CN113010988A - 一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法及*** - Google Patents
一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN113010988A CN113010988A CN202110396540.6A CN202110396540A CN113010988A CN 113010988 A CN113010988 A CN 113010988A CN 202110396540 A CN202110396540 A CN 202110396540A CN 113010988 A CN113010988 A CN 113010988A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- disaster
- post
- recovery
- load
- distribution network
- 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
- 238000011084 recovery Methods 0.000 title claims abstract description 191
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 111
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 73
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 30
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 11
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 11
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 10
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 claims description 7
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 5
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 5
- 230000003416 augmentation Effects 0.000 claims description 3
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 8
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/18—Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- 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
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/04—Constraint-based CAD
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/04—Power grid distribution networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Geometry (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Marketing (AREA)
- Algebra (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法及***,包括:根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图;建立灾后负荷恢复模型;结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略。本发明提供了灾后优化恢复方法及***,包含灾后拓扑图生成步骤、优化模型建立步骤以及模型求解步骤,该灾后拓扑图的构建过程充分发挥了直流线路互联方便的优势,实现了电源与负荷的最大化相连;模型求解步骤中采用二阶锥方法进行求解,能够提高求解精度以及求解速度。上述恢复方法相较于传统交流配电网,可以实现资源的最大化利用,恢复更多的关键负荷,减少大量的经济损失。
Description
技术领域
本发明涉及电力***技术领域,尤其涉及一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法及***。
背景技术
在近些年来,极端自然灾害的发生概率和所造成的停电事故造成的经济损失急剧增长,长时间、大面积停电事故对经济、社会及能源安全造成了诸多不利影响。尤其对于配电网中的生命线负荷,例如医疗、供水、交通、通信等,这些关键负荷的失电将危及人民基本生存和生活保障及社会稳定。因此提高配电网应对极端灾害的能力,保证关键负荷灾后供电具有重大意义。
恢复力(Resilience)可用来评估电力***预防和适应极端灾害事件,以承受这些扰动并迅速恢复的能力。相关研究表明,灾前的基础设施强化、配网中分布式电源、储能的配置、人员和物资的调配以及灾后基于分布式电源自下而上的供电恢复策略都能够提升电力***的恢复力,在极端灾害事件导致大面积停电时能有效缩短生命线负荷的停电时间。其中,灾后的供电恢复策略是直接决定生命线等关键负荷恢复供电速度、范围与持续时间的重要环节。
