一种用于配电网韧性提升的移动储能两阶段调度方法与流程

本发明涉及电力调度领域，尤其是涉及一种用于配电网韧性提升的移动储能两阶段调度方法。

背景技术：

1、移动储能(mes)对配电网灾后恢复供电具有重要作用，制定合理有效的调度策略将会更大限度地提升mes对于重要负荷的支撑作用。

2、现有文献对mes参与配电网灾后恢复供电进行了研究。如论文“考虑台风时空演变的配电网移动储能优化配置与运行策略”(王钰山，邓晖，王旭等，电力系统自动化，2022，46(09)：42-51.)构建了线路故障率时空变化矩阵以此确定脆弱线路，基于此提出mes最优配置和运行策略。

3、但是，现有技术方法没有考虑mes在调度过程中，受到的道路交通环境影响，难以保证mes调度策略在实际环境下的可靠性，难以发挥mes对配电网韧性提升的能力。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的调度策略可靠性低的缺陷而提供一种用于配电网韧性提升的移动储能两阶段调度方法。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

3、一种用于配电网韧性提升的移动储能两阶段调度方法，包括以下步骤：

4、根据配电网所在地点的天气数据建立天气模型；

5、根据配电网的故障率建立线路故障率模型；

6、根据天气模型和线路故障率模型，生成故障场景；

7、根据配电网所在地点的交通路线建立交通路网模型；

8、根据mes调度位置建立mes调度模型；

9、基于故障场景中配电网各点的损坏概率，根据交通路网模型得到配电网各点和mes存放点之间的路线关联矩阵，通过mes调度模型，计算得到灾前预调度方案和受灾实时调度方案。

10、进一步地，天气模型为台风风场模型，其表达式为：

11、

12、式中，vf为模拟风速，风向为模拟风圈的逆时针切向方向；rmax为最大风圈半径；r为配电线路距离台风中心点的距离；a为台风强度衰减参数；vmax为最大风圈半径处的风速。

13、进一步地，线路故障率模型的表达式为：

14、

15、式中，px(vf)为台风风速为vf下的线路故障概率；vbs为线路设计风速，exp为以自然常数为底的指数函数。

16、进一步地，故障场景生成的过程为：

17、对配电网中线路状态lx进行抽样，lx的表达式为：

18、

19、式中，rx为0到1范围内均匀分布的随机数；px为线路故障概率；当lx＝0，表示线路正常，当lx＝1，表示线路故障，x为线路编号；

20、根据线路状态lx生成线路故障场景；

21、基于概率距离的快速前代消除法对线路故障场景进行削减，得到代表性故障场景。

22、进一步地，交通路网模型包括基于图论的静态交通路网模型和动态交通路网模型。

23、进一步地，基于图论的静态交通路网模型的表达式为：

24、g＝(v，e)

25、式中，g代表交通网络结构，v代表节点集合，e代表边集；

26、基于图论的静态交通路网模型还包括道路权值邻接矩阵。

27、进一步地，动态交通路网模型包括速度-流量模型，其表达式为：

28、

29、式中，vkg0,tp为灾害下道路kg的自由通行速度；qkg,tp(t)为t时段灾害下道路kg的车流量；ckg,tp为灾害下道路kg最大允许通行车流量；

30、道路权值邻接矩阵基于速度-流量模型转化为动态交通路网模型。

31、进一步地，mes调度模型包括mes灾前预调度模型和mes实时调度模型。

32、进一步地，mes灾前预调度模型的目标函数为：

33、

34、式中，s为故障场景集；ωs为故障场景发生概率；ωi表示负荷权重；pi,cut表示单位停电时间内的负荷损失量；q、d、o分别为mes存放点集合、mes候选连接点集合、mes集合；表示在故障场景s下第m台mes从存放节点q行驶到候选连接点d的通行时间；

35、mes灾前预调度模型的约束条件包括mes充放电约束、mes预调度位置约束、dg出力约束、节点电压约束和线路潮流约束；

36、mes充放电约束的表达式为：

37、

38、

39、

40、式中，为场景s下t时段mes在节点i的充电功率、放电功率；为mes在节点i的充电功率最大值、放电功率最大值；分别为mes充、放电状态，表示任意；

41、mes预调度位置约束的表达式为：

42、

43、

44、

45、式中，为二元变量，当mes从存放节点q行驶至候选节点d时为1，nmes为预调度阶段的mes数量限制；

46、dg出力约束的表达式为：

47、

48、

49、式中，表示场景s下第i个dg在t时段有功出力，表示场景s下第i个dg在t时段无功出力；表示dg有功出力最大值，表示dg无功出力最大值；

50、节点电压约束的表达式为：

51、

52、式中，vi,t,s表示场景s下t时刻节点i的电压，vi,min为节点i的电压下限，vi,max为节点i的电压上限。

53、线路潮流约束，采用线性化distflow模型对配电网潮流进行约束，其中满足：

54、

55、

56、

57、

58、式中，为场景s下t时刻流入支路ij的有功功率；为场景s下t时刻流出支路ij的有功功率；yi,t,s为二元变量，当负荷得到恢复为1，否则为0；为场景s下t时刻流入支路ij的无功功率；为场景s下t时刻流出支路ij的无功功率；m的值为9999；zij,t,s为整数变量，当支路ij损坏时为0，完好时为1。

59、进一步地，mes实时调度模型的目标函数为：

60、minf2＝c1+c2

61、

62、

63、式中，pi,t,cut为t时刻节点i的削减功率；yi,t为二元变量，当负荷得到恢复值为1；ccut为单位负荷削减成本；cl为mes单位距离调度成本；y为mes预调度位置集合，由预调度模型求解得到mes的预调度位置；为第m台mes从预调度位置到达最优位置的最短距离；为二元变量，当mes从预调度位置行驶到最优位置时，值为1，i为负荷节点集合，o为储能节点集合，h为接入位置集合；

64、mes实时调度模型的约束条件包括mes实时调度位置约束和配电网径向辐射拓扑约束；

65、mes实时调度位置约束的表达式为：

66、

67、

68、式中，y为mes预调度位置集合，h为接入位置集合，表示任意。

69、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

70、1)本发明通过构建天气模型、线路故障率模型和交通路网模型，从三个方面分析了配电网在灾害环境下受到的影响，充分分析了自然环境、线路以及交通状况对mes调度过程的影响，通过本发明，能够制定具有高可靠性的mes调度策略。

71、2)本发明通过构建mes预调度模型，能够在灾害发生前，对mes的位置进行合理分布，能够节约灾害发生后mes调度的总响应时间，减小灾害损失。

72、3)本发明在mes调度过程中考虑车流量影响，能够更好地优化选择调度路径，避免进入的拥堵路段，缩短了mes的调度时间，提高了mes调度效率，从而提高供电可靠性。