基于信息间隙决策理论的有源配电网孤岛划分方法及系统

本发明属于电力系统调度领域，具体涉及基于信息间隙决策理论的有源配电网孤岛划分方法及系统。

背景技术：

1、近年来，随着某些极端天气常有发生，电力企业对于配电网的黑启动和孤岛划分愈发重视。分布式电源在配电网中的广泛应用提供了配电网孤岛运行的可能性，在配电网部分线路故障或维修，失去主网电源时，充分利用配电网中的分布式电源连通周围的负载进行孤岛供电，保障重要负荷的运行，对减少停电带来的经济损失，提高供电可靠性具有重要意义。由于配电网中分布式电源发电容量有限，且不具备主网电源强大的电压频率调节能力，因此在进行孤岛划分时需充分考虑孤岛内的供电平衡关系，风电、光伏、负荷的波动性都会给孤岛电网稳定运行带来风险。

2、针对风光、负荷的不确定性方面的研究，一类是基于场景法，该方法需要大量的历史数据作为支撑，求解不确定性变量的概率分布，采用大量典型预测场景来表示不确定性变量可能的出力，通常求解效率较低。另一类是通过构建不确定性变量出力集，对模型进行鲁棒优化，此类方法得到的结果通常过于保守，经济性较低。

3、此外，在孤岛划分模型中，由于要考虑开关状态、负荷投切、网络潮流约束等因素，该问题是一个混合整数非线性规划问题，传统方法利用群体优化智能算法求解通常效率低下，求解时间长，容易陷入局部最优解。

技术实现思路

1、本发明所为了解决背景技术中存在的技术问题，目的在于提供了基于信息间隙决策理论的有源配电网孤岛划分方法及系统，无需风光出力、负荷需求精确的概率分布，同时将孤岛划分模型建模为混合整数凸优化模型，利用商业求解器进行求解，求解速度快、精度高。

2、为了解决技术问题，本发明的技术方案是：

3、基于信息间隙决策理论的有源配电网孤岛划分方法，所述方法包括：

4、利用配电网中分布式电源及各节点负荷的历史数据对孤岛供电时段风电、光伏出力及各节点负荷需求进行预测，得到风电、光伏和负荷的需求预测值；

5、以孤岛供电时段配电网停电经济损失最小为目标函数，构建配电网孤岛划分模型；

6、将所述需求预测值输入到配电网孤岛划分模型中进行求解，获得基于确定性模型的停电损失；

7、基于确定性模型的停电损失和信息间隙决策理论的孤岛划分方法，计算不确定变量得偏差系数，构建考虑风、光、负荷波动的不确定性模型；

8、选择决策策略，设置偏差因子，确定考虑风、光、负荷波动的不确定性模型为鲁棒模型或机会模型；

9、求解鲁棒模型或机会模型，确定最终孤岛划分方案。

10、进一步，所述最终孤岛划分方案，包括：各孤岛划分范围，节点负荷恢复状态，支路开关状态，分布式电源各时段出力情况。

11、进一步，所述配电网孤岛划分模型的目标函数为：

12、

13、式中，第一项代表负荷被切除的经济损失，t为孤岛供电总时段，n为负荷节点集合，ωi表示节点i单位负荷电量停电经济损失，pload,i为节点i的有功负荷需求，yi,t表示t时段节点i负荷的恢复状态，负荷恢复供电其值为1，否则值为0，δt表示单位时段；第二项表示配电网网损量，ploss表示当前时段配电网总网损。

14、进一步，所述配电网孤岛划分模型的约束条件包括：网络潮流约束、风光约束、储能约束、网络拓扑约束和运行约束；

15、所述网络潮流约束如下：

16、

17、

18、

19、式中，u(j)为节点j上游所有节点的集合；v(j)为节点j下游所有节点的集合；pij,t和qij,t分别为t时段支路ij的有功功率和无功功率；pder,j,t和qder,j,t分别为t时段节点j处分布式电源输出的总有功功率和总无功功率；pd,j,t和qd,j,t为t时段节点j处负荷的实际有功和无功功率；rij和xij分别为支路ij的电阻和电抗；αij表示支路ij的开闭状态，为1表示支路闭合，为0表示支路断开；usqr,i,t为t时段节点i处电压的平方；isqr,ij,t为t时段支路ij的电流的平方；m为一个足够大的正数。式(2)表示节点功率平衡方程，式(3)表示相邻节点电压关系式，式(4)表示经二阶锥松弛的支路功率定义式；

