【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于配电网故障恢复领域，更具体地，涉及一种考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法。
技术介绍
1、近年来极端事件的频繁发生及其带来的重大破坏对电力系统正常运行造成了极大的冲击。2020年8月，美国加州发生持续高温天气，最高温度达到49℃，负荷较同期增加14％，同时外受电力供应减少30％，导致长时间停电，大量电力用户受影响。2021年2月，美国得州发生极寒天气，最低温度达到零下26℃，负荷较同期增加20％，大规模燃气电站、风电场缺乏抗冻措施被迫关停，燃气供应受阻，据统计约450万居民受到停限电影响。2020年冬天，我国南方湖南、江西等地也遭遇了极端寒流天气，负荷较同期增加20％～30％，加大了配电网的供应压力。
2、针对极端自然灾害，提高电力系统弹性可以及时应对和处理自然灾害突来给电力系统带来的破坏。弹性是指系统能够预防、抵抗、适应和从干扰中恢复的能力。电力系统弹性比可靠性更难提高，系统更难应对极端事件的到来。在过往的研究中，常用的提高电力系统弹性的方法主要有加固电力系统元件，如杆塔、线路等等，但这些措施应对极端事件到来造成的重要负荷中断没有好的修复效果。也有部分研究考虑了移动电源来恢复电力系统弹性，但对于交通系统对移动电源的影响并不完善。因此，针对配电网故障恢复，综合考虑交通系统与配电网系统，利用多类型移动应急电源的两阶段弹性恢复模型来参与配网供电恢复具有重要的意义。
技术实现思路
1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提出了一种考虑多类型
2、为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，本专利技术提供了一种考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，包括：
3、步骤1：获取交通路线信息与配电网网络负荷数据；
4、步骤2：基于蒙特卡洛模拟法生成潜在故障场景；
5、步骤3：基于潜在故障场景，使用整数非线性规划模型来确定充电站和维修站的最佳数量和分段位置；
6、步骤4：获取实际故障场景数据，评估故障损害和可用资源；
7、步骤5：基于混合整数线性规划模型，通过优化运输网络上多类型移动应急电源的调度来恢复负载和配电系统。
8、优选地，所述的获取交通路线信息与配电网网络负荷数据，实现过程为：
9、步骤1.1：获取交通路线信息，根据配电网所处的地区，查询该区域内的线路图、车辆信息数据等；
10、步骤1.2：获取配电网网络负荷数据，通过传感器等电气元件，获取配电网网络各负荷节点的充电设施相关的状态信息；
11、步骤1.3：综合交通路线信息与配电网网络负荷数据，构建数据集，作为后续模型的输入。
12、优选地，所述的基于蒙特卡洛模拟法生成潜在故障场景，实现过程为：
13、步骤2.1：配电网网络在短期运营中面临的主要挑战是高风速对配电网造成的潜在物理损伤。因此，在基于蒙特卡洛模拟法生成潜在故障场景时，评估高风速对易损组件如配电杆和架空配电线路的影响，脆弱性曲线说明了天气事件的强度与配电网组件发生故障或损坏的概率之间的关系：
14、
15、式中，pl(ω)表示该风速下配电网发生故障的概率；ω表示当前风速；ωcritical表示临界风速；ωcollapse表示崩溃风速；
16、步骤2.2：基于步骤3.1的概率函数，利用随机数发生器产生不同概率分布的随机变量：
17、步骤2.3：利用计算机进行随机试验，模拟配电网系统的随机特性；
18、步骤2.4：对随机模拟的结果进行统计，从而得到接近真实故障场景的基于蒙特卡洛模拟法生成潜在故障场景。
19、优选地，所述的基于潜在故障场景，使用整数非线性规划模型来确定充电站和维修站的最佳数量和分段位置，实现过程为：
20、步骤3.1：基于交通路线信息与配电网网络负荷数据以及蒙特卡洛模拟法生成潜在故障场景，初始化维修队以及移动式储能设备的位置；
21、步骤3.2：建立目标函数，以移动能源的运输时间最小为目标，目标函数如下:
22、
23、式中，ps表示场景故障发生概率；i,j表示配电网总线编号；p,q表示线路编号；s表示一系列故障场景；s表示一种故障场景；csi为二进制变量，若总线i配备了充电站，则二进制变量等于1；表示场景s中总线j状态的二进制变量；ki表示总线i的权重；sdi,j表示交通网络上从总线i到总线j的最短行驶时间；rsp表示维修站集合；表示二进制变量，表示场景s中线路l和从总线i到j的线路状态；kl表示线路l的权重；sdrp,q表示交通网络内线路p和q之间的最短运输时间。
