潘凯岩,刘宏达,刘延乐/基于重构级别辨识的主配协同鲁棒供电恢复方法.
研究背景
传统配电网供电恢复缺少对网络重构的考量，未将供电恢复与网络重构分开考虑，大规模节点系统很难全局重构，需分阶段选区域进行重构。配电网与上级电网脱落后能源供给不足时，建立新能源出力不确定集合可大幅提高系统供电恢复的能力。困此，提出基于重构级别辨识的主配协同鲁棒供电恢复方法，遇电网脱落或支路故障时，先依据故障选择重构区域，再对不同区域同时进行孤岛划分与动态重构，最终实现供电恢复。
研究内容
2.1 基于重构级别辨识的主配协同运行策略
根据配电系统的分层特性，主配协同运行策略将配电网分为：变电站层、变压器层、馈线层。通过各层级设备之间的协同运行，实现系统的高效、稳定、可靠运行。对于供电恢复而言，当配电网出现某种故障时，为了减小失电区域，有必要进行网络重构，考虑到重构成本问题，往往不需要在变电站这一层级进行大规模重构，故需要进行重构级别选取，如图1所示。
图1 变电站-变压器-馈线级重构示意图
当某条支路出现故障时，不同供电方案所对应的恢复区域如图2所示。若仅考虑孤岛划分，则在故障时，仅由该区域的分布式电源进行单一供电，而由于该分布式电源的容量限制，供电区域无法覆盖所有失电区域；也可将多分布式电源进行组合形成孤岛，可以一定程度扩大供电范围，但仍然不可实现全部供电；若考虑分布式电源与该系统变电站联合供电，则要同时考虑孤岛划分与重构策略，即最优故障恢复策略，如图2（c）所示。
图2 故障后网络供电状态
2.2 主配协调的供电恢复策略
重构区域划分后，还需针对不同区域进行供电恢复。针对不同重构级别，以最大化提高系统的能效和经济性为目标，建立供电恢复模型。约束条件包括光伏出力约束、储能约束、拓扑约束以及联络开关与重构区域选取耦合约束等，所建立的供电恢复流程如图3所示。
图3 供电恢复流程图
2.3 分布式光伏不确定性建模
本文采用预算不确定集来表示分布式光伏出力的波动范围。针对描述分布式光伏出力不确定性的凸包多面体集合存在放缩过程中保守性大的问题，采用超平面方法切割凸包集合并建立改进凸包集合模型。
2.4 考虑不确定性的主配协调供电恢复方法
在所构建的不确定集合应用到配电网中分布式光伏模型的基础上，本文构建了鲁棒配电网供电恢复模型，并将所建立的鲁棒配电网供电恢复模型改写为矩阵形式，即
(1)
式中：x、y为模型的决策变量矩阵；u为不确定性变量矩阵；b、c、A、G、F、ξ为常数矩阵；h、r、d为常数列向量；||·||2为二阶锥约束系数矩阵。
对于这样的两阶段鲁棒优化模型，采用列与约束生成（C&CG）算法将其转化为主从问题进行求解。
算例分析
采用改进的78节点系统进行仿真验证，拓扑结构如图4所示。
图4 78节点系统拓扑结构
根据配电网系统故障类型的不同，设置以下2种故障场景：场景1——支路3-4、17-18、31-32因故障断开；场景2——在场景1的基础上，变电站1失电。2种场景的运行结果如表1所示。
表1 2种场景所对应的供电恢复结果
场景1的故障时段重构选取策略如图5所示。图中：为t时段变电站j内变压器重构区域选取标识；
为t时段变电站j重构区域选取标识。从图中可以看出，发生场景1的故障时，全时段无须进行变电站区域重构，仅在13、14时段进行变压器重构，其余时段进行馈线级别重构。对于场景2而言，由于场景2在场景1故障的基础上，变电站1失电，故场景2失电区域更大，场景2的故障时段重构选取策略如图6所示。
图5 场景1下的重构级别选取策略
图6 场景2下的重构级别选取策略
为验证本文采取的运行策略对供电恢复的有效性，针对场景1的故障形式，采取以下3种策略进行综合对比分析。
策略1：供电恢复仅考虑孤岛运行方式；
策略2：供电恢复仅考虑支路分段开关组合；
策略3：本文所提的基于重构级别区域快速选取的供电恢复策略。
3种策略下的供电恢复结果如表2所示。
表2 3种策略下的供电恢复结果
本文还分析了重构级别成本、鲁棒调节系数和不确定集合对供电恢复的影响，以说明本文所提出的基于重构级别辨识的主配协同的鲁棒供电恢复方法的有效性。
结语
本文构建了基于重构级别辨识的主配协同的鲁棒供电恢复方法并采用C&CG算法进行求解。最后，采用改进的78节点系统，比较了不同恢复策略，并研究了在3种不确定集合下的配电网供电恢复方法的有效性。仿真结果表明：
1）若只采用孤岛运行的方式对配电网系统进行供电恢复，可能会导致较多节点失效，而结合联络开关的重构策略可以将不同区域的功率进行平衡，达到提高系统能效和经济性的最大化。
2）对于不同的重构级别成本而言，当级别成本较高时，系统为了综合考虑负荷恢复量和经济性，会减少负荷的多级转移需求；当各级成本之间相差过大时，系统会优先局部重构减少高级别重构。因此，在进行供电恢复时，需要合理设置级别重构成本的大小。
3）采用改进凸包集合的配电网系统相较于采用凸包集合和盒式集合而言，其对光伏出力具有较好的包络能力，减少了空白区域的包络，降低了保守性，增强了鲁棒性。因此，采用改进凸包集合的供电恢复效果均要优于采用凸包集合和盒式集合。
/ 引文信息
潘凯岩,刘宏达,刘延乐.基于重构级别辨识的主配协同鲁棒供电恢复方法[J/OL].电力系统自动化[2024-12-16].http://doi. org/10.7500/AEPS20240525001.
PAN Kaiyan, LIU Hongda, LIU Yanle. Robust Power Supply Restoration Method with Coordination of Main Grid and Distribution Networks Based on Reconstruction Level Identification [J/OL]]. Automation of Electric Power Systems [2024-12-16]. http://doi. org/10.7500/AEPS20240525001.
主要作者简介
Introduction to the Authors
男，博士研究生，工程技术应用研究员，主要研究方向：新型电力系统智能分析与控制方面的研制与开发。E-mail：kaiyanpan@126.com
男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：AI技术在电力系统中的应用。E-mail：liuhd405@163.com
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