20、所述风光约束如下：

21、0≤ppw,t≤ppw,max,t  (5)

22、-ppw,max,ttanγ≤qpw,t≤ppw,max,ttanγ  (6)

23、式中，ppw,t和qpw,t表示t时段风光实际有功和无功功率，ppw,max,t表示t时段风光出力上限，γ表示风光可调节最大功率因素角；

24、所述储能约束如下：

25、

26、socmin≤soct≤socmax  (8)

27、soct+1＝soct+ηpch(t)δt-pdis(t)δt/η  (9)

28、式中，pch(t)和pdis(t)分别为储能充/放电功率，pch,max和pdis,max分别为储能最大充/放电功率，sch,t和sdis,t分别为储能充/放电标志，为1表示储能处于充/放电状态，soct、socmin、socmax分别为储能当前、最小、最大荷电量，η为储能充放电效率；

29、所述网络拓扑约束如下：

30、

31、

32、

33、

34、式中，s表示配电网孤岛集合，e表示配电网支路集合，n表示配电网节点总数；cis表示节点孤岛划分变量，为1表示节点i属于孤岛s，lsij表示支路孤岛划分变量，为1表示支路ij属于孤岛s，αij表示支路ij的开闭状态，为1表示支路闭合，为0表示支路断开，|s|表示配电网孤岛数量。式(10)表示配电网每个节点只属于一个孤岛；式(11)表示当一条线路ij属于某一个孤岛时，那么线路两端节点i、j也必同时属于这个孤岛；式(12)表示当线路ij不属于任何孤岛时，线路ij处于断开状态；式(13)表示配电网节点数与支路的数量关系满足辐射状要求；式(11)中存在双线性项，对其做线性转化如式(14)：

35、

36、所述运行约束如下：

37、umin≤ui,t≤umax  (15)

38、imin≤iij,t≤imax  (16)

39、式中，ui,t表示t时段节点i电压，umax、umin表示节点电压上下限值，iij,t表示t时段支路ij电流，imax、imin表示支路电流上下限值。

40、进一步，所述计算不确定变量得偏差系数，具体包括：

41、确定净负荷p为用户用电需求和风光出力的差值，所述净负荷p的波动范围如下：

42、

43、式中，表示净负荷的预测值，ξ为净负荷的偏差系数，0<ξ<1；

44、确定风电、光伏、负荷对应的偏差系数为ξwind、ξpv、ξload，对应偏差系数的权重为τ1、τ2、τ3，满足：

45、

46、τ1+τ2+τ3＝1  (19)

47、通过利用历史数据的最大标准方差衡量各不确定变量的波动幅度，从而确定各不确定变量对应的偏差系数；

48、

49、式中，xi,t表示在第i天第t时段变量的历史数值，表示变量在30天中第t时段历史数值的平均值，δmax表示将该变量30天的各个小时数据分别取标准差，再取标准差的最大值，以各不确定变量的δmax值作为偏差系数的确定依据；

50、若求得配网内风电、光伏、负荷的δmax值分别为δ1、δ2、δ3，则有：

51、τ1:τ2:τ3＝δ1:δ2:δ3  (21)

52、结合式(18)、(19)求得风电、光伏、负荷对应的偏差系数ξwind、ξpv、ξload。

53、进一步，所述基于信息间隙决策理论构建考虑风、光、负荷波动的不确定性模型，具体为：

54、鲁棒模型：

55、

56、式中，ξ表示不确定参数的波动幅度，f0表示根据风光出力、负荷预测值进行孤岛划分所造成的停电经济损失，fc表示决策者所能接受的最大停电经济损失，为偏差因子，表示fc和f0的偏差程度。ξwind、ξpv、ξload分别为风电、光伏、负荷的偏差系数，pwind、ppv、pload分别表示风电、光伏、负荷实际值，p0wind、p0pv、p0load为预测值。d表示模型中的决策变量，f(pwind，ppv，pload，d)函数表示在风光、负荷不确定变量取固定值时进行孤岛划分停电经济损失目标函数；

