一种用于并行供电恢复的新型分段方法

《Sustainable Energy, Grids and Networks》：A new sectionalizing method for parallel restoration

　　

摘要
制定有效的策略以在大面积停电后快速可靠地恢复电力系统是近年来的重要课题。鉴于此，本文提出了一种综合决策支持方法论，用于评估分区方案并支持并行恢复规划。该方法将电力系统划分为几个独立的孤岛。为了确定最优的孤岛配置，采用了一种名为最佳 - 最法的多准则决策工具。首先，所提出的方法优先为非黑启动（NBS）机组建立起动路径。因此，分区过程首先确定可行的发电机分组，并分配剩余的节点和负荷以形成孤岛。所提出的方法还考虑了非黑启动（NBS）机组向黑启动资源的可行分配。这种分组大大减少了搜索空间，并使可行分区的评估在计算上是可行的。使用迪杰斯特拉算法和深度优先搜索（DFS）来识别有效的发电机分配。然后，在有效选项中，基于五个关键标准选择最终分区方案：最大化各孤岛中的最小惯性；最大化各孤岛中的最小可靠性；最小化未供应能量和不可用能量能力的综合指标；最小化所有孤岛中的最大稳态相角；以及最大化质量指标。本研究考虑了时变负荷条件并解决了分区问题。该方法在两个 IEEE 39 节点和 118 节点系统上进行了实施。模拟结果证实了所提方法在提高恢复过程效率和可靠性方面的有效性。

引言
大面积停电被视为电力系统中不可避免的难题之一。这些停电主要由自然灾害引起，如洪水、地震、风暴和极端天气条件 [[1], [2], [3], [4], [5]]。在这种情况下，开发能够在大面积停电后快速恢复的韧性电力系统对于提高系统的整体可靠性和稳定性至关重要 [6]。最近的一项研究调查了 2000 年至 2024 年间发生的十次重大停电。研究表明，停电可能是输电线路故障、天气事件、安全问题、潮流不匹配和峰值需求的结果 [7]。
电力公司通常采用并行恢复策略，即每个子系统独立恢复，然后建立它们之间的互联。因此，最优网络分区对于有效实施并行恢复策略至关重要 [8]。通常，恢复过程由三个主要阶段组成：为每个非黑启动（NBS）发电机确定黑启动（BS）机组、子系统的重构和同步，以及负荷的恢复 [9,10]。因此，在供应负荷和启动 NBS 机组之间进行优先排序是恢复过程中的关键挑战之一，这在之前的研究中已被讨论 [11,12]。这种优先排序直接影响恢复过程中网络应如何分区，因为发电机启动和负荷接收的顺序影响可行的分区策略。在本研究中，假设在系统恢复的初始阶段，为 NBS 发电机建立起动路径的优先级高于负荷恢复。因此，所提出的方法首先确定与黑启动资源相关的可行发电机分组，然后将剩余的节点和负荷分配到确定的孤岛中。该程序为评估孤岛可行性提供了基础，从而显著降低了分区问题的复杂性。
电力系统恢复中的网络分区问题可以从两个角度进行考察：1) 目标函数和决策标准的定义，以及 2) 在采用约束条件下求解优化问题。
在大多数研究中，分区问题被公式化为多目标优化模型。先前研究中的常见目标包括减少总恢复时间、增加恢复的负荷以及保持每个子系统内的功率平衡。例如，参考文献 [13] 中报告称，分区模型同时旨在减少总恢复时间、增加恢复的负荷以及协调子系统之间交换的功率。该公式还考虑了输电线路的数量和子系统之间功率传输的幅度。虽然这些公式提供了恢复过程的结构化表示，但它们往往未能将操作人员的见解和偏好纳入决策过程中。在另一项研究中，分区问题通过包括以下目标函数的目标函数进行建模：最小化恢复时间、最大化负荷恢复、保持发电 - 负荷平衡以及限制开关动作数量 [14]。在 [15] 中，分区问题通过考虑电压限制、旋转备用充足性、孤岛间功率传输和同步可行性等标准进行公式化。
恢复时间是许多分区问题中的基本目标函数。在并行恢复中，当所有子系统都带电并同步时，系统被认为完全恢复。因此，最小化每个子系统中的最大恢复时间可以确保更快的恢复，并减轻社会和经济影响 [16]。然而，过分强调最小化恢复时间可能导致子系统配置不平衡，其中发电和负荷容量存在显著差异。这种不平衡可能会延长同步时间，并提高子系统重连期间不稳定的风险 [17,18]。
另一项研究同时考虑了发电单位的启动时间和输电线路的恢复时间。为了平衡发电机的最小输出，还纳入了对可调度负荷的约束。作者提出了一种分区策略方法，其中实现了发电机输出水平和关键负荷接收之间的协调。他们将优化问题公式化为双层规划，并获得了诸如 NBS 发电机组的起动时间和关键负荷的接收时间等结果 [19]。Talib 等人介绍了一种方法来识别不应恢复的输电线路，以形成最优子系统。该方法集成了启发式和离散优化技术 [20]。Ganganath 等人介绍了一种用于并行恢复的新分区策略。该策略最大化子系统之间的最小发电 - 负荷差。在每个步骤中应用凝聚聚类方法以最大化子系统之间的这种差异 [21]。Jiang 和 Ortmeyer 开发了一种基于传播的电力系统分区优化方法 [22]。该模型识别割集输电线路，将电网划分为不相交的子系统，同时满足基本要求，如足够的黑启动资源、网络连通性、功率平衡、爬坡能力以及联络线同步检查继电器条件 [22,23]。
许多元启发式优化算法容易陷入局部最优，这可能阻碍达到全局最优。此外，大多数优化方法在选择最终解决方案时没有明确纳入决策者的偏好。为了克服这些局限，最佳 - 最法（BWM）[24] 被用作一种机制，将决策者的偏好转化为定量标准权重，从而便于选择最合适的分区方案。因此，这种机制反映了在各种恢复条件下操作人员最终分区决策中的优先级。BWM 的一个关键优势是它能够评估判断的一致性比率，从而对主观比较的可靠性进行结构化评估，这在传统优化技术中通常是缺失的。因此，本研究首次将 BWM 应用于电力系统分区问题。BWM 方法基于以下因素同时确定最终网络分区解决方案：最大化各孤岛中的最小惯性，最大化各孤岛中的最小可靠性，最大化质量指标（Q 指标），最小化所有孤岛中的最大稳态相角（SPA），以及最小化未供应能量（ENS）和不可用能量能力（UEC）的总和。任何大的 SPA 值都可能导致严重扰动，如功率振荡，并可能导致子系统分离。最小化 ENS + UEC 目标将提高电力系统的可靠性和效率。可靠性指数的提高将降低与开关操作相关的风险。此外，每个孤岛内较高的惯性将提高网络对动态扰动的韧性。因此，网络恢复过程成功的可能性显著增强。此外，通过评估 Q 指标，网络分区的质量将得到改善。因此，通过综合考虑所有这些目标，将实现稳定性（SPA）、ENS + UEC、网络惯性、可靠性指标和拓扑质量（Q）之间的协调权衡。
本文的主要贡献可总结如下：
•采用了一种发电机分组策略，减少了搜索空间，并能够评估所有可行解决方案。
•首次将网络惯性作为电力网络分区的一个标准纳入。
•在时变负荷条件下解决了分区问题，并为每种运行条件确定了最优分区方案。
•首次利用最佳 - 最法（BWM）来评估和优先排序系统恢复的分区方案。
所提方法已应用于标准 IEEE 39 节点和 118 节点系统，结果与先前研究中报告的结果进行了比较。结果证明了所建议方法的能力、准确性和全面性。

