CN117543561A - 一种协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法，涉及虚拟电厂领域，所述方法包括以下步骤：以电动汽车作为柔性配电***的虚拟电厂建立模型；建立柔性配电***内有载调压变压器、电容器组、智能软开关、串联电压调节器和光伏逆变器的模型；建立协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型；对所述协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型进行转化，建立柔性配电***的混合整数规划模型，并求解，输出柔性配电***的保供策略。本发明以电动汽车为虚拟电厂，建立了包含传统无功调节设备、智能软开关以及光伏逆变器协同的柔性配电***保供模型，有效提高了配电***的故障恢复能力，同时保证了恢复过程中的电压安全，提高了***的保供可靠性。

Description

一种协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法
技术领域
本发明涉及虚拟电厂，具体是一种协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法。
背景技术
能源危机和环境污染的双重压力促使风、光等清洁分布式可再生能源得到大力发展。大量分布式可再生能源接入配电***，使传统配电网由无源供电网络变成了多源供电网络，潮流流向由单向流动变成了双向流动。传统配电网缺乏潮流的主动控制能力，对分布式可再生能源只能被动地接受，分布式可再生能源的大规模接入会导致供电可靠性下降、电能质量问题加剧。
为了更好地接纳分布式可再生能源，同时在智能控制、电力电子技术等要素的集成与融合促进作用下，配电网已从被动配电形态逐步过渡到含有多种分布式可再生能源、具备主动控制与调度运行能力的主动配电形态。随着储能***、柔性负荷以及微电网的发展，柔性配电***的调控资源变得更加丰富，但同时也使柔性配电***的运行调控变得更加复杂，甚至发生电压越限风险，柔性配电***的供电安全不能得到保证。
虚拟电厂通过先进信息通信技术和软件***聚合分布式电源、可控负荷、储能***和电动汽车等分布式能源，以作为一个特殊电厂参与柔性配电***安全运行。其中，电动汽车配备了大容量的电池，可以凭借其移动储能作用成为虚拟电厂，通过智能控制***将储存的电能释放到柔性配电***中，以满足柔性配电***供保电安全的需求。但如何充分发电动汽车作为虚拟电厂的特性，合理协调***内的资源制定柔性配电***保供策略成为一个需要解决的难题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法，该方法包括以下步骤：
S1：以电动汽车作为柔性配电***的虚拟电厂建立模型。这个模型能够有效地将大量电动汽车集成到配电***中，并通过智能充电桩进行控制和调度。通过这种方式，我们可以利用电动汽车的储能***，为配电***提供稳定可靠的电力供应。
S2：在柔性配电***中建立有载调压变压器、电容器组、智能软开关、串联电压调节器和光伏逆变器的模型。这些设备在配电***中扮演着重要的角色，通过对它们的建模，我们可以更好地理解整个***的运行情况，并实现对***的有效控制。
S3：建立协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型。这个模型将虚拟电厂与实际的配电***相结合，通过优化调度和控制策略，最大程度地提高电力供应的可靠性和稳定性。同时，该模型还可以根据实际需求，对虚拟电厂的输出进行动态调整。
S4：对所述协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型进行线性化转化和二阶锥转化，从而建立柔性配电***的混合整数规划模型并求解，输出柔性配电***的保供策略。这个模型可以考虑到各种约束条件，如设备容量限制、线路容量限制等，并通过对模型的求解，得到最优的保供策略。这个策略可以实现对整个柔性配电***的优化控制，最大程度地提高电力供应的效率和稳定性。
作为本发明进一步的方案：
所述步骤S1中，以电动汽车作为柔性配电***的虚拟电厂建立模型如下：
