天津大学：2024台风灾害下的弹性配电网故障抢修决策方法研究报告_28页_7mb

报告摘要

台风灾害下的弹性配电网故障抢修决策方法研究

核心内容

本研究聚焦台风灾害对我国电力系统的影响，特别是东南沿海地区，提出了针对台风灾害下弹性配电网故障抢修的优化方法。通过构建多阶段协同模型、考虑风电出力不确定性、风机切机、主配网协同恢复等关键因素，提升配电网在台风灾害下的恢复能力与弹性。

主要观点

台风灾害影响严重
- 全球气候变暖导致极端灾害频发，台风对我国东南沿海地区影响显著。
- 台风引发大量线路故障，造成用户供电中断，带来巨大经济损失。
- 台风影响周期长，现有研究多关注灾后恢复，缺乏灾前、灾中与灾后的多阶段协同分析。
风电出力不确定性对恢复的影响
- 风速波动导致风机出力不确定性，可能引发电压失稳、频率越限及二次停电。
- 构建了max-min-max鲁棒优化模型，利用C&CG算法和强对偶理论，提高恢复方案的鲁棒性。
风机切机问题建模与优化
- 极端风速导致风机切机，加剧功率短缺，需建立风机切机模型并线性化为混合整数线性规划问题。
- 提出双层优化方法，通过协调施工队和移动电源，降低风机切机带来的影响。
多时间尺度协同调度模型
- 施工队和移动电源调度需考虑移动与修复时间，与电网运行调度不同。
- 构建两阶段鲁棒优化模型，结合渐进式套期保值算法(PHA)，实现长短期协同优化，减少保守性。
三阶段协同恢复方法
- 考虑台风灾害的灾前、灾中、灾后三阶段，分别采取主动孤岛、故障隔离、网架重构等策略。
- 引入**条件风险价值(CVaR)**作为目标函数，减少极端场景下的负荷损失风险。
主配网协同恢复调度模型
- 提出四阶段协同恢复方法，包括动态分区、机组启动、路径恢复和负荷恢复。
- 基于ADMM算法建立分布式协同模型，提高计算效率与收敛性。

关键信息

台风灾害背景

台风频发：1949-2019年西太平洋生成台风数量及登陆我国台风数量显示台风频发。
灾害影响：台风覆盖区域广，可能导致主配网均故障停电，现有研究多假设主网正常。

研究问题与方法

问题：台风灾害下风电出力不确定性、风机切机、多阶段协同不足、主配网协同恢复缺乏。
方法：
- 鲁棒优化模型：应对不确定性，保证恢复过程中的安全约束不越限。
- 多类型恢复资源协同模型：包括施工队、移动电源、网架重构与微网划分。
- 三阶段随机优化模型：利用CVaR降低极端场景风险，结合PHA算法提高求解效率。
- AOP-ADMM模型：通过线性化二进制变量，求解非凸问题，确保分布式模型收敛性。

算例分析结果

不同模型对比：
- CVaR-随机优化在所有场景负荷损失方面表现优于期望值随机优化和鲁棒优化。
- 改进PHA算法在计算时间与优化结果上优于传统NDM方法。
不同协同方法对比：
- 主配网协同恢复方法显著减少负荷损失，提高恢复效率。
- AOP-ADMM算法保证解的收敛性与质量。