计及不同故障区域分布式电源差异化的孤岛运行调度方法与流程

本发明涉及故障场景下储能资源鲁棒优化调度，尤其涉及一种计及不同故障区域分布式电源差异化的孤岛运行调度方法。

背景技术：

1、随着技术的发展和人们生活水平的提高，电网的形式也更加趋向于多元化，除基础的配电网外，还会应用到风、光、储资源。而在实际应用过程中，在配电网发生故障的场景下，电网处于孤岛运行状态，可利用储能电站提升供电出力的稳定性。此外，分布式电源具有发电方式灵活、投资少、环境友好等优点，可作为集中供电的有效补充。

2、但是，在配电网发生故障的场景下，不同故障区域的分布式电源的设置情况不尽相同，难以通过一套统一的调度模型进行实时调度。同时，在实际应用中，风电、光伏等分布式电源供电存在诸多不确定性因素，如光强扰动不确定、风速扰动不确定等，这对分布式电源在故障场景下的优化调度过程中的使用造成了一定困扰。

3、因此，如何设计一种计及不同故障区域分布式电源差异化的孤岛运行调度方法，并综合考虑光强扰动不确定、风速扰动不确定造成的影响，是目前亟需解决的问题。

技术实现思路

1、鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种计及不同故障区域分布式电源差异化的孤岛运行调度方法，用以解决现有技术中缺乏计及不同故障区域分布式电源差异化的孤岛运行调度方法的问题。

2、本发明公开了一种计及不同故障区域分布式电源差异化的孤岛运行调度方法，所述方法包括：

3、当待分析地区发生配电网故障时，相应线路上的断路器发生断路，根据待分析地区的电气拓扑图及发生断路的断路器设置位置，确定若干故障区域，相应故障区域处于电网孤岛运行状态；各故障区域均包含储能电站；根据发生断路的断路器设置位置，相应故障区域不包括分布式电源，或者，包括风电机组、光伏发电机组中的至少一种分布式电源；

4、分别构建各故障区域的孤岛运行调度模型；其中，在各故障区域的孤岛运行调度模型中，均以相应故障区域中所有储能电站的soc之和最大化为目标函数，以储能电站运行约束为共性约束条件；并根据各故障区域的分布式电源设置情况，构建相应的潮流约束、分布式电源出力不确定性约束为各故障区域的个性约束条件；

5、实时采集各故障区域中所有用户的节点注入功率和节点流出功率，基于各故障区域的孤岛运行调度模型，实现各故障区域的孤岛运行调度。

6、在上述方案的基础上，本发明还做出了如下改进：

7、进一步，所述根据待分析地区的电气拓扑图及发生断路的断路器设置位置，确定若干故障区域；执行：

8、若主线上的断路器发生断路，将电气拓扑图中该断路器所控制的整个电路作为一个故障区域；

9、若同一条支路上的一个断路器发生断路，将电气拓扑图中该断路器所控制的区域作为一个故障区域；

10、若同一条支路上的多个断路器发生断路，将电气拓扑图中该支路上相邻两个断路器之间的区域作为一个故障区域、还将该支路上最末端的断路器所控制的区域作为一个故障区域。

11、进一步，当某故障区域不包括分布式电源时，所述个性约束条件仅包括潮流约束，且潮流约束为各储能电站的放电功率之和大于或等于该故障区域中所有用户的用电功率之和；

12、当某故障区域中的分布式电源同时包括风电机组和光伏发电机组时，所述分布式电源出力不确定性约束包括风电机组出力不确定性约束和光伏发电机组出力不确定性约束，潮流约束为各光伏发电机组的输出功率、光伏发电机组的输出功率、各储能电站的放电功率之和大于或等于该故障区域中所有用户的用电功率之和；

13、当某故障区域中的分布式电源只包括风电机组时，所述分布式电源出力不确定性约束仅包括风电机组出力不确定性约束，潮流约束为各风机机组的输出功率、各储能电站的放电功率之和大于或等于该故障区域中所有用户的用电功率之和；

14、当某故障区域中的分布式电源只包括光伏发电机组时，所述分布式电源出力不确定性约束仅包括光伏发电机组出力不确定性约束，潮流约束为各光伏发电机组的输出功率、各储能电站的放电功率之和大于或等于该故障区域中所有用户的用电功率之和。