式中：分别为电动汽车e的充、放电功率；/>表示电动汽车e连接在充电站的时间区间；St,e为电动汽车e在t时段时的荷电状态；ηc、ηd为功率交换效率；Cape为电动汽车e的动力电池容量；/>分别为电动汽车e的额定充、放电功率；/>为电动汽车e的荷电状态边界；/>分别为电动汽车e的初始荷电状态和预期荷电状态。
作为本发明进一步的方案：
在所述步骤S2中，在柔性配电***中建立有载调压变压器、电容器组、智能软开关、串联电压调节器和光伏逆变器的模型的方法具体为：
S2-1：建立有载调压变压器的数学模型
式中：Ut,i为t时刻节点i的电压；Kt,ij为t时刻线路ij处有载调压变压器的抽头位置；kt,ij为t时刻线路ij处有载调压变压器的电压调整率；kij,0为线路ij处有载调压变压器的初始电压调整率；Δkij为相邻抽头位置的电压调整率变化量；NT为有载调压变压器一天的总运行时间；为有载调压变压器一天内抽头位置总的变化次数限制；/>为线路ij处有载调压变压器抽头位置的最大值；
S2-2：建立电容器组的数学模型
式中：为t时刻节点i投切电容器组投入的组数；/>为节点i处单位组数电容器的无功容量；/>为投切电容器组一天内总的组数变化限制；/>为已安装投切电容器组的总组数；
S2-3：建立智能软开关的数学模型
式中：为t时刻节点i的智能软开关输出有功功率；/>为t时刻节点i智能软开关输出无功功率；/>为智能软开关的损耗系数；/>为智能软开关造成的有功功率损耗；/>和/>节点i处智能软开关的无功边界；/>为节点i变流器容量；ΩSOP为智能软开关所在节点集合；
S2-4：利用式(15)～(17)构建串联电压调节器模型的约束条件：
式中：Δωij为安装在支路ij上的串联稳压器的抽头变化步长；Δωij,0为串联稳压器初始的抽头所处位置；表示串联电压调节器的抽头位置变化上限；/>表示允许的串联电压调节器动作次数；
S2-5：利用式(18)～(19)构建光伏逆变器模型的约束条件：
式中：分别为t时刻节点i上光伏注入的有功、无功功率；/>为光伏i的功率因数角，/>为光伏i的容量。
作为本发明进一步的方案：
在所述步骤S3中，建立协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型的方法具体为：
S3-1：利用式(20)构建协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型的目标函数F：
式中：γi为与保供线路相连的节点i处负荷的保供系数，对所有线路添加权重分级，保供线路的优先级高于普通线路即保供线路的保供系数较大；为故障发生后节点i处的有功负荷；/>为发生故障前节点i处的有功负荷；/>为发生故障前节点i处的无功负荷；t0，TF，ΔtF分别表示故障开始的时间、总优化时长以及优化时间间隔；
S3-2：构建协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型的约束，包括：有载调压变压器约束，电容器组约束，智能软开关约束、潮流约束、安全运行约束、辐射状拓扑约束、失电约束以及保供线路电力供应约束：
其中，所述潮流约束包括：
式中：Ωl为***线路的集合；Pt,i，Qt,i是t时刻节点i处注入的有功、无功功率；Ut,i为t时刻节点i的电压；It,ij为t时刻流过支路ij的电流；Pt,ij和Qt,ij分别为t时刻线路ij上传输的有功和无功功率；是t时刻节点i处的有功、无功负荷消耗；/>分别为t时刻节点i上光伏注入的有功、无功功率；/>表示t时刻节点i处电容器组注入的无功功率；
其中，所述安全运行约束包括：
式中：和U分别为***节点电压的上限和下限；/>为***线路电流的上限；
其中，所述辐射状拓扑约束包括：
αt,ij＝βt,＜i,j＞+βt,＜j,i＞ (29)
式中：C(i)是节点i的邻节点集合；αt,ij为t时刻线路ij通断状态的指示变量，若αt,ij为1，表示该线路是连通的，反之则是断开的；βt,＜i,j＞为节点i和节点j之间关系的标识变量，若βt,＜i,j＞＝1，则表示节点j是节点i的父节点，若为0，则表示节点j不是节点i的父节点；ΩS表示变电站节点的集合；ΩN表示***节点集合；
其中，所述失电约束包括：
式中：为发生故障前t时刻节点i处的有功负荷；/>为发生故障前t时刻节点i处的无功负荷；ΩL为失电节点集合；
其中，所述保供线路电力供应约束包括：
式中，ηi为与供保线路相连的节点i处负荷恢复率的最小值；ΩP为与供保线路相连的节点集合。
作为本发明更进一步的方案：
