[发明专利]一种冰灾场景下能源互联配电系统韧性恢复方法

权利要求书

1.一种冰灾场景下能源互联配电系统韧性恢复方法，包括：

步骤1：基于深度学习理论提取历史数据特征，生成冰灾天气下的光伏出力场景；

步骤2：根据电源的动静态特性建立固定与可移动储能时空状态模型与综合能源系统时序模型；

步骤3：考虑应急微电网组网约束与负荷用电特性，以最大化应急负荷的持续供电时间为目标，建立能源互联配电系统多阶段韧性恢复模型；

步骤4：采用锥优化和大M方法将模型线性化并求解。

2.根据权利要求1所述的一种冰灾场景下能源互联配电系统韧性恢复方法，其特征在于，所述步骤1中，利用条件生成对抗网络的方法，在生成器与判别器输入端引入条件输入项，使得生成器能够有效应用于具有特定数据需求场景；采用Wasserstein距离表征生成数据与真实数据之间的差距，同时引入梯度惩罚项来替换传统WGAN的梯度截断策略。

3.根据权利要求1或2所述的一种冰灾场景下能源互联配电系统韧性恢复方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：

步骤1.1：光伏历史出力数据预处理，初始化神经网络参数；

步骤1.2：冰冻天气下的光伏预测出力与实际出力数据分别作为生成器神经网络与判别器神经网络的输入，训练神经网络；

步骤1.3：将光伏日前预测出力数据作为生成器神经网络的输入，生成光伏出力场景；

步骤1.4：利用k-medoids聚类算法进行光伏出力场景缩减，采用轮廓系数法评估聚类效果，生成冰灾天气下的光伏出力场景。

4.根据权利要求1所述的一种冰灾场景下能源互联配电系统韧性恢复方法，其特征在于，可移动储能的时空调度模为：

其中，ME为可移动储能的集合；为可移动储能的交通运输速度；为二进制变量，表示可移动储能的充电状态，1表示充电；为二进制变量，表示可移动储能的放电状态，1表示放电；为可移动储能的容量；为可移动储能的充电效率；为可移动储能的放电效率；为可移动储能容量的上限；为可移动储能容量的下限。公式(1)确定可移动储能i在节点j与节点k之间交通运输的最短时间；公式(2)表示当调度间隔小于运输时间与配置时间之和时，可移动储能在节点k的连接状态为0；公式(3)表示在同一时刻可移动储能i最多连接一个节点；公式(4)、(5)给定可移动储能充放电功率的上下限；公式(6)表示可移动储能充放电状态与空间状态的耦合关系，确保可移动储能在处于连接状态时进行充放电；公式(7)、(8)为可移动储能的荷电状态约束。

对式(6)所示非线性约束，采用线性化方法转化为下式：

其中，为可移动储能i与节点j在调度时段t-t+1内的连接状态，1表示连接，0表示断开；B为节点的集合。

5.根据权利要求4所述的一种冰灾场景下能源互联配电系统韧性恢复方法，其特征在于，固定位置储能在t时刻的充电功率与放电功率为控制变量，在负荷恢复阶段，随调度指令变化在相应微电网内进行充放电能，其充放电功率、充放电状态和容量需要满足以下约束：

其中，E为固定储能的集合；为二进制变量，表示固定储能的充电状态，1表示充电；为二进制变量，表示固定储能的放电状态，1表示放电；为固定储能的容量；为固定储能的充电效率；为固定储能的放电效率；为固定储能容量的上限；为固定储能容量的下限。