基于电网分区的负荷恢复智能优化策略

针对电力系统大停电后的负荷快速恢复问题,提出了一种基于电网分区的负荷恢复智能优化策略.提出了一种大停电事故后系统恢复的最优分区策略,并在所建立的优化模型中考虑了为恢复发电机而引入的架空线路充电无功以及为恢复负荷所引入的线路合闸操作次数等影响因素.在完成对大规模系统优化分区后,对各分区建立了一个统一的并计及网络重构因素的负荷恢复优化模型,实现各分区负荷的并行恢复.针对上述所提出的优化模型,通过结合传统图论理论和遗传算法,实现基于电网分区的负荷恢复优化问题的求解.解算中,对遗传算法进行了改进,并针对应用遗传算法时所产生的大量不可行解问题,提出了随机甩负荷和最短路径修补策略的处理方法,进一步提高了算法的寻优效率和全局优化能力.以IEEE30节点系统为算例进行仿真分析,验证了所提模型与方法的正确性和有效性.     

大停电后含分布式电源的电网分区及负荷恢复方案

含有分布式电源(Distributed Generation,DG)的电网在发生大停电事故后,为提高系统恢复效率,一般将电网进行合理分区,并采用分区并行恢复的方案。首先运用灰色决策理论选取了各分区的黑启动电源,结合最短路径快速算法(Shortest Path Faster Algorithm,SPFA)搜索各黑启动电源到待恢复节点的最优恢复路径;然后据此建立了兼顾恢复时间性和安全性的最优分区多目标优化模型,并采用多目标粒子群优化算法(Multi-objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)对模型进行了求解。基于所得的最优分区方案,以构建初步网架为目标,结合遗传算法对各分区内的负荷恢复问题进行了优化。IEEE 30节点算例验证了所提方案的有效性。     

孤网全黑状态的恢复网架和分区优化算法

电网故障后解列出的孤网是电力系统的重要组成部分,优先恢复系统中的孤立电网具有简化计算、加速电网恢复和及时带动重要负荷的优点。文中针对恢复的快速性和稳定性,综合考虑了孤网全黑状态的分区策略和各分区的恢复网架,引入最短启动时间算法和整数条件下的线性规划法,提出一种全新的孤网分区优化算法。该算法以机组、负荷最短启动时间为目标函数,以分区内的机组稳态有功、无功功率平衡为约束,将复杂的多目标非线性规划问题化简为单目标多约束的线性规划问题。文末以新英格兰10机39节点系统作为算例验证本文算法的有效性。     

考虑可中断负荷的配电网分区动态故障恢复

为提高配电网故障恢复的计算效率和恢复质量并充分发挥可中断负荷的优势,提出了一种考虑可中断负荷参与的配电网分区协调动态恢复策略.首先建立了以恢复价值最大为目标的分区动态恢复优化模型,各分区分别采用动态规划算法求取各区域的解集;然后采用多代理方法解决分区恢复过程中全局最优解的检测和协调冲突问题;最后利用可中断负荷对最优解进行开关操作数量约束的协调,并给出负荷中断的评价指标和具体协调方案.算例仿真结果验证了该策略的合理性和有效性.     

计及重要负荷优先恢复的局部电力系统恢复策略

与全系统大停电事故相比,局部电力系统停电事故发生得更为频繁。现有的研究大多集中于整个电力系统发生停电后的系统恢复问题,而对局部电力系统恢复问题的研究则相对较少。在此背景下,文中提出了考虑重要负荷恢复的局部电力系统恢复策略。考虑到局部电力系统恢复的特点,首先根据局部停电区域的网络拓扑生成恢复路径集,之后对线路过电压和不必要的恢复路径进行判断和筛选,最后在考虑系统非停电区域的传输能力约束和停电区域内部的负荷特性基础上,对局部停电区域恢复的子系统进行划分并对恢复路径进行优化,最终建立了相应的局部电力系统恢复的优化模型。与现有方法一般需要对线路和节点赋予权重不同,所提出的恢复策略基于客观信息,因而可以得到更为合理的优化结果。最后,采用修改的新英格兰系统对所提出的方法进行了验证。     

