[发明专利]一种城市电网输配电协同供电恢复方法及系统

权利要求书

1.一种城市电网输配电协同供电恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、使用广义分布拟合方法建立当前和未来新能源出力的边际概率模型，采用高斯Copula函数将边际概率模型连接成联合概率模型，完成新能源出力离线概率建模；

S2、基于条件概率密度公式，通过当前测量数据对步骤S1得到的联合概率模型进行动态更新，得到未来新能源出力的条件概率密度函数，基于条件概率密度函数进行场景生成和削减，得到新能源出力典型预测场景；

S3、定义城市电网区域高压配网，作为输配电双层供电恢复模型的迭代终止判据；

S4、基于交流最优潮流凸优化模型，以输配系统传输线接口负荷转供量最小为目标构建输配电双层协同供电恢复模型的上层模型；

S5、对步骤S3得到的城市电网区域高压配网进行重构及应急资源实时调度，基于步骤S4得到的上层模型确定运行边界，以步骤S2得到的新能源出力典型预测场景作为约束条件，以最小化故障场景下的切负荷量为目标构建输配电双层协同供电恢复模型的下层模型；

S6、获取城市电网输电网及城市电网区域高压配网网络数据和极端灾害下城市电网区域高压配网的故障场景信息，求解步骤S5得到的输配电双层协同供电恢复模型，经过迭代处理确定城市电网供电恢复策略。

2.根据权利要求1所述的城市电网输配电协同供电恢复方法，其特征在于，步骤S1中，采用高斯Copula函数将边际概率模型连接成一个联合概率分布，作为新能源出力离线概率模型，具体如下：

其中，x、y为当前和未来新能源出力的随机变量；X、Y分别为由n个当前和n个未来随机变量组成的随机向量；c为高斯Copula函数；F_ci和F_fi分别为第i个当前和未来随机变量的累积分布函数，f_ci和f_fi分别为第i个当前和未来随机变量的概率密度函数；ρ为描述高斯Copula函数中相关性的系数矩阵；I为单位矩阵；φ为与各个随机变量累积分布函数相关的向量。

3.根据权利要求2所述的城市电网输配电协同供电恢复方法，其特征在于，新能源出力的边际概率模型的边际概率密度函数f_s(x)为：

f_s(x)＝d_αx^α+d_α-1x^α-1+...+d₁x+d₀,x∈(0,x_m)

其中，x为新能源出力；d为多项式系数；α为多项式阶数；x_m为新能源机组额定功率。

4.根据权利要求1所述的城市电网输配电协同供电恢复方法，其特征在于，步骤S2中，未来新能源出力的条件概率密度函数f_Y|X(y|x＝x₀)为：

其中，c为高斯Copula函数，x₀为当前测量数据；F_cn(x_n0)为第n个当前随机变量x_n在当前测量数据下的累积分布函数；F_fn(y_n)为第n个未来随机变量y_n的累积分布函数；f_fi(y_i)为第i个未来随机变量y_i的概率密度函数；c_X为向量X在当前测量值下的高斯Copula函数，n表示n个未来新能源出力的随机变量。

5.根据权利要求1所述的城市电网输配电协同供电恢复方法，其特征在于，步骤S3中，将城市电网整体高压配网划分为多个结构较为简单且易于管理的区域高压配网，同时定义区域高压配网内部连通拓扑、节点、支路以及和输电系统相连线路集合，输电系统与高压配电网传输线功率决定输电系统的负荷分布，同时作为输配电双层供电恢复模型的迭代终止判据。