[发明专利]基于风险评估的配电网故障恢复策略优化方法有效

专利信息
申请号: 201710018031.3 申请日: 2017-01-11
公开(公告)号: CN106786546B 公开(公告)日: 2019-08-06
发明(设计)人: 郝丽丽;周天;宋朋勋 申请(专利权)人: 南京工业大学
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 董建林
地址: 211899 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开一种基于风险评估的配电网故障恢复策略优化方法,考虑到设备运行和操作执行的不确定性,建立相应模型反映系统恢复过程中的不确定因素,并引入风险的概念,对故障恢复策略进行评估;考虑到待恢复负荷重要等级不同,用单位时间内单位容量下负荷的停电损失来反映负荷的重要程度,用经济指标度量负荷的重要等级,进一步评估负荷失电损失和恢复收益,从而将恢复过程中的风险、收益和代价统一于货币量纲,建立综合经济与技术的一体化恢复决策;保证了重要负荷优先供电,降低了配电网故障停电损失、恢复控制成本和运行风险,能够显著提高配电网的可靠性和经济性。
搜索关键词: 基于 风险 评估 配电网 故障 恢复 策略 优化 方法
【主权项】:
1.基于风险评估的配电网故障恢复策略优化方法,其特征在于,包括若干个子过程,所述子过程包括电源、可恢复负荷和恢复路径操作;基于风险评估的配电网故障恢复的优化模型为:G为配电网故障恢复整体方案的收益,Gm为第m个子过程的综合恢复收益,M为配电网故障恢复方案的子过程集合,m为配电网故障恢复方案的子过程序号,Im为第m个子过程的负荷恢复收益,Cm第m个子过程的控制代价,Rm为第m个子过程存在的风险,Rtr为恢复操作后过渡电网的风险;在形成配电网故障恢复策略的过程中,满足以下约束条件:约束条件1,第m个子过程的容量约束条件:第m个子过程的操作应保证投入的电源容量不小于恢复供电负荷的容量;式(9)中,Pm,s为第m个子过程中第s个可供电电源的容量,Pm,i为第m个子过程中第i个待恢复负荷的容量;约束条件2,第m个子过程的潮流约束条件:第m个子过程的操作应保证恢复供电区域电压、电流不越限;式(10)中,umin、umax分别为第a个节点的电压上下限;um,a为第m个子过程中第a个节点的电压值;imin、imax分别为第a个节点的电流上下限;im,a为第m个子过程中第a个节点的电流值;约束条件3,第m个子过程的收益约束:第m个子过程的收益大于门限值;Gm≥Gmin      (11)式(11)中,Gm为第m个子过程的综合恢复收益,Gmin为恢复方案的收益下限;约束条件4,配电网辐射运行约束;t∈T    (12)式(12)中,t为整体恢复方案的网络拓扑结构;T为网络辐射状拓扑结构的集合;所述基于风险评估的配电网故障恢复策略优化方法,具体包括以下步骤:(1)电源初始化:分析配电网拓扑结构,对电源参数进行初始化,其具体步骤如下:等同考虑包括黑启动分布式电源BDG和备用联络线路在内的所有备用电源,对备用联络线路进行DG等值,将停电区域对应的所有可供电电源进行初始化,生成初始可恢复电源集合(2)电网故障初步恢复:考虑配电网故障恢复的实际操作,求取从电源出发的所有子过程,具体包括以下步骤:步骤201:在可恢复电源集合中选择任意一个电源sq,q={1,2,…,nq},穷举停电负荷集合的所有子集,选取负荷容量与电源sq容量满足约束条件1的所有停电负荷子集,生成若干个“电源‑负荷”对;步骤202:针对电源sq的各个“电源‑负荷”对,利用Dijkstra算法搜索该电源到“电源‑负荷”对中相应负荷的最短路径,查找路径上所有的设备,生成电源sq的恢复方案集合其中是对应的电源ss恢复方案集合的子集,所述恢复方案集合中的元素包含了电源sq的第mq个方案路径上的所有设备;步骤203:选择电源sq恢复方案集合中的任意方案,判断所述方案是否满足约束条件2,对恢复方案集合中的所有方案重复此操作;对满足约束条件的恢复方案计算其目标函数值基于贪心策略选取恢复方案集合中收益最大的方案作为电源sq的备选恢复方案,将其目标函数值记作步骤204:选择可供电电源集合中未被遍历的电源,重复步骤201‑203,求出各个电源单独投入时的最大收益方案;基于贪心策略选取其中收益最大的电源备选恢复方案,作为最终恢复方案的子过程;步骤205:删除停电区域内已恢复供电的负荷,更新系统拓扑结构,将步骤5中得到的子过程中的供电电源容量更新为投入后的容量,生成新的停电负荷区域及对应的可供电电源集合,重复步骤201‑204,直至无法生成新的恢复子过程;(3)协调恢复:从负荷出发进一步求取恢复子过程,通过以下步骤以扩大恢复负荷量:步骤301:选择停电区域内任意一个待恢复负荷Ll,穷举停电区域对应的可供电电源集合的所有子集,选取电源容量与负荷Ll容量满足约束条件1的所有供电电源子集,生成多个“负荷‑电源”对;其中l={1,2,…,nl};步骤302:针对负荷Ll的各个“负荷‑电源”对,利用Dijkstra算法搜索该负荷到“负荷‑电源”对中相应电源的最短路径,查找路径上所有的设备,生成负荷Ll的恢复方案集合其中是对应的负荷Ll恢复方案集合的子集,所述集合中的元素包含负荷Ll的第ml个恢复方案路径上的所有设备;步骤303:选择负荷Ll恢复方案集合中的任意方案,判断该方案是否满足电约束条件2,对恢复方案集合中的所有方案重复此操作;对满足约束条件2的恢复方案计算其目标函数值基于贪心策略选取恢复方案集合中收益最大的方案作为负荷Ll的备选恢复方案,将其目标函数值记作步骤304:选择停电区域内其它所有未被遍历的停电负荷,重复步骤301‑303,求出各个负荷单独恢复的最大收益方案;基于贪心策略选取其中收益最大的负荷备选恢复方案,并作为最终恢复方案的子过程;步骤305:删除停电区域内已恢复供电的负荷及方案供电电源,更新系统拓扑;重复步骤301‑304,直至无法生成新的恢复方案,并输出最终恢复方案。
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