在所述步骤S4中，对所述协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型进行线性化转化和二阶锥转化，从而建立柔性配电***的混合整数规划模型并求解，输出柔性配电***的保供策略的方法为：
S4-1：对所述潮流约束和安全运行约束进行线性化变换：
对所述潮流约束和安全运行约束中的二次项和/>采用vt,i和lt,ij变量替换实现线性化，线性化后如下：
对所述有载调压变压器数学模型中含有的绝对值项，引入辅助变量和/>辅助变量/>和/>分别为t时刻支路ij处有载调压器抽头动作的正、负变化量，线性化后如下：
采用vt,i的变量替换后，约束(5)重新表达和转化如下：
vt,i＝(kt,ij)2vt,j (44)
式中：bt,ij,k是与Kt,ij相关联的二进制辅助变量，基于式(45)、(46)，转化得到如下式：
式(47)中vt,jbt,ij,k用辅助变量替代后，线性化结果及附加约束如下：
对于投切电容器组和串联电压调节器约束中的绝对值项，引入辅助变量和/>以及/>和/>线性化后分别如下：
S4-2：进行大M法解耦：
对于约束(37)，该约束仅在对应线路处于运行状态时才需要满足，若线路发生故障或者线路上的开关断开时，就不需要满足该约束。因此，采用大M法对其进行解耦，解耦后的约束如下所示：
vt,i-vt,j-2(rijPt,ij+xijQt,ij)≤M(1-βij,t) (57)
vt,i-vt,j-2(rijPt,ij+xijQt,ij)≥-M(1-βij,t) (58)
式中，M是一个足够大的常数。
S4-3：进行二阶锥松弛变换：
式(38)使用变量替换后，继续进行二阶锥松弛，如式(59)所示：
式(14)和式(19)转化为旋转二次锥约束如下：
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明以电动汽车为虚拟电厂，建立了包含传统无功调节设备、智能软开关以及光伏逆变器协同的柔性配电***保供模型，有效提高了配电***的故障恢复能力，同时保证了恢复过程中的电压安全，提高了***的保供可靠性；
2、本发明发挥了智能软开关的负荷转移能力，并利用其故障侧变流器可以切换到虚拟电源的功能，使受影响区域重新通电，从而提高了柔性***的恢复能力。
附图说明
图1为本发明中涉及的三种电动汽车分类图；
图2为本发明改进后的IEEE 33节点测试***拓扑图；
图3为本发明中故障场景1和2下模式I和模式II的极端电压；
图4为本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
请参照图4所示，一种协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法，该方法包括以下步骤：
S1：以电动汽车作为柔性配电***的虚拟电厂建立模型。这个模型能够有效地将大量电动汽车集成到配电***中，并通过智能充电桩进行控制和调度。通过这种方式，我们可以利用电动汽车的储能***，为配电***提供稳定可靠的电力供应。
S2：在柔性配电***中建立有载调压变压器、电容器组、智能软开关、串联电压调节器和光伏逆变器的模型。这些设备在配电***中扮演着重要的角色，通过对它们的建模，我们可以更好地理解整个***的运行情况，并实现对***的有效控制。
S3：建立协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型。这个模型将虚拟电厂与实际的配电***相结合，通过优化调度和控制策略，最大程度地提高电力供应的可靠性和稳定性。同时，该模型还可以根据实际需求，对虚拟电厂的输出进行动态调整。
S4：对所述协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型进行线性化转化和二阶锥转化，从而建立柔性配电***的混合整数规划模型并求解，输出柔性配电***的保供策略。这个模型可以考虑到各种约束条件，如设备容量限制、线路容量限制等，并通过对模型的求解，得到最优的保供策略。这个策略可以实现对整个柔性配电***的优化控制，最大程度地提高电力供应的效率和稳定性。
由于电动汽车内置的电池可以存储大量电能，因此，它们可以在需要时释放出电能以供电网使用，从而有效地平衡电网的负荷和需求。这种平衡作用可以有效地防止电网过载和供电不稳定的问题，提高电力***的可靠性和稳定性。电动汽车的移动储能作用还可以在某种程度上解决可再生能源发电的间歇性问题，提高电网的可持续性和环保性。