24、约束条件如下：
25、
26、式中，ncs表示总线状态集合；nrs表示线路状态集合；表示二进制变量，指示场景s中总线j的父总线的状态；表示二进制变量，表示场景s中线路l和从总线i到j的线路的状态；表示二进制变量，cse表示场景s中充电站的位置状态；csf示场景s中维修站的位置状态；
27、步骤3.3：根据目标函数，对模型进行迭代求解；
28、步骤3.4：迭代完成后，存储最优结果，确定充电站和维修站的最佳数量和分段位置。
29、优选地，所述的获取实际故障场景数据，评估故障损害和可用资源，实现过程为：
30、步骤4.1：通过传感器等电气元件以及平台所传输的故障信息，获取实际故障场景数据；
31、步骤4.2：对实际故障场景数据进行数据分析，并对故障区域的交通路线信息与配电网网络负荷数据进行收集，评估参与协同供电的可用资源数量。
32、优选地，所述的基于混合整数线性规划模型，通过优化运输网络上多类型移动应急电源的调度来恢复负载和配电系统，实现过程为：
33、步骤5.1：基于实际故障场景数据，对维修人员的维修路线进行规划调度，其约束条件如下：
34、
35、式中，表示二进制变量，当维修人员n在时间t到达线路p时，其值为1；表示可同时到达线路p的维修人员的上限；ll,t为二进制变量，表示线路的故障状态；表示场景s下受损线路d的状态；rtl表示损坏线路的修复时间；
36、步骤5.2：对移动式储能系统进行调度，其约束条件如下：
37、
38、
39、式中，表示二进制变量，当移动式储能系统在时间t连接到总线i时，其值为1；ta表示不同时间段；nx表示移动式储能系统的集合；表示可以连接到总线i的移动式储能系统的上限；表示移动式储能系统的储能容量；表示移动式储能系统荷电状态的上下限；表示时间t时移动式储能系统的充放电功率；cx,t、dx,t表示移动式储能系统处于充电还是放电状态；
40、步骤5.3：本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，其特征在于，获取交通路线信息与配电网网络负荷数据：
3.根据权利要求1所述的考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，其特征在于，基于蒙特卡洛模拟法生成潜在故障场景：
4.根据权利要求1所述的考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，其特征在于，基于潜在故障场景，使用整数非线性规划模型来确定充电站和维修站的最佳数量和分段位置：
5.根据权利要求1所述的考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，其特征在于，获取实际故障场景数据，评估故障损害和可用资源：
6.根据权利要求1所述的考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，其特征在于，基于混合整数线性规划模型，通过优化运输网络上多类型移动应急电源的调度来恢复负载和配电系统：
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述处理
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于：该计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，其特征在于，获取交通路线信息与配电网网络负荷数据：
3.根据权利要求1所述的考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，其特征在于，基于蒙特卡洛模拟法生成潜在故障场景：
4.根据权利要求1所述的考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，其特征在于，基于潜在故障场景，使用整数非线性规划模型来确定充电站和维修站的最佳数量和分段位置：
5.根据权利要求1所述的考虑多类型移动应急电源协同参与配网供电恢复的方法，其特征在于，获取实际故障...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢建刚，赵瑞锋，黎皓彬，余志文，蓝天，吴岳洲，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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