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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种极端天气下考虑配电网可靠性及弹性的移动储能规划方法，其步骤包括：建立元件故障率模型，对配电网发生故障灾害的不确定性场景进行建模；通过蒙特卡洛法抽取极端天气场景，采用K‑means算法对极端天气场景进行缩减，考虑到负荷、分布式电源出力的不确定性，采用拉丁超立方抽样抽取负荷、分布式电源出力和配电网故障场景；从多角度选取评价指标，计算各指标的客观权重构建配电网可靠性及弹性评价指标体系；以灾前损失量和灾后恢复率两个指标作为优化目标，建立考虑全灾害时段的移动储能优化规划模型；采用COBL‑PSO算法对移动储能优化规划模型进行求解。本发明通过移动储能的优化规划方案实现了配电网可靠性及弹性的提升。

主权项：1.极端天气下考虑配电网可靠性及弹性的移动储能规划方法，其特征在于，包括：步骤1，建立配电元件故障率模型，对配电网发生故障灾害的不确定性场景进行建模；步骤2，通过蒙特卡洛法抽取极端天气场景，并采用K-means聚类算法对极端天气场景进行缩减，考虑到负荷、分布式电源出力的不确定性，采用拉丁超立方抽样抽取负荷、分布式电源出力和配电网故障场景；步骤3，从多角度选取评价指标，计算各指标的客观权重构建配电网可靠性及弹性评价指标体系；步骤4，以灾前损失量和灾后恢复率两个指标作为优化目标，建立考虑全灾害时段的移动储能优化规划模型；步骤5，求解移动储能优化规划模型；所述的步骤4包括：步骤4.1、建立目标函数建立考虑全灾害时段的移动储能优化规划方案，以灾前损失量和灾后恢复率两个指标作为优化目标；步骤4.1.1、以切负荷量最小为目标函数 式20中，Ccut为切负荷量，ai,t为0-1变量，表示t时刻配电网节点i处负荷是否切除，ai,t＝0表示t时刻配电网节点i处负荷切除，ai,t＝1表示t时刻配电网节点i处负荷正常供电，为t时刻配电网节点i的负荷量，Td为采用正态分布描述极端天气的持续时间，n1为系统负荷节点总数，ωi为负荷权重值；步骤4.1.2、以关键负荷恢复率最大为目标函数： 式21中，Hkey为关键负荷恢复率，为第i个节点中损失的关键负荷量，Pkey,i为第i个节点的关键负荷量，nkey表示关键负荷节点个数；步骤4.2、建立配电网和移动储能的规划运行约束步骤4.2.1、潮流约束 式22中，Pi,t和Qi,t分别为第i个节点在t时刻的有功功率和无功功率，Ui,t和Uj,t分别为第i个节点和第j个节点的电压值，Gij和Bij分别为第i个节点和第j个节点之间的电导值和电纳值，θij第i个节点和第j个节点之间的电压相角；N1表示配电网节点个数；步骤4.2.2、电压约束 式23中，和分别为第i个节点的电压上、下限值；步骤4.2.3、线路传输功率约束 式24中，Sij为线路ij之间的传输功率，为线路ij之间的最大传输容量，xij,t为0-1变量，表示t时刻线路ij的运行情况，xij,t＝0表示线路故障，xij,t＝1表示t时刻线路正常运行；步骤4.2.4、功率平衡约束 式25中，i、j、s均为配电网节点，δi和εi分别为第i个节点的父节点和子节点集合，Pis,t和Qis,t分别为t时刻线路is上流经的有功功率和无功功率，为t时刻第i个节点处分布式电源注入的有功功率，Pji,t和Qji,t分别为t时刻线路ji上流经的有功功率和无功功率，和分别为t时刻第i个节点正常情况下的有功负荷和无功负荷，Pls,i,t和Qls,i,t分别为t时刻第i个节点失去的有功负荷和无功负荷，和分别为t时刻第i个节点处移动储能的充电、放电功率；步骤4.2.5、移动储能运行约束 式26中，为第i个节点处移动储能在t时刻的剩余电量，γ1和γ2分别为移动储能的放电和充电效率，和分别为第i个节点处移动储能的最小、最大容量；和为0-1变量，表示t时刻移动储能的充放电状态，若第i个节点处移动储能在t时刻处于放电状态，则和分别为第i个节点处移动储能的最大充电、放电功率；所述的步骤5，采用重心反向学习-粒子群算法对移动储能优化规划模型进行求解。

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