传统的供电恢复策略研究主要是针对常规故障场景(通常为单点故障),通过网络重构将断电区域负荷转移到相邻馈线实现供电恢复。而近年来所提出的含分布式电源和储能的供电恢复策略也仅是在原有优化模型下补充分布式电源的能力与约束,均无法直接用于极端灾害事件造成大规模拓扑与负荷损失场景下的快速恢复。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明实施例提供一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法及***。
本发明提供一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,包括:根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图;建立灾后负荷恢复模型;结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略。
根据本发明提供的一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,所述根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图,包括:构建电源节点矩阵,并构建直流线路节点矩阵;将电源节点矩阵和直流线路节点矩阵,结合所述目标交直流混合配电网的配电网图论模型,构建电源与直流线路模型;基于深度优先搜索算法,从所述电源与直流线路模型中确定每个电源连接到直流线路的最优路径,以构建电源与直流线路拓扑图;利用每个电源连接到直流线路的最优路径、所述电源节点矩阵和所述直流线路节点矩阵,构建电源连接路径拓扑图;确定所述电源连接路径拓扑图相关的节点矩阵,并结合所述目标交直流混合配电网的配电网图论模型,构建负荷与直流线路模型;所述节点矩阵包括所述关键负荷初始拓扑图中所有的直流线路、连接路径和电源的节点;基于深度优先搜索算法,从所述负荷与直流线路模型中确定每个关键负荷连接到所述电源连接路径拓扑图的最优路径,获取所述灾后负荷恢复拓扑图。
根据本发明提供的一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,在获取所述灾后负荷恢复拓扑图之后,还包括:获取无法连接到直流线路的电源和无法连接到直流线路的关键负荷;将所述无法连接到直流线路的电源和所述无法连接到直流线路的关键负荷进行直接连接的路径作为增补恢复路径;将所述增补恢复路径加入至所述灾后负荷恢复拓扑图中。
根据本发明提供的一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,所述建立灾后负荷恢复模型,包括:以使得关键负荷的持续供应电量最大化作为所述灾后负荷恢复模型的目标函数,并以供电资源约束、交流潮流约束和直流潮流约束作为所述灾后负荷恢复模型的约束条件,构建所述灾后负荷恢复模型。
根据本发明提供的一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,所述灾后负荷恢复模型的目标函数的表达式为:
其中,F为关键负荷的持续供应电量;L为交直流混合配电网中关键负荷所组成的集合;l为集合L中任意一个负荷;ωl为负荷l的权重系数;El为负荷l实际恢复的电量;Pl表示负荷l的功率需求,tl为负荷l的恢复时间;
所述供电资源约束的表达式为:
Ppv,t=μpvPpv;
ELAB,24=0;
其中,Ppv,t为光伏发电机组的t时刻发电量;μpv为光伏出力系数;Ppv为光伏发电机组的装机容量;EDG为柴油发电机最大储电量;EDG,t为柴油发电机在t时刻发电量;ELAB,24为储能设备在24小时之后储能量;
所述交流潮流约束的表达式为:
其中,集合u(j)为交直流混合配电网中以j为末端节点的支路的首端节点集合;集合v(j)为交直流混合配电网中以j为首端节点的支路的末端节点集合;和为节点i和节点j的交流电压幅值;和分别为支路ij首端三相交流有功功率和交流无功功率;和分别为节点j的交流有功功率和交流无功功率净注入值;和分别为支路ij的电阻和电抗;为支路ij的交流电流;Ul,min和Ul,max分别为节点l的电压幅值上下限;Iij,max为电流幅值上限;
所述直流潮流约束的表达式为:
其中,和为节点i和节点j的直流电压幅值;为支路ij的首端直流有功功率;为节点j的直流有功功率净注入值;为支路ij的电阻;为支路ij电流;Ul,min和分别为节点l的电压幅值上下限;Iij,max为电流幅值上限。
根据本发明提供的一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,在结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解之前,还包括:基于二阶锥优化方法,分别对所述交流潮流约束和所述直流潮流约束进行计算优化。
根据本发明提供的一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,所述结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略,具体包括:在Matlab-YALMIP平台下利用CPLEX算法包,从所述灾后负荷恢复拓扑图中确定出每个关键负荷连接至先关电源的最优路径,以获取所述灾后优化恢复策略。
本发明还提供一种交直流混合配电网的灾后优化恢复***,包括:拓扑构建单元,用于根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图;模型运算单元,用于建立灾后负荷恢复模型;策略制定单元,用于结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略。
本发明还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述交直流混合配电网的灾后优化恢复方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述交直流混合配电网的灾后优化恢复方法的步骤。
