输配电网分布式协调恢复方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明涉及电力系统，具体涉及一种输配电网分布式协调恢复方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、由于极端事件引发的大停电事故逐年增多，大停电后如何有效提升电力系统弹性近年来备受关注。随着新型电力系统建设的不断推进，大量分布式电源接入配电网，传统配电网向主动配电网转变，这提高了大停电后配电网参与电网恢复的主动性。电网恢复过程包括黑启动、网架重构以及负荷恢复三个阶段，其中负荷恢复是停电事故后都会面临的问题，也是电力系统恢复的最终目标。在负荷恢复阶段，统筹挖掘电力系统内各种资源的调度能力，对实现输配电网协调恢复具有重要意义。

2、现阶段，在稳态情况下输配电网协调运行在机组组合、无功优化以及经济调度等领域得到广泛研究。在恢复场景下，输电网恢复问题是以满足爬坡等约束为前提寻找多时步的恢复策略，配电网恢复问题是对本地分布式电源调度和一系列开关操作的负荷恢复/切除策略优化。输电网恢复模型和配电网恢复模型的结合则构成了输配电网协调恢复模型。当前，如何提高输配电网协调恢复的求解效率值得深入研究。

3、然而，输配电网在物理上是耦合连接的，并分别由输电系统运营商(transmissionsystemoperator，tso)和配电系统运营商(distribution system operator，dso)独立控制。由于各运营商之间数据不透明，只能有限的信息交互；配电网数据具有“数量多、分布广、量级低”特性使得构建全局的输配协调模型规模大，求解该模型的成本和复杂度较高，因此传统的集中式优化运行方法难以为继。

4、输配协调优化问题宜采用分布式优化方法求解。按解耦原理，目标级联分析法(analyticaltarget cascading，atc)已被提出并成功应用于电力系统稳态情况下的优化运行。但atc方法在每次迭代过程中先分布式并行求解各配电网恢复子问题，进而求解输电网恢复子问题。串行求解过程每次迭代的计算时间为输电网恢复子问题的求解时间加上最长配电网恢复子问题的求解时间，求解效率较低。因此，输配电网分布式协调恢复的求解效率值得进一步研究。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对上述现有技术中的问题，提供一种输配电网分布式协调恢复方法、系统、设备及存储介质，打破输电网恢复子问题重构对配电网恢复子问题求解结果的依赖关系，从而将求解过程由串行转化为全并行，提高每次分布式迭代的求解效率。

2、为了实现上述目的，本发明有如下的技术方案：

3、第一方面，提供一种输配电网分布式协调恢复方法，包括：

4、将预先建立的全局输配电网恢复模型分解为输电网恢复子模型和配电网恢复子模型；

5、采集有功功率、无功功率以及节点电压作为输配边界上的耦合变量，输入输电网恢复子模型和配电网恢复子模型，在输电网恢复子模型和配电网恢复子模型中对耦合变量的一致性约束条件通过罚函数进行松弛处理，并分别添加到输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的目标函数中，得到输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第一目标函数；

6、将可再生能源预测功率的模糊性描述为约束条件的模糊性，使输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第一目标函数中含有模糊变量的约束条件等价类转化为模糊机会约束条件，得到输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第二目标函数；

7、对罚函数进行近似处理，对输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第二目标函数全并行求解，输出输配电网分布式协调恢复方案，进行输配电网调度调整以恢复输配电网。

8、作为一种优选的方案，所述将预先建立的全局输配电网恢复模型分解为输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的步骤基于目标级联分析法完成，具体包括：

9、在恢复过程中，输配边界上耦合变量一致性约束及其相关变量ci符合以下表达式：

10、ci＝ηi-μi＝0

11、其中，ηi是输电网与配电网i的耦合变量向量；μi是配电网i与输电网的耦合变量向量；

12、

13、

14、式中，为输电网有功节点电压，为输电网无功节点电压，为输电网节点电压，为配电网有功节点电压，为配电网无功节点电压，为配电网节点电压。

15、作为一种优选的方案，所述在输电网恢复子模型和配电网恢复子模型中对耦合变量的一致性约束条件通过罚函数进行松弛处理的步骤中，所述罚函数为增广拉格朗日罚函数，具体包括：

16、定义配电网i恢复子模型的罚函数为φ(ci)，则输电网恢复子模型描述为：

17、

18、其中，输电网恢复子模型的罚函数为：

19、在求解输电网恢复子模型之前，输电网获取各配电网恢复子模型求解后的响应变量μi；输电网恢复子模型求解结束后将目标变量ηi传递给配电网以重新构造配电网恢复子模型：

