[发明专利]一种提高配网韧性的应急电动物流车队优化调度方法

说明书

本发明公开了一种提高配网韧性的应急电动物流车队优化调度方法，具体包括：在配电网故障处检测故障相关数据，进行灾后配网故障评估，利用循环神经网络预测得到配电网故障恢复所需电能和预计故障修复时间；以实际路网结构为基础，构建有向图表示，在有向边属性中嵌入关于道路维修、交通阻塞等影响因素；以车辆为智能体，将车辆调度问题构建成马尔科夫决策过程，基于道路信息网构建智能体动作空间，以最小化用户供能损失和调度成本为目标，在约束下求解满足目标的车辆调度结果。本发明提出的基于道路信息和灾后所需电能预测构建的应急物流车队调度模型，有利于车辆在响应用能需求的过程中能够以长远的眼光来调度车辆，最小化用户损失与调度成本。

技术领域

本发明涉及电力系统配电网韧性优化技术领域，特别是涉及一种提高配网韧性的应急电动物流车队优化调度方法。

背景技术

近年来，由于洪水、极端炎热天气、暴雪天气等自然灾害事故的频发，引起的电网故障事件也越来越多。为了减少电网故障事件带来的用户损失，电力系统对电网韧性以及对灾害后故障修复提出了越来越高的要求，旨在缩短电网灾后故障时间，保障电网安全运行。随着电动汽车的普及，电动汽车作为可移动能源的潜力也逐渐增大。在城市交通系统电动化程度日益加深的背景下，可调度性强的城市物流车队可以作为移动储能单元为城市灾后电网修复提供电能与电网故障甩负荷，还可以在运送物资结束后，最大程度上保障受灾区域用户的持续供电。

中国专利公开号CN113675867A公开了一种含电动公交配电网韧性恢复的方法和装置，构建配电网模型和配电网韧性恢复过程中的电动公交模型，基于以上模型构建含电动公交的配电网韧性恢复调度的函数模型，并以此确定对配电网进行供电的电动公交数量、电动公交的充电功率或者运营负荷；中国专利公开号CN113111476A提供了一种提高电网韧性的人-车-物应急资源优化调度方法，构建应急资源调度框架和分别以停电时间最小化、甩负荷最小化、应急资源调度成本最小化为目标的第一、二、三应急资源调配模型，在一定约束条件下求解并且确定完成所有所述故障点的抢修的最优调度方案；以上两种方法均未能考虑城市电动物流车队在灾后电网后的运输能力和供能能力，未能充分发挥城市大规模电动物流车队的调度潜力。

发明内容

为解决上述提到的技术问题，本发明提供了一种提高配网韧性的应急电动物流车队优化调度方法。

本发明的设计目的通过以下技术方案实施：

提供一种提高配网韧性的应急电动物流车队优化调度方法，包括以下步骤：

S1：在配电网故障处检测故障相关数据，进行灾后配网故障评估，根据评估结果，利用循环神经网络预测得到配电网故障恢复所需电能和预计故障修复时间；

S2：以路网结构为基础，构建有向图表示，在有向边属性中嵌入关于道路维修、交通阻塞以及天气状况等影响道路通信的因素；

S3：以车队的车辆为智能体，将车辆调度问题构建成马尔科夫决策过程，S＝{车辆位置、车辆电量、车辆可运物资能力}；A＝{基于道路信息网构建的实时变换}，例如车辆1在t₁时刻可以从node1通过可通行的路L₁调度到node2，记为A中的一个动作；智能体得到的奖励r是用户该时段供能损失和车辆调度成本(充电成本、损耗成本等)，以最小化用户供能损失为目标1，即obj1；以最小化调度成本为目标2，即obj2；在一定约束条件下求解满足min(obj1+obj2)的车辆调度结果，车辆执行调度结果，得到奖励r与车辆下一时刻状态s’，在经验池中存入智能体与环境的交互信息(s，s’，r)，其中s为当前时刻状态，并且训练神经网络，进入下一时刻决策阶段；

作为进一步改进，所述的配电网故障处用电负荷需求包括维持用户最低程度正常供电所需负荷、故障处配电网甩负荷需求等指标，用于预测的循环神经网络首先利用以往灾后配电网故障数据初步训练，再用于当前事故的预测。