57、机会模型：

58、

59、式中，fr表示决策者所寻求的最小停电经济损失，为偏差因子，表示fr和f0的偏差程度。

60、基于信息间隙决策理论的有源配电网孤岛划分系统，所述系统包括：

61、预测模块，用于利用配电网中分布式电源及各节点负荷的历史数据对孤岛供电时段风电、光伏出力及各节点负荷需求进行预测，得到风电、光伏和负荷的需求预测值；

62、构建模块，用于以孤岛供电时段配电网停电经济损失最小为目标函数，构建配电网孤岛划分模型；

63、第一求解模块，用于将所述需求预测值输入到配电网孤岛划分模型中进行求解，获得基于确定性模型的停电损失；

64、计算构建模块，用于基于确定性模型的停电损失和信息间隙决策理论的孤岛划分方法，计算不确定变量得偏差系数，构建考虑风、光、负荷波动的不确定性模型；

65、确定模块，用于选择决策策略，设置偏差因子，确定考虑风、光、负荷波动的不确定性模型为鲁棒模型或机会模型；

66、第二求解模块，用于求解鲁棒模型或机会模型，确定最终孤岛划分方案。

67、进一步，所述构建模块，包括：构建子单元；

68、所述构建子单元，用于以网络潮流、风光、储能、网络拓扑和运行为约束，以孤岛供电时段配电网停电经济损失最小为目标函数，构建配电网孤岛划分模型；

69、所述配电网孤岛划分模型的目标函数为：

70、

71、式中，第一项代表负荷被切除的经济损失，t为孤岛供电总时段，n为负荷节点集合，ωi表示节点i单位负荷电量停电经济损失，pload,i为节点i的有功负荷需求，yi,t表示t时段节点i负荷的恢复状态，负荷恢复供电其值为1，否则值为0，δt表示单位时段；第二项表示配电网网损量，ploss表示当前时段配电网总网损；

72、所述网络潮流约束如下：

73、

74、

75、

76、式中，u(j)为节点j上游所有节点的集合；v(j)为节点j下游所有节点的集合；pij,t和qij,t分别为t时段支路ij的有功功率和无功功率；pder,j,t和qder,j,t分别为t时段节点j处分布式电源输出的总有功功率和总无功功率；pd,j,t和qd,j,t为t时段节点j处负荷的实际有功和无功功率；rij和xij分别为支路ij的电阻和电抗；αij表示支路ij的开闭状态，为1表示支路闭合，为0表示支路断开；usqr,i,t为t时段节点i处电压的平方；isqr,ij,t为t时段支路ij的电流的平方；m为一个足够大的正数。式(2)表示节点功率平衡方程，式(3)表示相邻节点电压关系式，式(4)表示经二阶锥松弛的支路功率定义式；

77、所述风光约束如下：

78、0≤ppw,t≤ppw,max,t  (5)

79、-ppw,max,ttanγ≤qpw,t≤ppw,max,ttanγ  (6)

80、式中，ppw,t和qpw,t表示t时段风光实际有功和无功功率，ppw,max,t表示t时段风光出力上限，γ表示风光可调节最大功率因素角；

81、所述储能约束如下：

82、

83、socmin≤soct≤socmax  (8)

84、soct+1＝soct+ηpch(t)δt-pdis(t)δt/η  (9)

85、式中，pch(t)和pdis(t)分别为储能充/放电功率，pch,max和pdis,max分别为储能最大充/放电功率，sch,t和sdis,t分别为储能充/放电标志，为1表示储能处于充/放电状态，soct、socmin、socmax分别为储能当前、最小、最大荷电量，η为储能充放电效率；