大电网恢复适应性分区方法

针对大电网并行恢复分区问题,提出了一种适应性分区方法。以复杂网络中的社团划分理论为基础,将分区过程分为凝聚与分裂两个阶段。凝聚阶段主要处理黑启动过程对分区的特殊要求,将黑启动电源与附近重要发电厂及恢复节点聚合,形成初始子系统;分裂阶段引入基于边的聚合度及介数的联络度指标,据此寻找连接各分区的关键线路并断开,最终形成多个恢复分区。该方法不仅能形成可行、可靠的恢复分区,保证各分区内部有逐步恢复供电的能力,而且考虑到实际调度中的分层、分区控制原则,能够减小恢复分区与实际调度的冲突。山东电网仿真结果表明,所提方法能较好处理大电网停电后的恢复分区问题,且能在地区层级上指导大电网中黑启动机组的配置。     

最小化用户停电损失的主动配电网黑启动分区优化策略

电力系统发生大停电事故后,含高比例分布式电源的主动配电网可以通过分区实现快速并行恢复。提出了一种主动配电网黑启动分区优化策略。以最小化用户停电损失为目标,建立了主动配电网黑启动分区的混合整数线性规划模型,通过分布式电源、线路、母线和负荷的恢复约束将各个分区内部的恢复操作顺序集成到分区模型中。利用线性规划求解器ILOG CPLEX对所提出的优化模型进行求解,从而得到配电网黑启动分区恢复方案。以改进的IEEE 69节点配电系统为例验证了所提模型与策略的有效性。     

考虑子系统恢复时间的停电电网分区策略

停电电网分区能够并行恢复停电系统,加快电力系统的恢复。但现有分区研究中未考虑分区结果对子系统恢复的影响。由于建立考虑子系统恢复时间的分区优化模型较为困难,文中在谱聚类分区结果的基础上,提出了基于粗糙集的分区调整策略。以恢复时间为综合评价每个分区指标及优化模型的目标函数,运用基于粗糙集的带有不确定度的决策表对恢复时间较长的分区中的机组进行筛选,调整筛选出的机组集合得到优化后的分区方案,最后以IEEE 39标准测试系统和IEEE 118标准测试系统为例验证文中算法的有效性。算例证明了基于粗糙集的分区调整策略具有较高的求解效率,能够有效优化初步分区结果,缩短分区恢复时间。     

计及通信失效的输电系统信息物理协同恢复策略

为应对输电系统信息物理复合故障,提出了一种计及通信系统失效的信息物理协同恢复策略。首先,基于发电机、电力线路与负荷的故障特性,综合考虑了系统频率、节点电压、线路容量等安全约束,构建了物理系统的恢复模型。然后,提出了一种基于通信网络拓扑的信息系统恢复策略。接着,考虑信息系统故障给发电机出力调节、电力线路投运以及负荷恢复可能造成的延时,建立了物理系统恢复与信息系统恢复的交互模型。经过对潮流线性化处理,上述3个模型被整合为一个混合整数二阶锥规划模型。最后,以IEEE 30节点标准电力系统为基础构建了输电信息物理系统算例,来说明所提方法的可行性与有效性。算例结果表明,所提出的协同恢复策略能有效避免信息物理恢复操作不协调引起的二次停电,从而加快负荷恢复、降低停电损失。     

考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复优化

对大停电后机组和负荷的协调恢复的方案优化方法进行了研究。针对已有机组恢复的研究往往忽略了同一电厂不同机组对电网恢复过程贡献不同的不足,建立了考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复方案优化数学模型。将待恢复机组分为网络重构层机组和厂站恢复层机组两个层次,通过分析两层机组恢复及负荷恢复的交互影响,提出了机组恢复的多目标分层协调优化策略。将机组恢复的连续过程划分为多个次序进行的恢复时段,结合快速非支配排序遗传算法、CRITIC客观赋权法和灰色关联投影法对每一时步机组恢复方案进行优化决策。进一步地,结合模糊层次分析法和贪心算法为各时步确定重要负荷恢复方案。新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

