一种考虑节点差异化抗毁需求的供电网络拓扑优化方法

1.本发明涉及供电网络拓扑结构优化设计技术领域，更具体地说，特别涉及一种考虑节点差异化抗毁需求的供电网络拓扑优化方法。


背景技术：

2.相较于传统的集中式供电，分布式供电具有多方面的优势：无需高压输电，线路损耗低；无需建设配电站，可避免额外增加建设与输配电成本；初期建设和安装成本低，易于投入使用和扩展改造，灵活性高；各个分布式电站之间相互独立，可自行控制，且大大降低了大面积供电事故的发生概率，供电可靠性高；可大规模使用可再生能源供电，推进绿色环保；适合边远地区、海岛等无法或难以建造集中式供电站的区域。特别是在当前迫切需要优化能源结构、提高能源利用效率、增强能源产业的安全与可靠性、解决环境污染的背景下，分布式供电网络以其独特的优势获得了工业、商业以及学术领域的广泛关注。而拓扑结构能够对分布式供电网络的建设、运行、控制、性能等方面产生重大影响，因此也是分布式供电网络研究中的主要研究方向之一。
3.分布式供电网络需要对各个分布式电源进行组网连接，这就需要应用到微电网技术。微电网技术的是实现本地源荷平衡、提高分布式能源渗透率与利用率的有效方式。但是单一的微电网受限于局域性，导致其发电容量有限，且由于可再生能源的波动性与不确定性，可能会在运行过程中出现输出功率突变等事件，致使独立微电网的可靠性不足。因此，可以通过将多个微电网联合运行的方式来提高电力系统的可靠性和弹性，促进可再生能源的进一步高效利用，该方法也获得了越来越多的重视。
4.然而，当前对网络拓扑结构抗毁性的研究都仅是从系统的角度进行考虑，而忽略了不同节点对抗毁需求的差异性，并且没有将分布式供电网络节点之间的能量互补与差异化抗毁需求进行联合考虑，不利于对系统能量的充分、高效、精确利用。为此，有必要开发一种考虑节点差异化抗毁需求的供电网络拓扑优化方法。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种考虑节点差异化抗毁需求的供电网络拓扑优化方法，以克服现有技术所存在的缺陷。
6.为了达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
7.一种考虑节点差异化抗毁需求的供电网络拓扑优化方法，包括以下步骤：
8.s1、收集分布式自主供电网络节点信息，所述分布式自主供电网络节点信息至少包括节点发电能力、负载需求、位置坐标、抗毁性需求类型；
9.s2、添加网络节点间的线路长度约束l1，并仅对间距小于等于l1的两网络节点考虑是否铺设线路；
10.s3、根据抗毁性需求类型判断网络节点的类型，若为ⅰ类节点，则构造故障场景和生成相应的约束条件；若为ii类节点，添加两网络节点间的选择范围约束l2，在构造故障场
景时仅考虑两故障节点距离小于等于l2的场景，并生成相应的约束条件；
11.s4、以线路总长度最小为优化目标，以网络中任意两节点是否连接作为邻接矩阵，并以邻接矩阵为决策变量，在步骤s3获得约束条件下，通过yalmip线性求解器求解出混合整数线性规划模型的最优拓扑结构，所述混合整数线性规划模型基于所述节点信息形成。
12.进一步地，所述步骤s1中每个网络节点在正常状态下的发电能力大于其负载需求，所述ⅰ类节点和ii类节点分别满足不同故障场景下的约束条件，且所述ⅰ类节点需满足较简单的约束条件，所述ii类节点则需满足复杂的约束条件。
13.进一步地，所述步骤s2中仅对间距小于等于l1的两网络节点考虑是否铺设线路的步骤具体为：遍历网络节点的距离矩阵，若其中的元素大于l1，则将邻接矩阵对应位置的元素固定为0。
14.进一步地，所述步骤s3中：
15.若网络节点的类型为ⅰ类节点，则构造故障场景为仅需考虑其自身失去发电能力的故障场景，生成相应的约束条件为每个ⅰ类节点仅需满足自身发电故障时的负荷恢复需求；
16.若网络节点的类型为ii类节点，则故障场景为该ii类节点自身以及另一个网络节点失去发电能力，每个ii类节点与其在l2范围内的任一网络节点构成一个故障场景，需要满足每种故障场景下两故障节点的负荷恢复需求。
17.进一步地，所述步骤s4中将获得的约束条件添加到混合整数线性规划模型中，求解出最优拓扑结构。
18.进一步地，所述混合整数线性规划模型的优化目标函数为：
[0019][0020]
l
ij
＝|x
i-xj|+|y
i-yj|
ꢀꢀꢀ
(2)
[0021]
式(1)表示需进行最小化的目标函数，其中表示节点间需要铺设的线路总长度，表示约束无法完全满足时的惩罚值；式(2)表示两节点间的距离，其中，i和j表示任意两个节点，xi，yi和xj，yj分别表示i和j的横纵坐标，l
ij
表示i和j之间的曼哈顿距离；s
ij
为0-1决策变量，表示i和j之间是否要设置联络线，所有的s