本发明提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法及***,包含灾后拓扑图生成步骤、优化模型建立步骤以及模型求解步骤,该灾后拓扑图的构建过程充分发挥了直流线路互联方便的优势,实现了电源与负荷的最大化相连;模型求解步骤中采用二阶锥方法进行求解,能够提高求解精度以及求解速度。上述恢复方法相较于传统交流配电网,可以实现资源的最大化利用,恢复更多的关键负荷,减少大量的经济损失。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,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是本发明提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法的流程示意图;
图2是现有技术中进行灾后负荷恢复的拓扑示意图;
图3是本发明提供的灾后负荷恢复拓扑示意图;
图4是本发明提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复***的结构示意图;
图5是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图,对本发明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。
需要说明的是,在本发明实施例的描述中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
配电网在极端灾害恢复中要大幅度提高恢复力,需要满足多电源对多负载(互联),且能够在物理上提升线路运行能力的策略,且必须能够满足恢复过程中的潮流约束与校验。
直流配电方式因其供电能力强、电压降落小、互联容易不受辐射状运行限制、无需考虑频率和电压相位的问题、方便分布式能源接入,线路损耗较低。在极端灾害下,交直流混合配电网可以利用直流线路的优势和电力电子装置的控制能力,打破传统的交流配网恢复中存在的瓶颈,提升灾后生命线负荷的恢复范围和时间。
下面结合图1-图5描述本发明实施例所提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法和***。
图1是本发明提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法的流程示意图,如图1所示,包括但不限于以下步骤:
步骤S1:根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图;
步骤S2:建立灾后负荷恢复模型;
步骤S3:结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略。
针对传统交流配电网受限于运行约束无法充分发挥配电网自身能力进行灾后关键负荷恢复的缺陷,本发明提出一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,
为了充分发挥直流线路在灾后恢复中的优势,针对包含直流线路的目标交直流混合配电网,首先考虑建立该配电网中所有“电源—直流路径—关键负荷”路径,以生成灾后负荷恢复拓扑图,确保直流线路得到最大化的利用。
进一步地,由极端灾害下配电网恢复力的概念性曲线可以推知,增大带有重要性权重的关键负荷的持续供应电量F,能够在恢复期内显著提高配电网恢复力。因此,本发明所提供的灾后优化恢复方法中,以F的最大化为目标,构建灾后负荷恢复模型,以确保在极端灾害恢复期目标交直流混合配电网存在供小于求的条件下,利用少量应急供电资源优先恢复重要程度高的负荷。
最后,根据建立的灾后负荷恢复拓扑图,确定上述灾后负荷恢复模型的约束条件,并对灾后负荷恢复模型进行求解,以充分发挥直流线路互联方便的优势,实现各关键负荷与配电网中电源进行连接的最优化策略作为灾后优化恢复策略。
本发明提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,包含灾后拓扑图生成步骤、优化模型建立步骤以及模型求解步骤,该灾后拓扑图的构建过程充分发挥了直流线路互联方便的优势,实现了电源与负荷的最大化相连;模型求解步骤中采用二阶锥方法进行求解,能够提高求解精度以及求解速度。上述恢复方法相较于传统交流配电网,可以实现资源的最大化利用,恢复更多的关键负荷,减少大量的经济损失。
基于上述实施例的内容,作为一种可选实施例,所述根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图,包括:
构建电源节点矩阵,并构建直流线路节点矩阵;
将电源节点矩阵和直流线路节点矩阵,结合所述目标交直流混合配电网的配电网图论模型,构建电源与直流线路模型;
基于深度优先搜索算法,从所述电源与直流线路模型中确定每个电源连接到直流线路的最优路径,以构建电源与直流线路拓扑图;
利用每个电源连接到直流线路的最优路径、所述电源节点矩阵和所述直流线路节点矩阵,构建电源连接路径拓扑图;
确定所述电源连接路径拓扑图相关的节点矩阵,并结合所述目标交直流混合配电网的配电网图论模型,构建负荷与直流线路模型;所述节点矩阵包括所述关键负荷初始拓扑图中所有的直流线路、连接路径和电源的节点;
基于深度优先搜索算法,从所述负荷与直流线路模型中确定每个关键负荷连接到所述电源连接路径拓扑图的最优路径,获取所述灾后负荷恢复拓扑图。
上上述实施例中已经阐述了,建立目标交直流混合配电网相关的灾后负荷恢复拓扑图,即是确定目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,以使得直流线路得到最大化的利用的过程。
首先,建立各个电源连接至直流线路的路径(即“电源—直流线路”路径),包括:
建立包含所有电源的电源节点矩阵以及包含各直流线路的直流线路节点矩阵,同已得的目标交直流混合配电网相关的配电网图论模型相结合,构成完整的电源与直流线路模型。
然后,通过深度优先搜索算法遍历上述直流线路模型,可得到由电源连接到直流线路各节点的所有路径。
最后,依据最短路径原则,取节点数最少的路径,可得到每个电源连接到直流线路的路径,即可以先构建出电源与直流线路拓扑图。
进一步地,如果直接建立任一关键负荷连接至直流线路的路径(即“关键负荷—直流线路”),可能由于负荷远离直流线路而导致“关键负荷—直流线路”路径过长(即节点过多)。