此外，电动汽车还可以凭借其移动储能作用成为柔性配电***的虚拟电厂。通过调节柔性配电***内的功率流动，电动汽车可以确保***内各线路的供电安全。这种调节作用可以使得配电***更加灵活、可靠，并且可以有效地应对各种突发情况，例如突然的电力中断或者电力需求激增等。
优选的，作为虚拟电厂，本发明中电动汽车的分类如图1所示，所述步骤S1中，建立各类设备的模型需要满足以下约束；
式中：分别为电动汽车e的充、放电功率；/>表示电动汽车e连接在充电站的时间区间；St,e为电动汽车e在t时段时的荷电状态；ηc、ηd为功率交换效率；Cape为电动汽车e的动力电池容量；/>分别为电动汽车e的额定充、放电功率；/> 为电动汽车e的荷电状态边界；/>分别为电动汽车e的初始荷电状态和预期荷电状态；
优选的，在所述步骤S2中，在柔性配电***中建立有载调压变压器、电容器组、智能软开关、串联电压调节器和光伏逆变器的模型的方法具体为：
S2-1：建立有载调压变压器的数学模型
式中：Ut,i为t时刻节点i的电压；Kt,ij为t时刻线路ij处有载调压变压器的抽头位置；kt,ij为t时刻线路ij处有载调压变压器的电压调整率；kij,0为线路ij处有载调压变压器的初始电压调整率；Δkij为相邻抽头位置的电压调整率变化量；NT为有载调压变压器一天的总运行时间；为有载调压变压器一天内抽头位置总的变化次数限制；/>为线路ij处有载调压变压器抽头位置的最大值；
S2-2：建立电容器组的数学模型
式中：为t时刻节点i投切电容器组投入的组数；/>为节点i处单位组数电容器的无功容量；/>为投切电容器组一天内总的组数变化限制；/>为已安装投切电容器组的总组数；
S2-3：建立智能软开关的数学模型
式中：和/>分别为t时刻节点i和节点j的智能软开关输出有功功率；/>为t时刻节点i智能软开关输出无功功率；/>为智能软开关的损耗系数；/>为智能软开关造成的有功功率损耗；/>和/>节点i处智能软开关的无功边界；/>为节点i变流器容量；ΩSOP为智能软开关所在节点集合；
S2-4：利用式(15)-式(17)构建串联电压调节器模型的约束条件：
式中：Δωij为安装在支路ij上的串联稳压器的抽头变化步长；Δωij,0为串联稳压器初始的抽头所处位置；表示串联电压调节器的抽头位置变化上限；/>表示允许的串联电压调节器动作次数；
S2-5：利用式(18)-式(19)构建光伏逆变器模型的约束条件：
式中：分别为t时刻节点i上光伏注入的有功、无功功率；/>为光伏i的功率因数角，/>为光伏i的容量；
优选的，在所述步骤S3中，建立协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型的方法具体为：
S3-1：利用式(20)构建协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型的目标函数F：
式中：γi为与保供线路相连的节点i处负荷的保供系数，对所有线路添加权重分级，保供线路的优先级高于普通线路即保供线路的保供系数较大；为故障发生后节点i处的有功负荷；/>为发生故障前节点i处的有功负荷；/>为发生故障前节点i处的无功负荷；t0，TF，ΔtF分别表示故障开始的时间、总优化时长以及优化时间间隔；
S3-2：构建协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型的约束包括：有载调压变压器约束，电容器组约束，智能软开关约束、潮流约束、安全运行约束、辐射状拓扑约束、失电约束以及保供线路电力供应约束：
其中，所述潮流约束包括：
式中：Ωl为***线路的集合；Pt,i，Qt,i是t时刻节点i处注入的有功、无功功率；Ut,i为t时刻节点i的电压；It,ij为t时刻流过支路ij的电流；Pt,ij和Qt,ij分别为t时刻线路ij上传输的有功和无功功率；是t时刻节点i处的有功、无功负荷消耗；/>分别为t时刻节点i上光伏注入的有功、无功功率；/>表示t时刻节点i处电容器组注入的无功功率；
其中，所述安全运行约束包括：
式中：和U分别为***节点电压的上限和下限；/>为***线路电流的上限；
其中，所述辐射状拓扑约束包括：
式中：C(i)是节点i的邻节点集合；αt,ij为t时刻线路ij通断状态的指示变量，若αt,ij为1，表示该线路是连通的，反之则是断开的；βt,＜i,j＞为节点i和节点j之间关系的标识变量，若βt,＜i,j＞＝1，则表示节点j是节点i的父节点，若为0，则表示节点j不是节点i的父节点；ΩS表示变电站节点的集合；ΩN表示***节点集合；