ij
可构成一个对称的决策变量矩阵，在计算目标值时为避免重复，令i＞j；δk为松弛变量；m为一个足够大的常数，表示惩罚比例；
[0022]
所述混合整数线性规划模型的约束条件为：
[0023][0024][0025][0026]rij
＝s
ij
·
(g
i-di+g
j-dj)
ꢀꢀꢀ
(6)
[0027][0028][0029][0030][0031][0032][0033]
式(3)表示线路长度约束；式(4)表示所有与节点i相连的节点的能量供给；式(5)表示ⅰ类节点故障时可通过所有邻居节点获得的能量支撑来满足自身负载恢复需求；式(6)表示两故障节点间的相互供能；式(7)表示两故障节点的公共邻居节点对二者的供能；式(8)-(11)表示变量的线性化操作；式(12)表示ii类节点故障时可通过两故障节点的所有邻居的能量供给恢复负载，若二者连接与各自邻居节点间的线路后可实现连通，则须同时满足二者的负载需要，否则仅需通过自身邻居满足该ii类节点负载即可，其中，i和j表示故障节点；n表示网络节点数；gm表示节点m的发电能力；dm表示节点m的负载需求；x
ij,t
表示节点t是否同时与i和j相连，是对s
it
·sjt
的线性化操作，x
ij,t
∈{0,1}，当且仅当s
it
＝s
jt
＝1时x
ij,t
＝1；mdt
ij
表示故障节点i和j是否间接相连，mdt
ij
∈{0,1}，若i和j有公共邻居节点，则mdt
ij
＝1，当且仅当时，mdt
ij
＝0；y
ij
表示i和j是否相连，包括直接相连和间接相连，y
ij
∈{0,1}，当且仅当s
ij
＝mdt
ij
＝0时，y
ij
＝0；ypj表示故障出现后，在连接故障节点与其邻居节点间的联络线而形成的网络中j能提供的能量支撑，ypj∈{0,pj}，当且仅当y
ij
＝0时ypj＝0；表示距当前故障的ii类节点l2范围内的节点集合。
[0034]
与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明提供的一种考虑节点差异化抗毁需求的供电网络拓扑优化方法，在模型层面上，对抗毁性需求的建模角度从系统层面变为节点层面，结合实际场景中不同节点本身的功能与特性的不同，其对抗毁性的需求也不同，据
此将节点分为两种类型，需要满足在不同程度的故障场景下的负载恢复需求，在节点层面上，添加两重限制约束削减决策变量与约束数量，先添加第一重线路长度约束，限定节点的邻居选择范围；再添加第二重故障节点选择范围约束，限定ii类节点可生成的故障场景组合，进而求解模型得到优化后的拓扑结构。该方法可削减决策空间的大小，并减少约束条件的数量，显著地提升计算效率。
附图说明
[0035]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]
图1是本发明中线路长度约束和节点选择范围约束的示意图。
[0037]
图2是本发明考虑节点差异化抗毁需求的供电网络拓扑优化方法的流程图。
具体实施方式
[0038]
下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
[0039]
参阅图1和图2所示，本实施例公开了一种考虑节点差异化抗毁需求的供电网络拓扑优化方法，包括以下步骤：
[0040]
步骤s1、收集分布式自主供电网络节点信息，所述分布式自主供电网络节点信息至少包括节点发电能力、负载需求、位置坐标、抗毁性需求类型。
[0041]
具体的，每个网络节点在正常状态下都可以自给自足，即节点的发电能力大于其负载需求，节点根据抗毁性需求类型的不同分为ⅰ类和ii类两种类型，分别满足不同故障场景下的约束条件，且ⅰ类节点需满足较简单的约束条件，ii类节点则需满足复杂的约束条件。
[0042]
步骤s2、添加网络节点间的线路长度约束l1，并仅对间距小于等于l1的两网络节点考虑是否铺设线路。
[0043]
具体的，仅对间距小于等于l1的两网络节点考虑是否铺设线路的步骤具体为：遍历网络节点的距离矩阵，若其中的元素大于l1，即相应的两节点间距大于l1，则将邻接矩阵对应位置的元素固定为0，即不考虑对这部分线路进行设置。线路长度约束l1含义如图1中所示。
[0044]
其中，距离矩阵x，其中的每个值就是一个元素，例如x_ij，表示节点i到节点j之间的距离；邻接矩阵m，其中的每个值也是一个元素，例如m_ij，表示节点i和节点j之间是否有连接，如果有则m_ij＝1，如果没有则m_ij＝0。
[0045]
步骤s3、判断网络节点的类型，若为ⅰ类节点，则构造故障场景和生成相应的约束条件；若为ii类节点，添加两网络节点间的选择范围约束l2，在构造故障场景时仅考虑两故障节点距离小于等于l2的场景。
[0046]