有鉴于此,本发明提供的灾后优化恢复方法,考虑将已形成的“电源—直流线路”路径与电源、直流线路一同构成新的拓扑(即电源连接路径拓扑图),并建立任一关键负荷连接至新拓扑的路径(即“关键负荷—新拓扑”),即可避免路径过长导致的损耗过大及恢复效果减弱的不足。
在此基础上,确定电源连接路径拓扑图中相关的节点矩阵,即包含了直流线路、连接路径和电源的所有节点,再将上述节点矩阵同已得配电网图论模型构成负荷与直流线路模型。
然后,通过深度优先遍历搜索,可得到由关键负荷连接到上述新拓扑的路径,再依据最短路径原则,取节点数最少的路径,可得到每个关键负荷连接到新拓扑的最优路径,即构建了目标交直流混合配电网的灾后负荷恢复拓扑图。
图2是现有技术中进行灾后负荷恢复的拓扑示意图,而图3是本发明提供的灾后负荷恢复拓扑示意图,其中,CL-关键负荷,PS-分布式电源(带储能),MG-柴油发电机,PV-光伏发电机组,VSC-电压源换流器。由图2和图3的比较可知:在本发明所提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法中,所采取的灾后负荷恢复拓扑图的构建方法,充分发挥了直流线路互联方便的优势,实现了源荷的最大化相连,相较于传统交流配电网,可以实现资源的最大化利用,能恢复更多的关键负荷,减少大量的经济损失。
基于上述实施例的内容,作为一种可选实施例,在获取所述灾后负荷恢复拓扑图之后,还包括:获取无法连接到直流线路的电源和无法连接到直流线路的关键负荷;将所述无法连接到直流线路的电源和所述无法连接到直流线路的关键负荷进行直接连接的路径作为增补恢复路径;将所述增补恢复路径加入至所述灾后负荷恢复拓扑图中。
由于配电网拓扑非常复杂,可能会出现某些电源和关键负荷无法连接到直流线路的情况。因此,在无法使用直流线路的情况下,考虑采用现有交流电网中灾后负荷恢复拓扑图的构建方法,建立由电源直接连接关键负荷的恢复路径,再将其与上述针对直流配电网所构建的灾后负荷恢复拓扑图进行组合,以获取最终的针对交直流混合配电网的灾后负荷恢复拓扑图。
基于上述实施例的内容,作为一种可选实施例,所述建立灾后负荷恢复模型,包括:以使得关键负荷的持续供应电量最大化作为所述灾后负荷恢复模型的目标函数,并以供电资源约束、交流潮流约束和直流潮流约束作为所述灾后负荷恢复模型的约束条件,构建所述灾后负荷恢复模型。
由极端灾害下配电网恢复力的概念性曲线可以推知,增大带有重要性权重的关键负荷持续供应电量F,能够在恢复期内显著提高配电网韧性。因此,本文所提配电网韧性提升策略以F最大化为目标,在极端灾害恢复期配电网供小于求的条件下,利用少量应急供电资源优先恢复重要程度高的负荷。其目标函数可以具体表达为:
其中,F为关键负荷的持续供应电量;L为交直流混合配电网中关键负荷所组成的集合;l为集合L中任意一个负荷;ωl为负荷l的权重系数;El为负荷l实际恢复的电量;Pl表示负荷l的功率需求,tl为负荷l的恢复时间。
本发明所构建的灾后负荷恢复模型的约束条件,主要包括:
1)供电资源约束
在极端灾害发生后,储能元件、分布式电源以及储能的供电资源总量通常是有限的,而且无法及时补充,因此,如何合理调配资源最大限度的恢复负荷是校验拓扑的一个重要环节,具体地:
对于光伏发电机组,应保证被完全利用,则光伏发电机组相关的约束表达式为:
Ppv,t=μpvPpv 公式2
对于柴油发电机,应保证其在24小时内的使用量不超过燃油总发电量,则柴油发电机相关的约束表达式为:
对于储能设备,应保证其在24小时之后的储能量为最小值(0),则储能设备相关的约束表达式为:
ELAB,24=0 公式4
上述约束表达式中,Ppv,t为光伏发电机组的t时刻发电量;μpv为光伏出力系数;Ppv为光伏发电机组的装机容量;EDG为柴油发电机最大储电量;EDG,t为柴油发电机在t时刻发电量;ELAB,24为储能设备在24小时之后储能量。
2)潮流约束,主要包括交流潮流约束和直流潮流约束,其中:
交流潮流约束的表达式为:
其中,集合u(j)为交直流混合配电网中以j为末端节点的支路的首端节点集合;集合v(j)为交直流混合配电网中以j为首端节点的支路的末端节点集合;和为节点i和节点j的交流电压幅值;和分别为支路ij首端三相交流有功功率和交流无功功率;和分别为节点j的交流有功功率和交流无功功率净注入值;和分别为支路ij的电阻和电抗;为支路ij的交流电流;Ul,min和Ul,max分别为节点l的电压幅值上下限;Iij,max为电流幅值上限;
所述直流潮流约束的表达式为:
其中,和为节点i和节点j的直流电压幅值;为支路ij的首端直流有功功率;为节点j的直流有功功率净注入值;为支路ij的电阻;为支路ij电流;Ul,min和分别为节点l的电压幅值上下限;Iij,max为电流幅值上限。
进一步地,在本发明提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法中,对构建的灾后负荷恢复模型进行求解,主要包括:
首先,对灾后负荷恢复模型的目标函数进行变换:
极端灾害发生后,交直流混合配电网则处于供小于求的情况,在总能量一定的情况,为了使目标函数最大化,可以将目标函数转换为网络损耗最小的问题,如公式7所示:
max F=ωEw-ωEloss 公式7
其中Ew表示***总的可用能量,Eloss表示交直流混合配电网的***总损耗,ω表示权重。
由于约束条件中保证了交直流混合配电网***的全部能量在恢复期内均会用完,因此***中的Ew为定值,为了使目标函数最大,只需将交直流混合配电网的***总损耗降低到最低即可,即目标函数可以表示为:
min F=ωEloss 公式8
进一步地,以对公式6进行二阶锥优化为例进行说明,由于公式6所示的约束表达式中,存在多个二次项方程,不利于直接求解。故在本发明提供的灾后负荷恢复模型求解方法中,将模型的求解问题转换成二阶锥优化问题。
然后,将消除后的公式中仅剩的一个二次方程进行二阶锥松弛:
对松弛处理后的公式作进一步等价变换,化成二阶锥标准形式:
经过上述变换,可将公式6变换成如下形式:
相应地,以对公式7进行二阶锥优化,则可以获取到公式12:
通过变换,原始的极端灾害下供电恢复问题变为:
本发明提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,采用二阶锥方法对构建的灾后负荷恢复模型进行简化,能够有效地提高模型求解的精度以及求解的速度。
基于上述实施例的内容,作为一种可选实施例,所述结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略,具体包括:在Matlab-YALMIP平台下利用CPLEX算法包,从所述灾后负荷恢复拓扑图中确定出每个关键负荷连接至先关电源的最优路径,以获取所述灾后优化恢复策略。
图4是本发明提供的一种交直流混合配电网的灾后优化恢复***的结构示意图,如图4所示,主要包括:拓扑构建单元41、模型运算单元42和策略制定单元43,其中:
拓扑构建单元41主要用于根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图;模型运算单元42主要用于建立灾后负荷恢复模型;策略制定单元43主要用于结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略。
需要说明的是,本发明实施例提供的灾后优化恢复***,在具体执行时,可以基于上述任一实施例所述的灾后优化恢复方法来实现,对此本实施例不作赘述。
本发明提供的灾后优化恢复***,包含灾后拓扑图生成步骤、优化模型建立步骤以及模型求解步骤,该灾后拓扑图的构建过程充分发挥了直流线路互联方便的优势,实现了电源与负荷的最大化相连;模型求解步骤中采用二阶锥方法进行求解,能够提高求解精度以及求解速度。上述恢复方法相较于传统交流配电网,可以实现资源的最大化利用,恢复更多的关键负荷,减少大量的经济损失。
图5是本发明提供的电子设备的结构示意图,如图5所示,该电子设备可以包括:处理器(processor)510、通信接口(CommunicationsInterface)520、存储器(memory)530和通信总线540,其中,处理器510,通信接口520,存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令,以执行交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,该方法包括:根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图;建立灾后负荷恢复模型;结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略。
此外,上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面,本发明还提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行上述各方法所提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,该方法包括:根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图;建立灾后负荷恢复模型;结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略。
又一方面,本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,该方法包括:根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图;建立灾后负荷恢复模型;结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,其特征在于,包括:
根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图;
建立灾后负荷恢复模型;
结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略。
2.根据权利要求1所述的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,其特征在于,所述根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图,包括:
构建电源节点矩阵,并构建直流线路节点矩阵;
将电源节点矩阵和直流线路节点矩阵,结合所述目标交直流混合配电网的配电网图论模型,构建电源与直流线路模型;
基于深度优先搜索算法,从所述电源与直流线路模型中确定每个电源连接到直流线路的最优路径,以构建电源与直流线路拓扑图;
利用每个电源连接到直流线路的最优路径、所述电源节点矩阵和所述直流线路节点矩阵,构建电源连接路径拓扑图;
确定所述电源连接路径拓扑图相关的节点矩阵,并结合所述目标交直流混合配电网的配电网图论模型,构建负荷与直流线路模型;所述节点矩阵包括所述关键负荷初始拓扑图中所有的直流线路、连接路径和电源的节点;
基于深度优先搜索算法,从所述负荷与直流线路模型中确定每个关键负荷连接到所述电源连接路径拓扑图的最优路径,获取所述灾后负荷恢复拓扑图。
3.根据权利要求2所述的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,其特征在于,在获取所述灾后负荷恢复拓扑图之后,还包括:
获取无法连接到直流线路的电源和无法连接到直流线路的关键负荷;
将所述无法连接到直流线路的电源和所述无法连接到直流线路的关键负荷进行直接连接的路径作为增补恢复路径;
将所述增补恢复路径加入至所述灾后负荷恢复拓扑图中。
4.根据权利要求1所述的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,其特征在于,所述建立灾后负荷恢复模型,包括:
以使得关键负荷的持续供应电量最大化作为所述灾后负荷恢复模型的目标函数,并以供电资源约束、交流潮流约束和直流潮流约束作为所述灾后负荷恢复模型的约束条件,构建所述灾后负荷恢复模型。
5.根据权利要求4所述的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,其特征在于,所述灾后负荷恢复模型的目标函数的表达式为:
其中,F为关键负荷的持续供应电量;L为交直流混合配电网中关键负荷所组成的集合;l为集合L中任意一个负荷;ωl为负荷l的权重系数;El为负荷l实际恢复的电量;Pl表示负荷l的功率需求,tl为负荷l的恢复时间;
所述供电资源约束的表达式为:
Ppv,t=μpvPpv;
ELAB,24=0;
其中,Ppv,t为光伏发电机组的t时刻发电量;μpv为光伏出力系数;Ppv为光伏发电机组的装机容量;EDG为柴油发电机最大储电量;EDG,t为柴油发电机在t时刻发电量;ELAB,24为储能设备在24小时之后储能量;
所述交流潮流约束的表达式为:
其中,集合u(j)为交直流混合配电网中以j为末端节点的支路的首端节点集合;集合v(j)为交直流混合配电网中以j为首端节点的支路的末端节点集合;和为节点i和节点j的交流电压幅值;和分别为支路ij首端三相交流有功功率和交流无功功率;和分别为节点j的交流有功功率和交流无功功率净注入值;和分别为支路ij的电阻和电抗;为支路ij的交流电流;Ul,min和Ul,max分别为节点l的电压幅值上下限;Iij,max为电流幅值上限;
所述直流潮流约束的表达式为:
6.根据权利要求5所述的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,其特征在于,在结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解之前,还包括:
基于二阶锥优化方法,分别对所述交流潮流约束和所述直流潮流约束进行计算优化。
7.根据权利要求1所述的交直流混合配电网的灾后优化恢复方法,其特征在于,所述结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略,具体包括:
在Matlab-YALMIP平台下利用CPLEX算法包,从所述灾后负荷恢复拓扑图中确定出每个关键负荷连接至先关电源的最优路径,以获取所述灾后优化恢复策略。
8.一种交直流混合配电网的灾后优化恢复***,其特征在于,包括:
拓扑构建单元,用于根据目标交直流混合配电网中每个电源连接到每个关键负荷的路径,生成灾后负荷恢复拓扑图;
模型运算单元,用于建立灾后负荷恢复模型;
策略制定单元,用于结合所述灾后负荷恢复拓扑图,对所述灾后负荷恢复模型进行求解,确定灾后优化恢复策略。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述交直流混合配电网的灾后优化恢复方法步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述交直流混合配电网的灾后优化恢复方法步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110396540.6A CN113010988B (zh) | 2021-04-13 | 2021-04-13 | 一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110396540.6A CN113010988B (zh) | 2021-04-13 | 2021-04-13 | 一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法及*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113010988A true CN113010988A (zh) | 2021-06-22 |
CN113010988B CN113010988B (zh) | 2023-10-31 |
Family
ID=76388858
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110396540.6A Active CN113010988B (zh) | 2021-04-13 | 2021-04-13 | 一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法及*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113010988B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113675867A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-11-19 | 国网上海市电力公司 | 含电动公交配电网韧性恢复的方法和装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107919678A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-04-17 | 国网浙江省电力公司经济技术研究院 | 交直流混合配电网的供电恢复方法及*** |
CN109193638A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-01-11 | 国网福建省电力有限公司 | 一种基于路径搜索算法的配电网灾后供电恢复方法 |
CN109830976A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-05-31 | 四川大学 | 一种交直流混合配电网弹性运行调控方法 |
CN111555280A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-08-18 | 山东大学 | 基于电-气综合能源***的弹性配电网灾后恢复控制方法 |
-
2021
- 2021-04-13 CN CN202110396540.6A patent/CN113010988B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107919678A (zh) * | 2017-11-09 | 2018-04-17 | 国网浙江省电力公司经济技术研究院 | 交直流混合配电网的供电恢复方法及*** |