电力系统大停电后系统分区恢复的优化算法

电力系统发生大停电事故后,需要将大规模系统划分为几个分区并对每个分区进行并行恢复,然后通过并网来实现整个系统的恢复。该文将系统分区策略与分区内部节点的恢复路径、恢复顺序统一考虑,结合经典的最短路径法与遗传算法,实现最优系统分区恢复方案的求解。在该文算法中,考虑了机组在恢复过程中的启动时间限制,可保证尽可能多的电源点得到及时恢复,并对得到的各分区网架进行潮流的计算校验,对发生潮流越限的分区进行适当调整。以IEEE 30节点系统和河北南网系统作为算例验证该文算法的有效性。     

基于黑板模型专家系统的黑启动决策支持系统

专家系统在电力系统恢复中的应用取得了一定的成果,但针对大停电之后的系统恢复（黑启动）研究和应用较少。对黑启动的恢复策略问题做了研究,提出将黑启动恢复过程的三个阶段（电源、网架、负荷）综合考虑的恢复策略。根据黑启动三个恢复阶段的层次性和联系性,设计并开发了基于黑板模型专家系统的黑启动决策支持系统,在某地区电网的实际应用中取得了满意的效果,证明了该模型的理论意义和实用价值。     

基于深度学习和蒙特卡洛树搜索的机组恢复在线决策

针对大停电后电力系统初始状态和恢复过程中线路恢复状况的不确定性,提出一种基于深度学习和蒙特卡洛树搜索(MCTS)的机组恢复在线决策方法。采用一种深度学习算法——稀疏自动编码器(SAE)对自动生成的训练集进行训练,建立估值网络;根据系统状态,利用改进的上限置信区间(UCT)算法、支路修剪技术和估值网络对机组恢复措施进行MCTS;汇总并行的多次MCTS结果,以加权机组发电量为决策指标确定最终的恢复措施。以新英格兰10机39节点系统和山东西部电网为例验证了所提方法的可行性和有效性;相比于传统方法,所提方法能够获得具有较高鲁棒性的恢复方案,并有效应对机组恢复过程中的多种不确定性状况。     

计及冷负荷效应时变特性的含风储联合系统负荷恢复策略

随着风电大规模接入电力系统,风电与储能结合构成的风储联合系统成为提高风电消纳能力的重要措施之一。在电力系统恢复阶段,如何构建合理的风储联合系统调度策略以加快系统恢复速度成为当前的研究热点。为此,提出了一种计及冷负荷效应时变特性的含风储联合系统负荷恢复策略。介绍了输电系统恢复后期的负荷恢复优化方案;提出了考虑冷负荷效应时变特性和风储联合系统运行约束的输电系统负荷恢复模型,将冷负荷效应描述为关于停电时间的函数,并在风储联合系统的运行约束中考虑了储能系统的寿命约束。为了提高模型的求解效率,提出了基于Benders分解的求解框架,所构建的主问题模型和子问题模型均为混合整数线性规划模型,可调用商业求解器进行高效求解。以IEEE 39节点系统为算例验证了所提模型和方法的有效性。     

基于直流潮流的电力系统停电分布及自组织临界性分析

基于利用直流潮流模拟电力系统连锁故障的OPA模型,研究了电力系统线路可靠性、线路容量增加方式以及负荷波动对复杂电力系统停电分布的影响和电力系统的自组织临界性。结果表明:输电线路可靠性和小的负荷波动对停电分布影响不大,而大的负荷波动对停电分布影响很大,可能导致连锁故障的发生;加强传输线路的建设可以有效减少停电频率,进而降低系统的运行风险;此外,可从系统总负荷需求和网络总传输容量比值的角度初步揭示电力系统的自组织临界性。     