其中，所述失电约束包括：
式中：为发生故障前t时刻节点i处的有功负荷；/>为发生故障前t时刻节点i处的无功负荷；ΩL为失电节点集合；
其中，所述保供线路电力供应约束包括：
式中，ηi为与供保线路相连的节点i处负荷恢复率的最小值；ΩP为与供保线路相连的节点集合；式(34)保证了与供保线路相连的节点负荷的恢复率不能低于设定值，有效保证了供保线路的供电安全；
更优选的，在所述步骤S4中，对所述协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型进行线性化转化和二阶锥转化，从而建立柔性配电***的混合整数规划模型并求解，输出柔性配电***的保供策略的方法为：
S4-1：对所述潮流约束和安全运行约束进行线性化变换如下：
由于***潮流约束和安全运行约束中有二次项和/>采用vt,i和lt,ij变量替换实现线性化，线性化后如下：
对所述有载调压变压器数学模型中含有的绝对值项，引入辅助变量和/>辅助变量/>和/>分别为t时刻支路ij处有载调压器抽头动作的正、负变化量，线性化后如下：
采用vt,i的变量替换后，约束(5)重新表达和转化如下：
式中：bt,ij,k是与Kt,ij相关联的二进制辅助变量，基于式(45)、(46)，转化得到如下式：
式(47)中vt,jbt,ij,k用辅助变量替代后，线性化结果及附加约束如下：
对于投切电容器组和串联电压调节器约束中的绝对值项，引入辅助变量和/>以及/>和/>线性化后分别如下：
S4-2：进行大M法解耦：
对于约束(37)，该约束仅在对应线路处于运行状态时才需要满足，若线路发生故障或者线路上的开关断开时，就不需要满足该约束。因此，采用大M法对其进行解耦，解耦后的约束如下所示：
式中，M是一个足够大的常数。
S4-3：进行二阶锥松弛变换：
式(38)使用变量替换后，继续进行二阶锥松弛，如式(59)所示：
/>
式(14)和式(19)转化为旋转二次锥约束如下：
为使本领域技术人员更好地理解本发明，本发明实施例算例分析包括以下构成：
1)网络模型和参数设置：首先采用一个改进的IEEE 33节点测试***来验证所提方法的有效性，其拓扑结构与相关配置如图2所示。改测试***增加了6个光伏阵列、2个智能软开关、2个充电站、1台有载调压变压器、1个串联稳压器和1组可投切电容器，其位置与相关参数设置如表1所示。其他参数设置与标准IEEE 33节点***相同。所有的仿真均是在64位Windows PC环境下的MATLAB 2018b上进行的，使用GUROBI Solver和YALMIP工具箱进行模型求解，PC搭载有Core i7-8700 [email protected]处理器和8GB RAM。
表1IEEE 33节点测试***的修改之处与相关参数
2)仿真结果分析：具体而言，测试了两种故障场景下的两种优化模式，以验证智能软开关在故障场景下恢复配电服务和提高运营可靠性方面的潜在效益。
模式I：不考虑智能软开关，故障事件只能通过网络重构来解决。
模式II：通过协调智能软开关操作优化和网络重构来解决故障事件。
故障场景1：分支2-3和节点13的光伏发电机损坏并正确隔离。
故障场景2：除了故障场景1中的故障外，假设分支7-8从08:00开始进一步故障6小时。
四种情况的比较结果见表2，两种优化模式下每个节点一整天的极端电压如图3所示。从表2中可以明显看出，当关键线路在模式I下发生故障时，只有通过网络重构才能完全恢复故障区的负载，并且损失的负载量随着故障发生的严重程度而增加。在模式II中，通过智能软开关的负载转移和网络重构，减少了开关切换操作，并在两种设置的故障场景中恢复了所有受影响的负载。此外，与模式I相比，模式II下的电压分布也得到了改善，此时由于智能软开关的损耗导致增加了***损耗。
表2两种模式在两组故障情况下的性能比较
综上所述，在设定的故障场景下，智能软开关的精确潮流调节和负荷转移的优点得以充分展现，这对于提高***的恢复能力产生了显著的效益。相比于模式I，模式II将智能软开关和控制融入到重构过程中，实现了100％的负荷恢复，大大降低了两种故障场景下的电压偏差，同时减少了开关操作次数。这一创新性方法显著提高了柔性配电***在故障场景下的供电可靠性和安全运行能力。