具体的，若网络节点的类型为ⅰ类节点，则构造故障场景为仅需考虑其自身失去发电能力的故障场景，生成相应的约束条件为每个ⅰ类节点仅需满足自身发电故障时的负荷
恢复需求；
[0047]
若网络节点的类型为ii类节点，则故障场景为该ii类节点自身以及另一个网络节点失去发电能力，而对于与ii类节点距离大于l2的节点，其相互影响作用较弱，甚至无联系，因此将这些故障场景进行削减以减少约束数量。选择范围约束l2含义如图1中所示。每个ii类节点与其在l2范围内的任一网络节点构成一个故障场景，需要满足每种故障场景下两故障节点的负荷恢复需求，并生成相应的约束条件。
[0048]
步骤s4、以线路总长度最小为优化目标，以网络中任意两节点是否连接(即邻接矩阵)为决策变量，在步骤s3获得约束条件下，通过yalmip线性求解器求解出混合整数线性规划模型的最优拓扑结构。
[0049]
具体的，将已获得的抗毁性约束以及限制约束(约束条件)添加到模型中，求解出最优的节点连接关系(邻接矩阵)，该拓扑结构能在满足所有符合要求的故障场景下的抗毁性需求的同时，使节点间线路的总长度最短、结构简洁。
[0050]
本实施例提出的方法，在获得各个节点的发电能力、负载需求、位置坐标、抗毁需求类型等信息后，首先添加线路长度约束，限定节点的邻居选择范围，不考虑超出长度限制的线路，即在决策变量矩阵中将这部分元素限定为0，可以削减大部分决策变量；之后在第一重限制的基础上，添加故障场景节点选择范围约束，针对每个ii类节点发生故障时的场景，限制对另一个故障节点的选择范围，不考虑超出选择范围的节点与当前ii类节点构成的故障场景，可以在很大程度上削减影响较小的故障场景，从而大幅度减少添加的约束数量。此时，以最小化线路总长度为优化目标；以网络中表示线路连接的邻接矩阵为决策变量；以线路长度约束、故障场景构造约束和不同故障场景下的节点抗毁性需求约束构成的约束集合为约束条件，进而求解出网络的拓扑结构。
[0051]
本实施例中，所述混合整数线性规划模型的优化目标函数为：
[0052][0053]
l
ij
＝|x
i-xj|+|y
i-yj|
ꢀꢀꢀ
(2)
[0054]
式(1)表示需进行最小化的目标函数，其中表示节点间需要铺设的线路总长度，表示约束无法完全满足时的惩罚值；式(2)表示两节点间的距离，其中，i和j表示任意两个节点，xi，yi和xj，yj分别表示i和j的横纵坐标，l
ij
表示i和j之间的曼哈顿距离；s
ij
为0-1决策变量，表示i和j之间是否要设置联络线，所有的s
ij
可构成一个对称的决策变量矩阵，在计算目标值时为避免重复，令i＞j；δk为松弛变量，确保问题有解；m为一个足够大的常数，表示惩罚比例；
[0055]
所述混合整数线性规划模型的约束条件为：
[0056][0057]
[0058][0059]rij
＝s
ij
·
(g
i-di+g
j-dj)
ꢀꢀꢀ
(6)
[0060][0061][0062][0063][0064][0065][0066]
式(3)表示线路长度约束；式(4)表示所有与节点i相连的节点的能量供给；式(5)表示ⅰ类节点故障时可通过所有邻居节点获得的能量支撑来满足自身负载恢复需求；式(6)表示两故障节点间的相互供能；式(7)表示两故障节点的公共邻居节点对二者的供能；式(8)-(11)表示变量的线性化操作；式(12)表示ii类节点故障时可通过两故障节点的所有邻居的能量供给恢复负载，若二者连接与各自邻居节点间的线路后可实现连通，则须同时满足二者的负载需要，否则仅需通过自身邻居满足该ii类节点负载即可，其中，i和j表示故障节点；n表示网络节点数；gm表示节点m的发电能力；dm表示节点m的负载需求；x
ij,t
表示节点t是否同时与i和j相连，是对s
it
·sjt
的线性化操作，x
ij,t
∈{0,1}，当且仅当s
it
＝s
jt
＝1时x
ij,t
＝1；mdt
ij
表示故障节点i和j是否间接相连，mdt
ij
∈{0,1}，若i和j有公共邻居节点，则mdt
ij
＝1，当且仅当时，mdt
ij
＝0；y
ij
表示i和j是否相连，包括直接相连和间接相连，y
ij
∈{0,1}，当且仅当s
ij
＝mdt
ij
＝0时，y
ij
＝0；ypj表示故障出现后，在连接故障节点与其邻居节点间的联络线而形成的网络中j能提供的能量支撑，ypj∈{0,pj}，当且仅当y
ij
＝0时ypj＝0；表示距当前故障的ii类节点l2范围内的节点集合。
[0067]
虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是专利所有者可以在所附权利要求的
范围之内做出各种变形或修改，只要不超过本发明的权利要求所描述的保护范围，都应当在本发明的保护范围之内。