CN109193638A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-01-11 | 国网福建省电力有限公司 | 一种基于路径搜索算法的配电网灾后供电恢复方法 |
CN109830976A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-05-31 | 四川大学 | 一种交直流混合配电网弹性运行调控方法 |
CN111555280A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-08-18 | 山东大学 | 基于电-气综合能源***的弹性配电网灾后恢复控制方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
YEZHOU WANG等: "Research on Resilience of Power Systems Under Natural Disasters—A Review", 《IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS》 * |
冯怿彬;汪科;葛晓慧;张雪松;: "交直流混合微电网***设计与控制架构分析", 电力***保护与控制, no. 23 * |
江溯帆: "交直流混合配电网故障分析与负荷恢复策略研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113675867A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-11-19 | 国网上海市电力公司 | 含电动公交配电网韧性恢复的方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113010988B (zh) | 2023-10-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105896610B (zh) | 一种微电网调度方法 | |
CN108808715B (zh) | 考虑直流网络故障功率的多端柔直***静态安全分析方法 | |
CN108988322A (zh) | 考虑***时变性的微网运行策略优化方法 | |
CN108493930A (zh) | 计及风电接入的负荷恢复两阶段优化方法 | |
CN103401241B (zh) | 一种基于分布式电源自组网策略的微电网供电恢复方法 | |
CN106374453B (zh) | 一种电力***重构方法 | |
Dong et al. | Investigation of a microgrid with vanadium redox flow battery storages as a black start source for power system restoration | |
CN113010988A (zh) | 一种交直流混合配电网的灾后优化恢复方法及*** | |
Shchetinin et al. | Decomposed algorithm for risk-constrained AC OPF with corrective control by series FACTS devices | |
CN113346484A (zh) | 一种考虑暂态不确定性的配电网弹性提升方法及*** | |
CN115549067A (zh) | 一种考虑区域划分、恢复路径及供电顺序协同的配电网顺序恢复优化方法 | |
KR20230083151A (ko) | 계통구조를 고려한 최적의 배전망 자가복구 방법 및 그 장치 | |
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 | |
CN112347595A (zh) | 一种多直流馈入受端电网的频率弹性力评估方法 | |
Bhuyan et al. | Contingency analysis of low voltage DC microgrid | |
CN107017669B (zh) | 直流分层接入受端换流母线电压稳定裕度量化方法及装置 | |
Giraneza et al. | DC system based bottom up grid extension for rural communities | |
CN111276972B (zh) | 电网切机控制方法、装置、电子设备和存储介质 | |
Wang et al. | The coordinated control technology of the AC/DC hybrid microgrid in the integrated energy station | |
CN113572166B (zh) | 一种考虑延时不对称性的微电网延时稳定性分析方法 | |
Mu et al. | Overview of communication and control techniques in the microgrid | |
Zhentao et al. | Distributed Robust Optimization-Based Coordinated Day-Ahead Scheduling Method for Distribution-Microgrid Coordination | |
CN112329231B (zh) | 一种适用于交直流混联受端电网的电压弹性力评估方法 | |
Wu et al. | Resilience-Oriented Load Restoration in Distribution Systems Considering Distributed Energy Resources | |
CN112688304B (zh) | 一种多微电网***及供电恢复方法 |
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 |