86、所述网络拓扑约束如下：

87、

88、

89、

90、

91、式中，s表示配电网孤岛集合，e表示配电网支路集合，n表示配电网节点总数；cis表示节点孤岛划分变量，为1表示节点i属于孤岛s，lsij表示支路孤岛划分变量，为1表示支路ij属于孤岛s，αij表示支路ij的开闭状态，为1表示支路闭合，为0表示支路断开，|s|表示配电网孤岛数量。式(10)表示配电网每个节点只属于一个孤岛；式(11)表示当一条线路ij属于某一个孤岛时，那么线路两端节点i、j也必同时属于这个孤岛；式(12)表示当线路ij不属于任何孤岛时，线路ij处于断开状态；式(13)表示配电网节点数与支路的数量关系满足辐射状要求；式(11)中存在双线性项，对其做线性转化如式(14)：

92、

93、所述运行约束如下：

94、umin≤ui,t≤umax  (15)

95、imin≤iij,t≤imax  (16)

96、式中，ui,t表示t时段节点i电压，umax、umin表示节点电压上下限值，iij,t表示t时段支路ij电流，imax、imin表示支路电流上下限值。

97、进一步，所述计算构建模块包括：计算子单元，所述计算子单元用于计算风、光和负荷不确定变量得偏差系数，具体包括：

98、确定净负荷p为用户用电需求和风光出力的差值，所述净负荷p的波动范围如下：

99、

100、式中，表示净负荷的预测值，ξ为净负荷的偏差系数，0<ξ<1；

101、确定风电、光伏、负荷对应的偏差系数为ξwind、ξpv、ξload，对应偏差系数的权重为τ1、τ2、τ3，满足：

102、

103、τ1+τ2+τ3＝1  (19)

104、通过利用历史数据的最大标准方差衡量各不确定变量的波动幅度，从而确定各不确定变量对应的偏差系数；

105、

106、式中，xi,t表示在第i天第t时段变量的历史数值，表示变量在30天中第t时段历史数值的平均值，δmax表示将该变量30天的各个小时数据分别取标准差，再取标准差的最大值，以各不确定变量的δmax值作为偏差系数的确定依据；

107、若求得配网内风电、光伏、负荷的δmax值分别为δ1、δ2、δ3，则有：

108、τ1:τ2:τ3＝δ1:δ2:δ3  (21)

109、结合式(18)、(19)求得风电、光伏、负荷对应的偏差系数ξwind、ξpv、ξload。

110、进一步，所述计算构建模块，还包括：第一构建单元和第二构建单元，用于构建考虑风、光、负荷波动的不确定性模型，具体为：

111、所述第一构建单元，用于构建鲁棒模型：

112、

113、式中，ξ表示不确定参数的波动幅度，f0表示根据风光出力、负荷预测值进行孤岛划分所造成的停电经济损失，fc表示决策者所能接受的最大停电经济损失，为偏差因子，表示fc和f0的偏差程度。ξwind、ξpv、ξload分别为风电、光伏、负荷的偏差系数，pwind、ppv、pload分别表示风电、光伏、负荷实际值，p0wind、p0pv、p0load为预测值。d表示模型中的决策变量，f(pwind，ppv，pload，d)函数表示在风光、负荷不确定变量取固定值时进行孤岛划分停电经济损失目标函数；

114、所述第二构建单元，用于机会模型：

115、

116、式中，fr表示决策者所寻求的最小停电经济损失，为偏差因子，表示fr和f0的偏差程度。

117、一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述中任一项所述的方法。

118、与现有技术相比，本发明的优点在于：

119、1、传统的孤岛划分方案不考虑配电网中分布式电源与负荷的不确定性，模型所有的参数都在确定条件下进行求解，所得到的方案在面对分布式电源及负荷大幅度波动时很可能无法实行，产生额外的经济损失。

120、2、相比较场景法，本发明提出的方法无需获取不确定参数概率分布，不需要大量的历史数据作为数据支撑。

121、3、相比较传统的鲁棒优化方案，本发明提出的信息间隙决策理论的有源配电网孤岛划分方法可以预先设置目标值，使得最终决策方案在不确定变量波动范围内不差于预设最小可接受结果。避免传统鲁棒优化方案过于保守的决策，同时也能应对不确定变量一定程度的波动。