20、

21、作为一种优选的方案，在对罚函数进行近似处理的步骤中，通过对角二次近似方法对增广拉格朗日罚函数进行近似处理，包括：

22、按下式对配电网i恢复子模型的罚函数中不可分的二次项展开：

23、

24、对上式交叉项ηi⊙μi利用一阶泰勒展开并线性化处理：

25、

26、式中：ηi/μi、分别为当前和上次迭代周期的耦合变量；

27、对于当前迭代周期，上次迭代周期的耦合变量均为常数，将处理后的交叉项带回不可分的二次项中并作近似处理：

28、

29、式中：m为常数；

30、得到可分的罚函数：

31、

32、在输电网恢复和配电网恢复子模型中，μi(ηi)为常数向量；

33、得到输电网恢复和配电网恢复子模型目标函数为：

34、

35、

36、作为一种优选的方案，在所述对输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第二目标函数全并行求解的步骤中，在求解输电网恢复子模型时，获取上次迭代周期各配电网恢复子模型求解出的响应变量μk-1重构输电网恢复子模型的罚函数在求解配电网恢复子模型时，获取上次迭代周期输电网恢复子模型求解出的目标变量ηk-1重构配电网i恢复子模型的罚函数φ((ci)。

37、作为一种优选的方案，所述对输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第二目标函数全并行求解的步骤包括：

38、设置内循环迭代次数ki＝ki+1，获取上次内循环的耦合变量，全并行分布式计算输电网恢复和配电网恢复子模型，并更新耦合变量；

39、按下式检查内循环是否满足收敛条件：

40、max((||ηk-ηk-1||,||μk-μk-1||)≤εinner

41、式中：εinner为内循环收敛系数；

42、假设xk＝(ηk,μk)，如果收敛，停止内循环，否则，按下式更新耦合变量：

43、xk＝xk-1+γ(xk-xk-1)

44、式中：γ表示更新的步长，γ∈(0,1)；

45、按下式检查外循环是否满足收敛条件：

46、max(||ηk-μk||)≤εouter

47、式中：εouter为外循环收敛系数；

48、如果不收敛，置ki＝0、ko＝ko+1，定义z∈{p,q,u}，并按下式更新罚函数乘子：

49、

50、式中：为罚函数系数；τz为更新系数，τz≥1。

51、作为一种优选的方案，所述将可再生能源预测功率的模糊性描述为约束条件的模糊性，使输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第一目标函数中含有模糊变量的约束条件等价类转化为模糊机会约束条件的步骤包括：

52、按下式将含模糊参数的最优模型转化成模糊模型：

53、

54、式中：x为决策向量；ζ为模糊参数向量；f(x)为目标函数；g(x,ζ)为含模糊参数的约束条件；α为置信水平；cr{·}表示{·}中事件发生的可信性；

55、当约束条件g(x,ζ)具有如下形式：

56、g(x,ζ)＝h1(x)ζ1+h2(x)ζ2+…+ht(x)ζt+h0(x)

57、

58、

59、

60、式中：ζk为模糊参数；rk1,rk2,rk3,rk4为隶属度参数；

61、并且α≥0.5，则模糊机会约束能够转化成如下清晰等价类：

62、

63、第二方面，提供一种输配电网分布式协调恢复系统，包括：

64、模型分解模块，用于将预先建立的全局输配电网恢复模型分解为输电网恢复子模型和配电网恢复子模型；

65、松弛处理模块，用于采集有功功率、无功功率以及节点电压作为输配边界上的耦合变量，输入输电网恢复子模型和配电网恢复子模型，在输电网恢复子模型和配电网恢复子模型中对耦合变量的一致性约束条件通过罚函数进行松弛处理，并分别添加到输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的目标函数中，得到输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第一目标函数；

66、不确定约束条件转化模块，用于将可再生能源预测功率的模糊性描述为约束条件的模糊性，使输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第一目标函数中含有模糊变量的约束条件等价类转化为模糊机会约束条件，得到输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第二目标函数；

67、全并行求解模块，用于对罚函数进行近似处理，对输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第二目标函数全并行求解，输出输配电网分布式协调恢复方案，进行输配电网调度调整以恢复输配电网。

68、作为一种优选的方案，所述模型分解模块将预先建立的全局输配电网恢复模型分解为输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的步骤基于目标级联分析法完成，包括：

69、在恢复过程中，输配边界上耦合变量一致性约束及其相关变量ci符合以下表达式：

70、ci＝ηi-μi＝0

71、其中，ηi是输电网与配电网i的耦合变量向量；μi是配电网i与输电网的耦合变量向量；

72、

73、

74、式中，为输电网有功节点电压，为输电网无功节点电压，为输电网节点电压，为配电网有功节点电压，为配电网无功节点电压，为配电网节点电压。

75、作为一种优选的方案，所述松弛处理模块通过增广拉格朗日罚函数对耦合变量的一致性约束条件进行松弛处理，具体包括：

76、定义配电网i恢复子模型的罚函数为φ(ci)，则输电网恢复子模型描述为：

77、

78、其中，输电网恢复子模型的罚函数为：

79、在求解输电网恢复子模型之前，输电网获取各配电网恢复子模型求解后的响应变量μi；输电网恢复子模型求解结束后将目标变量ηi传递给配电网以重新构造配电网恢复子模型：

