【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大电网恢复，特别涉及一种电网目标网架重构优化方法、系统、装置及介质。
技术介绍
1、自然灾害是引发大停电的主要诱因，并增加电网恢复的风险，如何在恢复决策中合理考虑灾害因素，规避其不利影响，是亟待解决的问题。目标网架重构对电网恢复至关重要，尤其是骨架网络的优化决策，能够动态分析待恢复关键节点和线路，组成合理的过渡电网(恢复过程中的电网统)，逐步扩展可用恢复功率和恢复范围，为调度运行人员提供决策支持。
2、现有研究大多从电力网络拓扑特性分析节点和线路重要度并优化目标网架。节点和线路重要度是恢复决策优化的关键指标，目前多采用节点收缩法、介数法、删除法从全局角度评估节点的拓扑重要度。在目标网架重构优化方面，现有研究大多以节点重要度最大为目标，采用离散粒子群算法(dpso)、分层优化等方法进行求解，对于网络结构仅其考虑连通性约束。为此，本专利技术基于线路和节点重要度指标，构建适应度函数，并将网架合理性转换为罚函数，采用dpso算法进行目标网架优化，从而能够根据灾害信息和电网停电场景动态更新目标网架，为调度运行人员提供决策支撑。
3、因此，如何提供一种电网目标网架重构优化方法、系统、装置及介质，是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种电网目标网架重构优化方法、系统、装置及介质，以解决现有技术中无法基于灾害信息和电网停电场景在线动态更新目标网架的问题。
2、为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的
3、根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种电网目标网架重构优化方法。
4、在一个实施例中，所述电网目标网架重构优化方法，包括：
5、获取电网运行数据；基于电网运行数据识别故障线路，并评估预设时段内灾害引发可恢复线路故障的概率；
6、将停电区域划分为若干恢复分区，在恢复分区内抽样模拟线路的可恢复状态，并基于可恢复状态计算节点重要度期望值；
7、依据节点重要度期望值对节点分群，并结合离散粒子群算法生成各恢复分区的最优粒子以优化目标网架，将各恢复分区的最优粒子转换为对应的目标网架方案。
8、在一个实施例中，所述电网运行数据包括电网参数、线路实时运行数据、灾害监测数据、设备故障告警数据、设备检修计划数据及调度计划数据；所述电网实时运行数据包括电网设备运行状态及电网设备停运状态。
9、在一个实施例中，所述基于电网运行数据识别故障线路，并评估预设时段内灾害引发可恢复线路故障的概率包括：
10、基于线路实时运行数据、设备故障告警数据及设备检修计划数据识别故障线路；
11、结合灾害监测数据计算预设时段内灾害引发可恢复线路故障的概率，其中，所述可恢复线路故障的概率包括单一故障概率和群发故障概率；
12、所述单一故障概率表示单条可恢复线路发生故障的概率，所述群发故障概率表示若干可恢复线路在预设时段内相继发生故障的概率。
13、在一个实施例中，所述将停电区域划分为若干恢复分区，在恢复分区内抽样模拟线路的可恢复状态，并基于可恢复状态计算节点重要度期望值包括：
14、基于线路实时运行数据，将停电时间发生时的节点和故障线路动态划分为若干恢复分区，所述恢复分区包含至少一个电源节点及若干全停节点，且所有节点间通过可恢复线路连通；
15、随机选取恢复分区模拟故障线路的可恢复状态及恢复操作时间，并基于可恢复状态计算节点重要度期望值。
16、在一个实施例中，所述利用离散粒子群算法生成各恢复分区的最优粒子以优化目标网架，并将各恢复分区的最优粒子转换为对应的目标网架方案包括：
17、将恢复分区内被选中的线路纳入目标网架的值序列作为粒子，并在恢复分区内基于粒子总数计算初始粒子群；
18、执行粒子群迭代优化，对每轮迭代更新的粒子所对应的目标网架进行拓扑分析，并根据分析结果计算罚函数值及适应度函数值；
19、若迭代条件满足最大迭代步数或适应度函数值的最小误差限时停止粒子群迭代优化得到最优粒子，并将输出的最优粒子转换为对应的目标网架方案，反之，则持续执行粒子群迭代优化直至找到最优粒子。
20、在一个实施例中，所述在恢复分区内基于粒子总数计算初始粒子群包括：
21、依据节点重要度期望值对节点进行分群得到若干组分群结果，并从每组分群结果中选取平均重要度期望值高的节点作为初始节点；
22、构建连接初始节点的最小树，在最小树上添加预设数量的重要线路后进行拓扑检查，并生成初始粒子；
23、对各分群结果重复最小树的构建过程得到各分群结果的初始粒子，并将若干初始粒子集合生成第一组初始粒子群；
24、将距离电源节点的电气距离结合粒子优化条件对第一组初始粒子群中的各粒子进行调整，并基于调整结果更新最小树后得到第二组初始粒子群。
25、在一个实施例中，所述适应度函数的计算公式为：
26、
27、式中，f为适应度函数；e为粒子选中的线路编号集；g为粒子选中的发电节点编号集；b为非发电节点编号集；vi'l为归一化后的线路重要度期望值、vj'g为归一化后的发电节点重要度期望值，vk'b为归一化后的非发电节点的重要度；ωl为线路权重；ωg为发电节点权重；ωb为非发电节点权重；ωf为罚函数权重；fp为不合理粒子的罚函数值。
28、根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种电网目标网架重构优化系统。
29、在一个实施例中，所述电网目标网架重构优化系统，包括：
30、故障概率评估模块，用于获取电网运行数据；基于电网运行数据识别故障线路，并评估预设时段内灾害引发可恢复线路故障的概率；
31、重要度评估模块，用于将停电区域划分为若干恢复分区，在恢复分区内抽样模拟线路的可恢复状态，并基于可恢复状态计算节点重要度期望值；
