《Franklin Open》：Improving the resilience of integrated electricity and natural gas networks by managing repair crews and utilizing network reconfiguration
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社会面临的重大挑战之一是地震、风暴等突发自然灾害对电—气综合能源网络（integrated electricity and natural gas, IENG）基础设施造成重大破坏。尽管已采取措施预防和减少损伤，但随着能源网络集成，仍需建立考虑各网络运行条件的
社会面临的重大挑战之一是地震、风暴等突发自然灾害对电—气综合能源网络（integrated electricity and natural gas, IENG）基础设施造成重大破坏。尽管已采取措施预防和减少损伤，但随着能源网络集成，仍需建立考虑各网络运行条件的协调恢复框架以应对灾害。为此，本文提出一种IENG系统规划的有效方法，包括对可能灾害及其影响的分析与仿真。为提高韧性，研究灾后恢复中各团队协调的作用，该协调意味着两个网络团队间的实际合作。由于不同能源网络互联使恢复与运行过程更复杂，若单独看待各网络，损害量将增加。为此，研究IENG系统修复队伍调度问题，并最优利用电力网络（electricity network, EN）和天然气网络（gas network, GN）重构能力（该能力常被忽视）以恢复到灾前工作状态。本文采用69节点IEEE配电网络和15节点线性GN互连并相互影响，以模拟修复队伍的协调与非协调模式。该影响通过电动压缩机和燃气发电机组的存在建模。此外，网络具有移动发电资源、光伏系统（photovoltaic system, PV）、手动开关（manual switches, MS）和远程开关（remote switches, RS）以及燃气流中断器。案例研究表明，协调模式对降低两个网络的恢复成本和时间具有显著作用，成本指标较非协调模式降低14%。研究还考察了开关和阀门的作用，表明利用两个网络的重构能力并在修复优先级中有针对性地使用开关是有效的，可加速恢复和修复操作。
研究背景与问题：自然灾害具有突发性，可能同时破坏电力与天然气基础设施。IENG通过燃气发电机组和电动压缩机耦合，任一网络故障会直接影响另一网络，单独恢复某一网络可能增加损害与停电时间。既有恢复研究多关注修复策略、网络重构或移动资源中的部分要素，较少同时整合修复队伍调度、两网联合重构、时变恢复动作、移动分布式发电（mobile distributed generation, MDG）支撑及两网运行相互依赖。因此，该研究构建协调的IENG灾后恢复框架，以弥补上述建模组合不足，并评估协调与非协调修复策略的恢复绩效。
研究开展与意义：研究人员建立IENG灾后恢复优化框架，联合确定修复队伍调度与优先级、电力与天然气网络重构、MDG资源利用，并计入队伍行程时间、组件修复时间和开关/阀门操作时间。算例比较无队伍、协调调度、非协调调度和重构影响等情形。结果表明协调调度显著降低恢复成本与时间，协调模式较非协调模式成本降低14%，说明考虑两网相互依赖可改善恢复决策；该框架可作为灾后恢复决策支持工具，但并非替代系统运行人员决策。
关键技术与数据来源：研究构建含修复队伍路由、MS/RS与手动/远程阀门操作、燃气/电动压缩机耦合、燃气发电、PV和MDG的IENG灾后恢复优化模型，目标为最小化电、气未供负荷成本；采用混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming, MILP）在GAMS中调用CPLEX求解。配电潮流采用线性化及八边形近似，Weymouth气流方程采用分段线性化，压缩机功率线性化，PV出力不确定性以概率分布、Monte Carlo采样和SCENRED场景削减处理。算例数据来源于69节点IEEE标准配电网络与15节点线性天然气网络互联系统，无人类样本队列。
3.1 无维修队伍情形下的网络分析：通过假定气管道与电力线路断线故障且不派修复队伍进行仿真，研究表明配电网络与天然气网络未供负荷分别约为47%和80%；节点5、11、14压力下降17%，相关节点运行条件不足；MS因需现场操作而保持原状态，RS、远程阀以及PV可在局部支撑负荷。该情形说明修复队伍对灾后恢复具有重要作用。
3.2 IENG中电力与天然气修复队伍的协调调度：通过协调调度两网修复队伍并比较恢复时序，研究表明协调模式可在约580分钟内恢复配电网络负荷3221.14 kWh、在约500分钟内恢复天然气网络负荷7200 kcm，协调调度减少恢复时长与成本，并体现区域恢复优先级和两网耦合设备恢复顺序的影响。
3.3 IENG中电力与天然气修复队伍的非协调调度：通过令两网修复队伍独立调度进行对比，研究表明非协调模式下天然气网络约800分钟恢复7200 kcm、配电网络约700分钟恢复3188.1 kWh；若某网络先恢复而其依赖设备受另一网络制约，部分负荷仍无法供给，恢复时间和停电成本增加。结论指出协调调度较非协调调度总成本降低14%。
3.4 电力与天然气网络重构对受损网络恢复过程的影响：通过设置不使用开关/阀门重构能力的对比情形，研究表明无重构时网络仅形成一个总体区域，恢复优先级受故障位置、队伍距离、人力资源、设备距离和负荷密度影响；利用两网重构能力并在修复优先级中目标化使用开关和阀门，可改变恢复顺序并加速恢复。无重构模式除第一模式外成本最高，较协调和非协调模式分别增加31%和20%，更多节点长时间失电导致成本上升。
讨论部分总结：讨论认为协调恢复通过联合考虑修复活动、网络重构和两网运行相互依赖改善恢复，所提框架可作为灾后恢复决策支持工具；实际实施需网络拓扑、故障位置、修复时长、队伍位置与行程时间、开关/阀门位置、负荷及MDG可用性等数据，以及控制中心、变电站、现场队伍间的通信基础设施。通信故障和信息物理安全会影响集中式恢复决策。局限包括未显式表示通信中断、道路阻塞、修复时长与队伍可用性变化等灾后不确定性，且案例基于基准网络，需更大规模或真实系统验证。
研究结论翻译：本文提出一种面向受自然灾害影响的IENG关键情况管理方法。灾前规划对减少灾害损伤同样重要；互联网络中两个系统的人力资源和组件需求不同。若各系统修复队伍不考虑另一系统而独立作业，除成本增加外还可能造成多能源系统中断。第二与第三案例比较显示队伍调度优先级与协调绩效明显，协调调度总成本较非协调调度降低14%，原因在于路径选择、区域恢复优先级、开关利用及非协调模式下较长停电时间不同。该结果说明在所提恢复框架中考虑电—气相互依赖的效益，但并非表示其总体上优于现有恢复算法或其他先进求解方法。第四模式显示网络重构效果；除第一模式外该模式成本最高，较第二、第三模式分别增加31%和20%；未利用重构能力使更多网络点长时间失电，从而增加成本。利用可运输至不同地点的能源和分布式发电资源可加速恢复，灾害发生时这些资源可以孤岛方式持续供能；使用远程控制开关是降低恢复时间常数并影响恢复路径的另一措施，但在某些区域未必有效。所提框架基于特定灾后损坏场景，未考虑实际灾害运行中的额外不确定性，如损坏严重度、队伍可用性、道路通行、通信故障、级联故障和天然气需求不确定性；也未考虑现场级约束，包括队伍技能、设备兼容性、备件可用性和安全相关运行限制。未来工作可探索强化学习（reinforcement learning, RL）作为IENG自适应恢复决策的潜在方法；基于RL的方法可能学习跨不同网络条件、资源约束和灾害场景的恢复策略，但其有效性、计算性能和适用性尚未评估，需专门研究。