智能软开关的精确潮流调节能力使得在发生故障时，能够迅速调整电流和电压，确保***的稳定运行。而其负荷转移功能则能够在部分线路发生故障时，将负荷转移到其他正常的线路，保证用户的不间断供电。这种智能化的控制方式对于提高***的恢复能力起到了关键作用。
相比于模式I，模式II的创新之处在于将智能软开关和控制融入到了重构过程中。这种融合使得***在故障发生时，能够更加快速和准确地判断出故障位置，并且自动进行修复和恢复。通过这种方式，模式II实现了100％的负荷恢复，保证了用户的生活和生产需求得到满足。
此外，模式II的电压偏差也大大减小。电压偏差是指实际电压与额定电压之间的差异，过大的电压偏差可能会导致设备损坏或影响产品质量。通过智能软开关的调节作用，模式II将电压偏差控制在了一个很小的范围内，从而提高了***的稳定性和可靠性。
同时，模式II还减少了开关操作次数。在实际运行中，频繁的开关操作可能会导致设备的磨损和故障，从而影响***的安全运行。通过智能软开关的优化控制，模式II减少了开关操作次数，提高了设备的使用寿命和***的稳定性。
综上所述，智能软开关在精确潮流调节和负荷转移方面的优点以及模式II的创新性控制方式，为柔性配电***在故障场景下的供电可靠性和安全运行能力的提升提供了强有力的支持。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (5)

1.一种协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：以电动汽车作为柔性配电***的虚拟电厂建立模型；
S2：在柔性配电***中建立有载调压变压器、电容器组、智能软开关、串联电压调节器和光伏逆变器的模型；
S3：建立协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型；
S4：对所述协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型进行线性化转化和二阶锥转化，从而建立柔性配电***的混合整数规划模型并求解，输出柔性配电***的保供策略。
2.如权利要求1所述的协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法，其特征在于，所述步骤S1中，以电动汽车作为柔性配电***的虚拟电厂建立模型如下：
式中：分别为电动汽车e的充、放电功率；/>表示电动汽车e连接在充电站的时间区间；St,e为电动汽车e在t时段时的荷电状态；ηc、ηd为功率交换效率；Cape为电动汽车e的动力电池容量；/>分别为电动汽车e的额定充、放电功率；/>为电动汽车e的荷电状态边界；/>分别为电动汽车e的初始荷电状态和预期荷电状态。
3.如权利要求2所述的协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法，其特征在于，在所述步骤S2中，在柔性配电***中建立有载调压变压器、电容器组、智能软开关、串联电压调节器和光伏逆变器的模型的方法具体为：
S2-1：建立有载调压变压器的数学模型
Ut,i＝(kij,0+Kt,ijΔkij)Ut,j (5)
式中：Kt,ij为t时刻线路ij处有载调压变压器的抽头位置；kt,ij为t时刻线路ij处有载调压变压器的电压调整率；kij,0为线路ij处有载调压变压器的初始电压调整率；Δkij为相邻抽头位置的电压调整率变化量；NT为有载调压变压器一天的总运行时间；为有载调压变压器一天内抽头位置总的变化次数限制；/>为线路ij处有载调压变压器抽头位置的最大值；
S2-2：建立电容器组的数学模型
式中：为t时刻节点i投切电容器组投入的组数；/>为节点i处单位组数电容器的无功容量；/>为投切电容器组一天内总的组数变化限制；/>为已安装投切电容器组的总组数；
S2-3：建立智能软开关的数学模型
式中：和/>分别为t时刻节点i和节点j的智能软开关输出有功功率；/>为t时刻节点i智能软开关输出无功功率；/>为智能软开关的损耗系数；/>为智能软开关造成的有功功率损耗；/>和/>节点i处智能软开关的无功边界；/>为节点i变流器容量；ΩSOP为智能软开关所在节点集合；
S2-4：利用式(15)～(17)构建串联电压调节器模型的约束条件：
式中：Δωij为安装在支路ij上的串联稳压器的抽头变化步长；Δωij,0为串联稳压器初始的抽头所处位置；表示串联电压调节器的抽头位置变化上限；/>表示允许的串联电压调节器动作次数；
S2-5：利用式(18)～(19)构建光伏逆变器模型的约束条件：