80、

81、作为一种优选的方案，所述全并行求解模块通过对角二次近似方法对增广拉格朗日罚函数进行近似处理，包括：

82、按下式对配电网i恢复子模型的罚函数中不可分的二次项展开：

83、

84、对上式交叉项ηi⊙μi利用一阶泰勒展开并线性化处理：

85、

86、式中：ηi/μi、分别为当前和上次迭代周期的耦合变量；

87、对于当前迭代周期，上次迭代周期的耦合变量均为常数，将处理后的交叉项带回不可分的二次项中并作近似处理：

88、

89、式中：m为常数；

90、得到可分的罚函数：

91、

92、在输电网恢复和配电网恢复子模型中，μi(ηi)为常数向量；

93、得到输电网恢复和配电网恢复子模型目标函数为：

94、

95、

96、作为一种优选的方案，所述全并行求解模块对输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第二目标函数全并行求解的步骤中，在求解输电网恢复子模型时，获取上次迭代周期各配电网恢复子模型求解出的响应变量μk-1重构输电网恢复子模型的罚函数在求解配电网恢复子模型时，获取上次迭代周期输电网恢复子模型求解出的目标变量ηk-1重构配电网i恢复子模型的罚函数φ(ci)。

97、作为一种优选的方案，所述全并行求解模块对输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第二目标函数全并行求解的步骤包括：

98、设置内循环迭代次数ki＝ki+1，获取上次内循环的耦合变量，全并行分布式计算输电网恢复和配电网恢复子模型，并更新耦合变量；

99、按下式检查内循环是否满足收敛条件：

100、max((||ηk-ηk-1||,||μk-μk-1||)≤εinner

101、式中：εinner为内循环收敛系数；

102、假设xk＝(ηk,μk)，如果收敛，停止内循环，否则，按下式更新耦合变量：

103、xk＝xk-1+γ(xk-xk-1)

104、式中：γ表示更新的步长，γ∈(0,1)；

105、按下式检查外循环是否满足收敛条件：

106、max(||ηk-μk||)≤εouter

107、式中：εouter为外循环收敛系数；

108、如果不收敛，置ki＝0、ko＝ko+1，定义z∈{p,q,u}，并按下式更新罚函数乘子：

109、

110、式中：为罚函数系数；τz为更新系数，τz≥1。

111、作为一种优选的方案，所述不确定约束条件转化模块按下式将含模糊参数的最优模型转化成模糊模型：

112、

113、式中：x为决策向量；ζ为模糊参数向量；f(x)为目标函数；g(x,ζ)为含模糊参数的约束条件；α为置信水平；cr{·}表示{·}中事件发生的可信性；

114、当约束条件g(x,ζ)具有如下形式：

115、g(x,ζ)＝h1(x)ζ1+h2(x)ζ2+…+ht(x)ζtt+h0(x)

116、

117、

118、

119、式中：ζkk为模糊参数；rk1,rk2,rk3,rk4为隶属度参数；

120、并且α≥0.5，则模糊机会约束能够转化成如下清晰等价类：

121、

122、第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述的处理器执行所述的计算机程序时实现所述的输配电网分布式协调恢复方法的步骤。

123、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述的计算机程序被处理器执行时实现所述的输配电网分布式协调恢复方法的步骤。

124、相较于现有技术，本发明的第一方面至少具有如下的有益效果：

125、在输电网与配电网在恢复过程中，输配边界上有功功率、无功功率以及节点电压存在强耦合关系，为弥补集中式优化在隐私性和计算复杂性等方面的不足，本发明将全局输配电网恢复模型分解为输电网恢复子模型和配电网恢复子模型。而在输电网恢复子模型和配电网恢复子模型中，本发明对有功功率、无功功率以及节点电压耦合变量的一致性约束条件通过罚函数进行松弛处理，并分别添加到输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的目标函数中。此外，由于输电网恢复子模型和配电网恢复子模型中含有可再生能源有功功率注入量和无功功率注入量等模糊变量，将可再生能源预测功率的模糊性描述为约束条件的模糊性，可再生能源机组的无功功率可以视为一般变量，使输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第一目标函数中含有模糊变量的约束条件等价类转化为模糊机会约束条件，在不确定约束条件转化后的输电网恢复子模型和配电网恢复子模型中，对罚函数近似处理，可以对输电网恢复子模型和配电网恢复子模型的第二目标函数全并行求解，完成输配电网分布式协调恢复。本发明输配电网分布式协调恢复方法打破输电网恢复子模型重构对配电网恢复子模型求解结果的依赖关系，从而将求解过程由串行转化为全并行，有效提高了每次分布式迭代的求解效率。

126、进一步的，本发明对输电网恢复和配电网恢复子模型目标函数求解时，通过内外循环迭代交互求解逼近输配电网协调恢复模型的最优解。在内循环中，保持耦合变量一致性约束的罚函数乘子不变，采用全并行分布式求解方法得到输电网恢复和配电网恢复子模型的最优解。在外循环中，根据内循环求解的结果更新罚函数乘子，驱使输配电网的耦合变量保持一致。

127、可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。