基于半监督谱聚类的黑启动分区策略

采用并行恢复策略可以有效加快电力系统发生大停电事故后的恢复进程,而合理的分区策略是并行恢复的基础。现有分区方法多数存在对算法初值依赖性强、难以获得全局最优解等缺点,而半监督谱聚类具有能够识别任意形状的样本空间并能够收敛于全局最优解,且适用于分区问题的特点。在此背景下,提出了基于半监督谱聚类的黑启动分区策略。首先,给定节点间电气距离的倒数为相关线路的权重,在此基础上建立电力系统无向加权图,进而依据比例割集准则建立黑启动分区策略。该策略由2步构成:第一步建立待恢复机组的分组模型,其以给定时间段内最大化系统发电量和最小化恢复线路总电容为优化目标,从而保证机组的安全快速启动;第二步以得到的机组分组信息为基础,利用半监督谱聚类算法求解黑启动分区模型。为了克服传统k-means算法对初始聚类中心敏感的缺点,在利用半监督谱聚类算法对特征向量进行聚类的最后一步采用了k-means++算法对特征向量进行聚类。最后,以新英格兰10机39节点系统和IEEE 30节点系统为例说明了所发展的模型和方法的基本特征。     

多源协同的配电网多时段负荷恢复优化决策方法

当极端灾害引起大停电事故时,可协同多种电源和储能快速恢复重要负荷,提升配电网韧性。首先探讨多源协同故障恢复对配电网韧性的提升作用,然后以最大化负荷的加权供电时间及最小化总网损为目标,以各时段负荷状态、电源输出功率及线路投运状态为优化变量,考虑有限能量约束、运行约束和拓扑约束等,将多源协同的配电网多时段负荷恢复问题建模并松弛为混合整数二阶锥规划模型,并利用商业优化软件求解,得到最优恢复策略。最后,通过改进IEEE 13节点和IEEE 123节点配电系统标准算例和仿真验证了所提方法的有效性和优越性。     

Load Shedding and Restoration for Intentional Island with Renewable Distributed Generation

Due to the high penetration of renewable distributed generation (RDG), many issues have become conspicuous during the intentional island operation such as the power mismatch of load shedding during the transition process and the power imbalance during the restoration process. In this paper, a phase measurement unit (PMU) based online load shedding strategy and a conservation voltage reduction (CVR) based multi-period restoration strategy are proposed for the intentional island with RDG. The proposed load shedding strategy, which is driven by the blackout event, consists of the load shedding optimization and correction table. Before the occurrence of the large-scale blackout, the load shedding optimization is solved periodically to obtain the optimal load shedding plan, which meets the dynamic and steady constraints. When the blackout occurs, the correction table updated in real time based on the PMU data is used to modify the load shedding plan to eliminate the power mismatch caused by the fluctuation of RDG. After the system transits to the intentional island seamlessly, multi-period restoration plans are generated to optimize the restoration performance while maintaining power balance until the main grid is repaired. Besides, CVR technology is implemented to restore more loads by regulating load demand. The proposed load shedding optimization and restoration optimization are linearized to mixed-integer quadratic constraint programming (MIQCP) models. The effectiveness of the proposed strategies is verified with the modified IEEE 33-node system on the real-time digital simulation (RTDS) platform.     

基于DPSO算法以负荷恢复为目标的网络重构

研究了大停电事故后输电系统的重构优化问题，提出了一种求解最优目标网的离散粒子群优化（DPSO）算法。将网络重构问题表示为以重要负荷恢复量占已恢复负荷总量的比例最高为目标的非线性优化问题，在求解目标网时考虑了负荷重要性、网络连通性、电网所需满足的各种安全和运行约束等问题。该算法在求解输电网重构问题时，编码容易且能方便地处理网络连通性问题，求解效率高、速度快。在IEEE 57节点系统和IEEE 118节点系统中的应用结果验证了文中方法的有效性。     

机组启动过程中的负荷恢复优化

大停电后,应首先恢复系统内的主要机组,此过程中需要投入适量负荷以保证系统稳定和提高恢复效率.结合机组启动过程中的特点,分析了该阶段负荷恢复的主要内容,提出了与机组启动过程相协调的恢复流程.针对平衡机组出力的负荷恢复问题,建立了多目标的数学模型,并根据贪心算法考虑重点优化测度的思想,提出一种基于重要性优先的负荷恢复算法对...