为有效提升台风天气下主动配电网的韧性,提出同时考虑分级减载和同级负荷削减的主动配电网韧性提升方法。首先,综合考虑台风天气下强风和暴雨对配电网的影响,通过建立Batts台风风场模型和暴雨压强模型实现了对配电网元件故障率的量化分析,进而采用蒙特卡洛(MonteCarlo)法模拟台风天气下的主动配电网故障场景,并利用系统信息熵进行场景筛选,确定故障规模。其次,提出了同时考虑最大化一级负荷存活量与故障孤岛中同级负荷削减逻辑的主动配电网分级减载策略。然后,提出包括综合鲁棒性、一级负荷损失速度和损失率、总负荷曲线面积缺失比的4个主动配电网韧性评估指标,并通过遗传-粒子群融合算法(hybrid GA and PSO algorithm,GA-PSO)对配电网韧性评估模型进行高效求解。最后,基于Matlab2020a仿真平台建立某实际配电网和IEEE118节点测试系统算例,验证了提出的考虑分级减载的台风天气下主动配电网韧性评估方法的正确性和有效性。
随着全球气候变暖,台风、地震、冰灾等自然灾害日益频发,严重影响电力系统的安全可靠运行。尤其对于直接面向电力用户的配电网而言,由于其点多面广、拓扑结构复杂等典型特征,更易受到极端天气的破坏。因此,国内外学者针对配电网应对极端天气的能力开展了大量研究,并借鉴了“韧性”的概念用来评估配电网在这种“低概率-多故障”事件的防御和恢复到正常运行状态的能力。根据此背景,本文针对台风灾害,对主动配电网韧性评估和韧性提升进行研究,具体工作如下:
为了分析台风天气对主动配电网组件的影响,综合考虑台风天气下强风和暴雨对配电网的影响,通过建立Batts台风风场模型和暴雨压强模型实现了对配电网元件故障率的量化分析,进而采用蒙特卡洛(Monte Carlo)法模拟台风天气下的主动配电网故障场景,并利用系统信息熵进行场景筛选,确定故障规模,采用某实际配电网算例验证了此故障概率模型的有效性,为后续研究配电网韧性打下基础。
在典型大规模故障场景下,结合主动配电网在台风天气下的系统功能曲线,分别从鲁棒性、重要负荷供电能力以及系统整体韧性三个角度提出包括综合鲁棒性、一级负荷损失速度和损失率、总负荷曲线面积缺失比的4个主动配电网韧性评估指标。在主动配电网抵御和恢复阶段,提出同时考虑最大化一级负荷存活量与故障孤岛中同级负荷削减逻辑的主动配电网分级减载策略,以加权下最小化负荷削减量为主要目标,最小化配电网网损为次要目标,并通过遗传-粒子群融合算法(hybrid GA and PSO algorithm,GA-PSO)对配电网韧性评估模型进行高效求解,通过某实际配电网算例和IEEE118节点算例验证所提策略的有效性。
在分布式资源不断丰富的背景下,考虑多种分布式资源互补互济的优势,利用多源协同解决主动配电网在台风天气下造成的线路损坏、负荷缺额等问题,达到主动配电网韧性提升的目的。考虑台风天气对配电网影响的时空特性分布,提出一种基于多种分布式资源协同的主动配电网韧性提升策略。以加权下负荷损失量最小为目标函数,按照分布式电源(distributed generator,DG)、联络线、储能系统(energy storage system,ESS)和移动储能车(mobile energy storage system,MESS)的顺序优先进行动作,同时考虑主动配电网元件故障的不确定性,采用马尔科夫链模型描述故障的不确定性,对每一时刻下移动储能车的调度进行决策。然后对模型进行二阶锥松弛,构建出混合整数二阶锥凸规划模型,调用CPLEX商业化求解器高效求解。最后通过IEEE33节点算例验证该策略对主动配电网韧性提升的效果以及考虑故障场景不确定性的必要性。
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