32、网架优化模块，用于依据节点重要度期望值对节点分群，并结合离散粒子群算法生成各恢复分区的最优粒子以优化目标网架，将各恢复分区的最优粒子转换为对应的目标网架方案。
33、在一个实施例中，所述电网运行数据包括电网参数、线路实时运行数据、灾害监测数据、设备故障告警数据、设备检修计划数据及调度计划数据；所述电网实时运行数据包括电网设备运行状态及电网设备停运状态。
34、在一个实施例中，所述故障概率评估模块包括故障线路识别模块及线路故障计算模块，其中，
35、故障线路识别模块，用于基于线路实时运行数据、设备故障告警数据及设备检修计划数据识别故障线路；
36、线路故障计算模块，用于结合灾害监测数据计算预设时段内灾害引发可恢复线路故障的概率，其中，所述可恢复线路故障的概率包括本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电网目标网架重构优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述电网运行数据包括电网参数、线路实时运行数据、灾害监测数据、设备故障告警数据、设备检修计划数据及调度计划数据；
3.根据权利要求2所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述基于电网运行数据识别故障线路，并评估预设时段内灾害引发可恢复线路故障的概率包括：
4.根据权利要求3所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述将停电区域划分为若干恢复分区，在恢复分区内抽样模拟线路的可恢复状态，并基于可恢复状态计算节点重要度期望值包括：
5.根据权利要求4所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述利用离散粒子群算法生成各恢复分区的最优粒子以优化目标网架，并将各恢复分区的最优粒子转换为对应的目标网架方案包括：
6.根据权利要求5所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述在恢复分区内基于粒子总数计算初始粒子群包括：
7.根据权利要求6所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述适应度函
8.一种电网目标网架重构优化系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的电网目标网架重构优化系统，其特征在于，所述电网运行数据包括电网参数、线路实时运行数据、灾害监测数据、设备故障告警数据、设备检修计划数据及调度计划数据；
10.根据权利要求9所述的电网目标网架重构优化系统，其特征在于，所述故障概率评估模块包括故障线路识别模块及线路故障计算模块，其中，
11.根据权利要求10所述的电网目标网架重构优化系统，其特征在于，重要度评估模块包括恢复分区划分模块及重要度计算模块，其中，
12.根据权利要求11所述的电网目标网架重构优化系统，其特征在于，所述网架优化模块包括初始粒子群优化模块、网架拓扑分析模块及目标网架方案生成模块，其中，
13.根据权利要求12所述的电网目标网架重构优化系统，其特征在于，所述初始粒子群优化模块包括初始节点选取模块、初始粒子生成模块、第一初始粒子群生成模块及第二初始粒子群生成模块，其中，
14.根据权利要求13所述的电网目标网架重构优化系统，其特征在于，所述适应度函数的计算公式为：
15.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电网目标网架重构优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述电网运行数据包括电网参数、线路实时运行数据、灾害监测数据、设备故障告警数据、设备检修计划数据及调度计划数据；
3.根据权利要求2所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述基于电网运行数据识别故障线路，并评估预设时段内灾害引发可恢复线路故障的概率包括：
4.根据权利要求3所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述将停电区域划分为若干恢复分区，在恢复分区内抽样模拟线路的可恢复状态，并基于可恢复状态计算节点重要度期望值包括：
5.根据权利要求4所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述利用离散粒子群算法生成各恢复分区的最优粒子以优化目标网架，并将各恢复分区的最优粒子转换为对应的目标网架方案包括：
6.根据权利要求5所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述在恢复分区内基于粒子总数计算初始粒子群包括：
7.根据权利要求6所述的电网目标网架重构优化方法，其特征在于，所述适应度函数的计算公式为：
8.一种电网目标网架重构优化系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的电网目标网架重构优化系统，其特征在于，所述电网运行数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：麻常辉，武诚，程定一，苗伟威，苗骁健，孙运涛，李家珏，李晨昊，刘文学，邢法财，蒋哲，朱元振，魏新宇，李新，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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