[发明专利]一种基于场景削减的自主供电网络拓扑优化方法

说明书

本发明公开了一种基于场景削减的自主供电网络拓扑优化方法，包括S1、收集分布式自主供电网络节点信息；S2、进行第一阶段求解，获得第一组抗毁性约束集合；S3、以线路总长度最小为优化目标，以网络节点邻接矩阵为决策变量，在当前约束条件下，通过YALMIP线性求解器求解出混合整数线性规划模型的最优拓扑结构；S4、进行第二阶段求解，获得第二组抗毁性约束集合；S5、在混合整数线性规划模型中，根据更新后的决策变量和约束条件，求解出最终的最优拓扑结构。本发明可大大减少每此计算的约束数量与决策空间大小，极大地提高计算速度。

技术领域

本发明涉及供电网络拓扑结构优化设计领域，更具体地说，特别涉及一种基于场景削减的自主供电网络拓扑优化方法。

背景技术

与传统的集中式供电相比，分布式供电网络采用分布式电源，可有效解决压降问题，同时降低线损；各电源分散独立，可通过分区以备不时之需，减少大面积故障的概率；可促进电能质量检测、扩展和改造；负载可以由不同的分布式电源供电，提高可再生能源的渗透率，促进绿色环保。因此，与可再生能源相结合的分布式电源受到了学术界和工业界的高度关注。在分布式供电网络方面，拓扑结构会影响整个网络的设计、功能、运行方式、控制方式、可靠性等方面。

微电网技术的成熟发展是就地平衡负荷、提高供电可靠性、提高可再生能源利用率的有效途径。但由于微电网容量有限，抗干扰能力微弱，在工作过程中可能会出现分布式发电输出功率突变等瞬态事件，从而降低独立微电网可靠性。因此，多微电网或微电网集群系统逐渐受到重视。多个微电网联合运行可以提高电力系统的可靠性和弹性，提高单个微电网的运行效果，促进可再生资源的进一步利用。

然而，现有研究都是从系统的角度考虑了抗毁性，忽略了节点的特殊性，并且没有将分布式发电与微电网之间的能量互补与节点的差异化抗毁需求结合起来，不利于系统效能的深度发挥和精细化管理。为此，有必要开发一种基于场景削减的自主供电网络拓扑优化方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于场景削减的自主供电网络拓扑优化方法，以克服现有技术所存在的缺陷。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于场景削减的自主供电网络拓扑优化方法，包括以下步骤：

S1、收集分布式自主供电网络节点信息，所述节点信息包括网络节点负载需求、发电能力、位置坐标、抗毁性需求类型，并根据节点类型的不同将所有节点分为两组节点集合；

S2、进行第一阶段求解，输入第一类节点集合，遍历每个节点可能产生的所有故障场景，并对每种故障场景生成相应的约束条件，以构成第一组抗毁性约束集合；

S3、以线路总长度最小为优化目标，以网络节点邻接矩阵为决策变量，在第一组抗毁性约束集合的约束条件下，通过YALMIP线性求解器求解出混合整数线性规划模型的最优拓扑结构，所述混合整数线性规划模型基于所述节点信息形成；

S4、进行第二阶段求解，根据步骤S3中已获得的最优拓扑结构，将取值为1的元素固定，得到一个部分已确定的决策变量矩阵，输入第二类节点集合，获得第二组抗毁性约束集合；

S5、在混合整数线性规划模型中，根据更新后的第二组抗毁性约束集合中决策变量和约束条件，求解出最终的最优拓扑结构。

进一步地，所述步骤S1中所述节点根据抗毁性需求的不同分为Ⅰ类和Ⅱ类两种类型，用于满足不同故障场景下的约束条件，Ⅰ类节点需满足的约束条件较简单，Ⅱ类节点则需满足复杂的约束条件。

进一步地，所述Ⅰ类节点的故障场景为其自身失去发电能力，所述Ⅱ类节点的故障场景为其自身以及另一个节点失去发电能力。

进一步地，所述步骤S3中将已获得的第一组抗毁性约束集合添加到混合整数线性规划模型中，求解出最优拓扑结构。