，输入预先构建的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型中，得到含风电的电网网架停电实时恢复方案；
其中，计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型包括：含风电的电网网架停电实时恢复目标函数、潮流模型、网络连通性约束模型、风电接入节点短路比约束模型和失负荷风险计算模型；
基于含风电的电网网架停电实时恢复方案，在当前时段的下一时段，对含风电的电网网架中未恢复的对象进行恢复。
上述提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，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。
由于上述实施例中电子设备的各器件解决问题的实施方式以及有益效果可以参见图1所示的实施例中的各步骤来实现，因此，本申请实施例提供的电子设备的具体工作过程和有益效果，在此不复赘述。
在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一的含风电的电网网架的实时恢复方法。
在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一的含风电的电网网架的实时恢复方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请实施例中的实施例可提供为方法、含风电的电网网架、或计算机程序产品。因此，本申请实施例中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，本申请实施例中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。
本申请实施例中是参照根据本申请实施例中实施例的方法、设备(含风电的电网网架)、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。
尽管已描述了本申请实施例中的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例中范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请实施例中实施例进行各种改动和变型而不脱离本申请实施例中实施例的精神和范围。这样，倘若本申请实施例中实施例的这些修改和变型属于本申请实施例中权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请实施例中也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种含风电的电网网架的实时恢复方法，其特征在于，所述方法包括：
将含风电的电网网架停电恢复过程均匀划分为多个时段；其中，所述多个时段包括一个初始时段和多个非初始时段；
获取含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据；其中，所述当前时段为任一非初始时段；所述所有对象包括：已恢复对象和未恢复对象；所述状态数据包括：故障与非故障；所述已恢复对象为初始时段状态数据为故障但当前时段状态数据为非故障的对象；
根据所述含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据，确定所述含风电的电网网架中从初始时段到当前时段的所有已恢复对象；
针对任一已恢复对象，通过将所述已恢复对象的状态数据变更为故障进行故障场景模拟，得到一个次生故障场景；
遍历所述所有已恢复对象，得到多个次生故障场景；
基于所述多个次生故障场景，构建次生故障场景集；
将所述所有对象在当前时段的状态数据以及所述次生故障场景集，输入预先构建的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型中，得到含风电的电网网架停电实时恢复方案；
其中，所述计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型包括：含风电的电网网架停电实时恢复目标函数、潮流模型、网络连通性约束模型、风电接入节点短路比约束模型和失负荷风险计算模型；
基于所述含风电的电网网架停电实时恢复方案，在当前时段的下一时段，对含风电的电网网架中未恢复的对象进行恢复。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象包括：节点、机组和电力线路；所述节点包括：风电接入节点和非风电接入节点。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，针对任一已恢复对象，通过将所述已恢复对象的状态数据变更为故障进行故障场景模拟，得到一个次生故障场景，包括：
获取含风电的电网网架中从初始时段到当前时段的所有已恢复对象和所有对象在当前时段的状态数据；
针对任一已恢复对象，将所述已恢复对象在所述所有对象在当前时段的状态数据中对应的状态数据，从非故障变更为故障，得到一个次生故障场景。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述含风电的电网网架停电实时恢复方案包括：含风电的电网网架在当前时段的下一时段，恢复的节点、机组和电力线路；
其中，所述恢复的节点包括：并网的风电接入节点。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，网架实时恢复目标函数，如下：
其中，f表示含风电的电网网架内已恢复的节点上的失负荷风险；sc表示次生故障场景；表示节点负荷在次生故障场景sc下是否被拾取；/>表示节点i处的负荷；Vi表示节点i是否带电；N1表示次生故障场景集。
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，风电接入节点短路比约束模型，如下：
其中，Iijc表示电力线路i-j-c上的电流；Ijic表示电力线路j-i-c上的电流；N表示含风电的电网网架中所有节点集合；K0表示含风电的电网网架中所有电力线路集合；bi表示节点i上的注入电流；Nw表示含风电的电网网架中所有风电接入节点集合；Pd,i表示风电注入传输功率的标幺值；xijc表示电力线路i-j-c的电抗；zijc表示电力线路i-j-c是否投运的0/1决策变量；M为一个大数；Ui表示节点i的虚拟电压；Uj表示节点j的虚拟电压；Uf表示风电接入节点的虚拟电压；KMISCR,set表示多馈入短路比阈值。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，失负荷风险计算模型，如下：
其中，K表示含风电的电网网架中已恢复的电力线路；表示电力线路i-j-c在次生故障场景sc下的有功功率；Bijc表示电力线路i-j-c的导纳；/>表示节点i在次生故障场景sc下的相角；/>表示节点j在次生故障场景sc下的相角；zijc表示电力线路i-j-c是否投运的0/1决策变量；M表示一个大数；Λ表示次生故障场景集；；/>表示电力线路的潮流上限；/>表示机组k在次生故障场景sc下的有功出力；ε表示有向的电力线路集合；/>表示电力线路j-i-c在次生故障场景sc下的有功功率；/>表示节点负荷在次生故障场景sc下是否被拾取；表示节点i处的负荷；/>表示电力线路i-j-c在次生故障场景sc下是否被断开；Vi表示节点i是否带电；NL表示含风电的电网网架电力线路总数；N表示含风电的电网网架中所有节点集合；Pi sc表示次生故障场景sc下机组的出力；/>与P k分别表示机组出力的上下限；Gi表示位于节点i的机组集合。
8.一种含风电的电网网架的实时恢复装置，其特征在于，所述装置包括：
时段划分单元，用于将含风电的电网网架停电恢复过程均匀划分为多个时段；其中，所述多个时段包括一个初始时段和多个非初始时段；
数据获取单元，用于获取含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据；其中，所述当前时段为任一非初始时段；所述所有对象包括：已恢复对象和未恢复对象；所述状态数据包括：故障与非故障；所述已恢复对象为初始时段状态数据为故障但当前时段状态数据为非故障的对象；
对象确定单元，用于根据所述含风电的电网网架中所有对象在初始时段和当前时段的状态数据，确定所述含风电的电网网架中从初始时段到当前时段的所有已恢复对象；
场景集构建单元，用于针对任一已恢复对象，通过将所述已恢复对象的状态数据变更为故障进行故障场景模拟，得到一个次生故障场景；遍历所述所有已恢复对象，得到多个次生故障场景；基于所述多个次生故障场景，构建次生故障场景集；
方案确定单元，用于将所述所有对象在当前时段的状态数据以及所述次生故障场景集，输入预先构建的计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型中，得到含风电的电网网架停电实时恢复方案；其中，所述计及风电接入点短路比约束的含风电的电网网架停电实时恢复模型包括：含风电的电网网架停电实时恢复目标函数、潮流模型、网络连通性约束模型、风电接入节点短路比约束模型和失负荷风险计算模型；
恢复单元，用于基于所述含风电的电网网架停电实时恢复方案，在当前时段的下一时段，对含风电的电网网架中未恢复的对象进行恢复。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存储的程序时，实现权利要求1-7任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的方法。
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