通过级联故障阻断提升微电网的韧性：基于多目标最优功率流的二阶段随机规划方法

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：Enhancing the Resilience of Microgrids through Cascading Failure Blocking: A Two-Stage Stochastic Programming based on Multi-objective Optimal Power Flow

　　•提出了一种新的动态功率重分配策略，旨在从源头阻止微电网中的级联故障。•构建了一个两阶段随机规划模型，通过多目标最优功率流将网络拓扑与严格的物理约束相结合。•引入了一种全面的韧性评估框架，该框架考虑了面临风险时微电网的网络结构和运行指标。引言微电网是一种集成多种分布式能源资源、支持双向功率流动、能够在并网和孤岛模式下运行的系统，通常采用辐射型或弱网状拓扑结构。随着现代电力系统中这类系统的作用日益凸显，人们越来越认识到它们属于复杂的系统[1]。在这种环境下，由极端天气[2]或设备故障[3]等风险事件引发的初始故障，可能导致网络内的功率重新分配，从而使其他组件过载，最终导致整个系统崩溃[4]。这种传播过程被称为级联故障[5]，会严重削弱微电网抵御干扰并保持运行的能力，而这些能力正是系统韧性的关键体现。因此，有效应对级联故障已成为提升微电网韧性的重要课题。然而，许多传统的级联故障模型最初是为输电网络设计的[6]，与微电网的情况有所不同。输电网络的特点是集中式发电并通过高度互联的线路进行功率传输[7]，而微电网则由分布式能源资源构成，这些资源与本地负载紧密相连[8,9]。因此，随着干扰的发展，分布式能源资源的运行状态会不断改变当地的功率流动。所以，微电网中的级联故障不仅受网络拓扑变化的影响，还取决于运行决策，尤其是分布式资源的协调调度。这些特点使得传统的输电网络级联故障模型无法充分反映微电网中分布式发电运行与级联故障传播之间的动态相互作用。此外，现有的级联故障研究在故障传播建模、脆弱性识别[[10], [11], [12]]、恢复策略[13,14]以及缓解优化[15,16]方面取得了显著进展。但值得注意的是，这些研究仍无法从根本上消除引发后续级联故障的过载现象。这是因为现有的功率重分配方法主要是在故障发生后调整系统运行状态或减轻级联后果，而过载依然是级联发展过程中的固有现象。更重要的是，功率重分配决策往往是由网络拓扑特性决定的[17,18]，并未明确考虑在物理网络约束下的最优运行决策。这样一来，重新分配的功率仍可能超过发电机或线路的承载极限，从而导致过载继续在整个系统中传播。因此，要从根本上提升微电网的韧性，就必须解决一个核心问题：如何在初始故障发生后有效重新分配功率，从而在源头消除过载，进而阻止级联故障的触发和传播？据我们所知，现有文献尚未充分探讨这一核心问题。为填补这一研究空白，本文提出了一种基于最优功率流的功率重分配策略，该策略能够随着系统状态的变化不断调整重分配决策，同时严格遵循物理可行性约束。通过将动态重分配与基于最优功率流的物理约束相结合，所提出的策略能够防止过载，更有效地阻止级联故障。本研究的主要贡献如下：(1)本文提出了一种基于最优功率流的功率重分配策略，旨在主动预防过载并阻止微电网中的级联故障。通过将动态网络拓扑变化与物理约束相结合，该策略能够不断适应系统条件的变化，从源头防止过载的进一步蔓延。(2)本文构建了一个两阶段随机规划模型，用于实施所提出的功率重分配策略。第一阶段负责更新网络拓扑，第二阶段则通过多目标最优功率流确定最优的功率重分配方案，从而确保决策的物理可行性和最优性。(3)本文提出了一种综合韧性指标，用于量化微电网的韧性。通过引入结合负荷削减率与电气介数中心性的韧性指数，该指标为在阻止级联故障后量化微电网韧性提供了新的视角。本文的其余部分安排如下：第2节回顾相关文献；第3节介绍提升微电网韧性的两阶段框架；第4节探讨基于动态负荷分配的主动级联故障阻断模型；第5节构建基于最优功率流的微电网调度模型；第6节以改进后的IEEE 30节点系统作为测试案例，设计多项对比实验并进行参数敏感性分析；第7节总结研究结论。研究片段微电网的韧性研究微电网作为一种集成分布式能源资源、负载和储能系统的综合能源系统，在提升供电可靠性以及促进可再生能源整合方面发挥着越来越重要的作用[17]。然而，微电网同时面临着内部故障和外部干扰。在这种环境下，保持抵御干扰的能力、维持关键功能以及从故障中快速恢复的能力，即韧性，就显得尤为重要。框架为主动阻止微电网中的级联故障，本文提出了一种动态功率重分配策略，并基于多目标最优功率流构建了一个两阶段随机规划模型。如图1所示，整个研究框架由四个相互关联的部分组成：(1)级联故障的风险建模与特征分析：这部分构建微电网-网络模型，并对微电网-网络遭受的随机风险攻击进行定量建模。根据分析结果，可以判断级联故障的可能性。微电网-网络的构建为了更好地描述级联故障发生时的拓扑变化，本文引入了微电网网络抽象模型，用于级联故障分析和拓扑更新。这里，微电网指的是由分布式能源资源、储能单元、负载以及电气网络组件构成的实际电力系统，而微电网网络则是其拓扑结构的抽象表示。微电网网络可以用图G={Π,L}来表示，其中Π={vi|i=1,2,...,|Π|}表示节点集。两阶段随机规划模型本文的两阶段随机规划模型将网络拓扑的动态变化与电力系统的物理约束相结合。第一阶段根据上一阶段的实际故障情况以及系统状态来确定新的拓扑结构。第二阶段则在随机场景下，通过多目标最优功率流模型来确定最优的功率重分配决策。实验参数为验证所提出的两阶段动态功率重分配策略，本文采用了改进后的IEEE 30节点系统作为微电网测试平台，该系统包括三台热电厂发电机、一台储能装置、一台光伏发电装置以及一台风力发电装置。光伏和风力发电装置被视为分布式发电资源，与其他可调度发电机一起参与功率重分配。它们的运行限制被纳入发电机输出约束之中。结论总之，本文旨在通过基于多目标最优功率流的动态功率重分配策略来阻止级联故障，从而提升微电网的韧性。基于这一策略，本文建立了微电网的两阶段随机规划模型。通过在IEEE 30节点系统和IEEE 123节点系统上的仿真及多案例对比，验证了所提策略和模型的有效性。实验结果表明，所提出的策略具有较好的效果。CRediT作者贡献说明王琪：写作——审稿与编辑、写作——初稿撰写、可视化、方法论、研究实施、数据整理、概念构建。李星梅：验证、监督。谭勤亮：资金获取。王琪|李星梅|谭勤亮