式中：分别为t时刻节点i上光伏注入的有功、无功功率；/>为光伏i的功率因数角，/>为光伏i的容量。
4.如权利要求3所述的协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法，其特征在于，在所述步骤S3中，建立协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型的方法具体为：
S3-1：利用式(20)构建协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型的目标函数F：
式中：γi为与保供线路相连的节点i处负荷的保供系数，对所有线路添加权重分级，保供线路的优先级高于普通线路即保供线路的保供系数较大；为故障发生后节点i处的有功负荷；/>为发生故障前节点i处的有功负荷；/>为发生故障前节点i处的无功负荷；t0，TF，ΔtF分别表示故障开始的时间、总优化时长以及优化时间间隔；
S3-2：构建协同虚拟电厂的柔性配电***保供模型的约束，包括：有载调压变压器约束，电容器组约束，智能软开关约束、潮流约束、安全运行约束、辐射状拓扑约束、失电约束以及保供线路电力供应约束：
其中，所述潮流约束包括：
式中：Ωb为***线路的集合；Pt,i，Qt,i是t时刻节点i处注入的有功、无功功率；It,ij为t时刻流过支路ij的电流；Pt,ij和Qt,ij分别为t时刻线路ij上传输的有功和无功功率； 是t时刻节点i处的有功、无功负荷消耗；/>分别为t时刻节点i上光伏注入的有功、无功功率；/>表示t时刻节点i处电容器组注入的无功功率；
其中，所述安全运行约束包括：
式中：和U分别为***节点电压的上限和下限；/>为***线路电流的上限；
其中，所述辐射状拓扑约束包括：
αt,ij＝βt,＜i,j＞+βt,＜j,i＞ (29)
式中：C(i)是节点i的邻节点集合；αt,ij为t时刻线路ij通断状态的指示变量，若αt,ij为1，表示该线路是连通的，反之则是断开的；βt,＜i,j＞为节点i和节点j之间关系的标识变量，若βt,＜i,j＞＝1，则表示节点j是节点i的父节点，若为0，则表示节点j不是节点i的父节点；ΩS表示变电站节点的集合；ΩN表示***节点集合；
其中，所述失电约束包括：
式中：为发生故障前t时刻节点i处的有功负荷；/>为发生故障前t时刻节点i处的无功负荷；
其中，所述保供线路电力供应约束包括：
式中，ηi为与供保线路相连的节点i处负荷恢复率的最小值；ΩP为与供保线路相连的节点集合。
5.如权利要求4所述的协同虚拟电厂的柔性配电***保供方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：
S4-1：对所述潮流约束和安全运行约束进行线性化变换：
对所述潮流约束和安全运行约束中的二次项和/>采用vt,i和lt,ij变量替换实现线性化，线性化后如下：
对所述有载调压变压器数学模型中含有的绝对值项，引入辅助变量和/>辅助变量/>和/>分别为t时刻支路ij处有载调压器抽头动作的正、负变化量，线性化后如下：
采用vt,i的变量替换后，约束(5)重新表达和转化如下：
vt,i＝(kt,ij)2vt,j (44)
式中：bt,ij,k是与Kt,ij相关联的二进制辅助变量，基于式(45)、(46)，转化得到如下式：
式(47)中vt,jbt,ij,k用辅助变量替代后，线性化结果及附加约束如下：
对于投切电容器组和串联电压调节器约束中的绝对值项，引入辅助变量和/>以及和/>线性化后分别如下：
S4-2：进行二阶锥松弛变换：
式(38)使用变量替换后，继续进行二阶锥松弛，如式(57)所示：
式(14)和式(19)转化为旋转二次锥约束如下：
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118017507A (zh) * 2024-04-09 2024-05-10 合肥工业大学 一种基于虚拟潮流的含智能软开关配电***故障恢复方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN118017507A (zh) * 2024-04-09 2024-05-10 合肥工业大学 一种基于虚拟潮流的含智能软开关配电***故障恢复方法

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