章节片段
提出的框架
本文的主要目标是为系统最优恢复而划分网络。问题求解过程从确定子系统数量开始，使得每个子系统至少包含一个黑启动机组。所提出的框架由两个主要阶段组成。首先，通过将非黑启动机组分配给黑启动资源来识别发电机分配场景。由于可能的网络分区数量随系统规模的增大而迅速增长，这种发电机分配方法。

解决方案方法
最佳 - 最法（BWM）是由 Rezaei [32] 提出的一种现代多准则决策技术。通过识别最佳和最差准则，决策者将最佳准则与其他所有准则进行成对比较，并将所有准则与最差准则进行成对比较。这种方法作为一种机制，将操作人员关于恢复目标的定性偏好转化为定量标准权重。这些权重随后被用于评估和排名。

IEEE 39 节点系统的模拟结果
现将该方法应用于如图 4 所示的 IEEE 39 节点电力系统，并将结果与其他研究中报告的结果进行比较 [16,27,34,35]。
39 节点系统的发电机数据提供在附录 A 中。该系统由 10 台发电机和 46 条输电线路组成，最大总负荷为 6097.1 MW。为了考虑每日负荷波动，引入了每小时负荷变化系数（αLoad），其值列在附录 B 中。应用结果的。

结论
本文提出了一种综合决策支持方法论，用于评估和排序电力系统恢复的候选网络分区方案。该方法的一个关键优势是其能够评估所有可能的分区场景。这确保了不会遗漏任何潜在解决方案。
在第一阶段，检查了 NBS 和 BS 发电机的分组情况。使用迪杰斯特拉算法来识别它们之间的连接路径。然后移除了这些路径。

CRediT 作者贡献声明
Mahdi Arefian：撰写 – 原稿，验证，方法论，研究，形式分析，数据整理，概念化。
Amin Khodabakhshian：撰写 – 审阅与编辑，验证，监督，项目管理，方法论，研究，形式分析，概念化。
Mohammadreza Esmaili：验证，研究，概念化。

资金来源
本研究未获得公共、商业或非营利部门资助机构的任何特定拨款。

利益冲突声明
我们，Mahdi Arefian、Amin Khodabakhshian 和 MohammadReza Esmaili 特此确认，关于提交的论文没有潜在的利益冲突。
我们在此也确认，没有与其他人或组织的财务和个人关系可能会不当影响（偏袒）他们的工作。
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