15、进一步，以所有储能电站的soc之和最大化为目标函数表示为：

16、                （1）

17、其中，表示储能电站在时刻的荷电状态，为储能电站的总数。

18、进一步，所述风电机组出力不确定性约束表示为：

19、     （2）

20、式中，表示风电机组在时刻的输出功率，表示风电机组的额定输出功率，表示风电机组的切入风速，表示风电机组的切除风速，表示风电机组的额定风速，表示风电机组在时刻的实时风速；表示风电机组在时刻的参考风速，表示风电机组在时刻风速不确定性扰动变量；、分别表示的不确定区间的上界、下界；、分别表示风电机组的参考风速的最小值、最大值。

21、进一步，所述光伏发电机组出力不确定性约束表示为：

22、       （3）

23、式中，表示光伏发电机组在时刻的输出功率，表示光伏发电机组的额定输出功率，为光伏发电机组在标准条件下的光照强度，表示光伏发电机组在时刻的实际光照强度，表示光伏发电机组中的太阳能光伏阵列的温度系数，为光伏发电机组中的太阳能光伏阵列在标准条件下的温度，为光伏发电机组中的太阳能光伏阵列在时刻的实际温度；表示光伏发电机组在时刻的参考光照强度，表示光伏发电机组在时刻的光强不确定性扰动变量，、分别表示的不确定区间的上界、下界；、分别表示光伏发电机组的参考光照强度的最小值、最大值。

24、进一步，所述储能电站运行约束表示为：

25、          （4）

26、式中，表示储能电站在时刻的荷电状态，为储能电站的自放电率，表示储能电站在时刻的放电功率，；表示储能电站的放电效率，表示储能电站的容量，为时间尺度；为表征储能电站在时刻是否处于放电状态的0-1变量；，处于放电状态；，不处于放电状态；为储能电站的放电功率的上限。

27、进一步，当某故障区域不包括分布式电源时，潮流约束表示为：

28、     （5）

29、当某故障区域中的分布式电源同时包括风电机组和光伏发电机组时，潮流约束表示为：

30、    （6）

31、式中，表示第个用户在时刻的用电功率，表示第个用户的额定功率；表示第个用户在时刻的节点注入功率，表示第个用户在时刻的节点流出功率，、均为实时采集的数据；表示该故障区域中用户侧的用户总数，表示该故障区域中风电机组的总数，表示该故障区域中光伏发电机组的总数。

32、进一步，当某故障区域中的分布式电源只包括风电机组时，潮流约束表示为：

33、    （7）

34、当某故障区域中的分布式电源只包括光伏发电机组时，潮流约束表示为：

35、        （8）。

36、进一步，对于各故障区域，基于该故障区域的孤岛运行调度模型实现该故障区域的孤岛运行调度，执行：

37、将实时采集的当前时刻的所有用户的节点注入功率和节点流出功率代入该故障区域的孤岛运行调度模型，运用matlab调用gurobi求解器对所述孤岛运行调度模型进行求解，得到当前时刻的用户侧储能资源优化调度结果；其中，每一时刻的用户侧储能资源优化调度结果指的是相应时刻的目标函数取最大值时的各储能电站的放电功率；并基于当前时刻的用户侧储能资源优化调度结果，控制该故障区域中各储能电站在当前时刻的放电功率。

38、与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果之一：

39、本发明提供的计及不同故障区域分布式电源差异化的孤岛运行调度方法，充分考虑了分布式电源出力不确定性对优化调度过程的影响，构建了以所有储能电站的soc之和最大化为目标函数、以满足潮流约束和分布式电源出力不确定性约束为约束条件的孤岛运行调度模型。同时，在实际风速的求解过程中，当参考风速在一定故障区域范围内时，可随机选择风速不确定扰动变量，当参考风速超出预设范围，通过配置方式确定风速不确定扰动变量。实际光照强度的求解类似。都将不确定性与边界限制相结合，更好地模拟分布式电源出力不确定性的实际情况。最后，通过调用gurobi求解器对模型进行求解，可以得到各时刻的用户侧储能资源优化调度结果，从而实现储能资源的实时优化调度。该优化调度方法的鲁棒性更强，为实现储能资源优化调度提供了很好的技术指导。

40、本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。