[发明专利]一种适应于电力系统恢复的应急资源优化配置方法

权利要求书

1.一种适应于电力系统恢复的应急资源优化配置方法，其特征是，所述方法在综合考虑应急电源车的投资费、变电站的停电损失费、应急电源的运行和维护费用的基础上，计算电力系统节点的谱重要度、负荷量重要度、负荷重要度，进而求得节点综合重要度，由此以及考虑交通网络约束下的送电成本评价节点的停电挽回损失并建立应急电源车的最优配置，最后利用离散二进制粒子群算法迭代计算得到应急电源车最优配置地点及其用于电力系统恢复的最优路线。

2.根据权利要求1所述的适应于电力系统恢复的应急资源优化配置方法，其特征是，所述方法按以下步骤进行：

a.计算节点谱重要度；

b.计算节点负荷量重要度；

c.计算节点负荷综合重要度；

d.计算节点综合重要度；

e.计算大停电后负荷节点总损失；

f.计算应急电源车的配置总成本；

g.计算考虑交通网络约束应急电源车的送电成本；

h.计算大停电后由于配置应急电源车的挽回的损失；

i.利用离散二进制粒子群算法迭代计算得到应急电源车最优配置地点及其用于电力系统恢复的最优路线。

3.根据权利要求2所述的适应于电力系统恢复的应急资源优化配置方法，其特征是，所述节点谱重要度的计算方法如下：

①将包括可投运变压器、开关和线路的所有器件计入网络，将变电站等效为一个点，选择电压等级低，充电无功小的线路作为各变电站之间的重构线路，构建电力系统网络拓扑模型，计算电力系统网络拓扑模型中每条线路的权重：

W_ij＝L

式中W_ij为节点i与节点j之间线路的权重，L为节点i与节点j之间线路的长度；

②根据网络拓扑，建立邻接矩阵和度矩阵，并计算标准型Laplace矩阵；

③计算标准型Laplace矩阵的特征向量，取第一小及第二小非平凡特征向量，构建特征空间；

④设置聚类个数为1，采用K-Means聚类算法计算所有节点的聚类中心坐标；

⑤在特征空间中计算节点谱重要度：

Imp_i＝1/||X_i-X_cluster||

式中，X_i为i节点在高维特征空间中的坐标；X_cluster为聚类中心的高维空间坐标；Imp_i为节点i的谱重要度。

4.根据权利要求3所述的适应于电力系统恢复的应急资源优化配置方法，其特征是，所述节点负荷量重要度利用改进的PR值计算，公式如下：

式中PR(P_j)表示节点j的负荷量重要度，D(P_j)表示节点j的度数，表示i所连接所有节点的负荷总和，μ为节点j的负荷占的权重，N为需要恢复节点总和。

5.根据权利要求4所述的适应于电力系统恢复的应急资源优化配置方法，其特征是，所述节点负荷重要度的计算方法如下：

其中Z_Li为i节点负荷综合重要度，α_i，β_i，γ_i分别是一级负荷、二级负荷、三级负荷的比重；κ₁，κ₂，κ₃分别是一级负荷，二级负荷及三级负荷的失电损失比重；P_i是节点i的有功功率，P是所有节点的有功功率总和。

6.根据权利要求5所述的适应于电力系统恢复的应急资源优化配置方法，其特征是，所述节点综合重要度的计算公式如下：

其中，L_i是节点i的综合重要度，λ₁，λ₂，λ₃分别是不同重要度权重系数。