天津大學(xué)-考慮多類型極端災(zāi)害的綜合能源系統(tǒng)韌性評估技術(shù)

考慮多類型極端災(zāi)害的綜合能源系統(tǒng)韌性評估技術(shù)2023年10月13日問題問題多能網(wǎng)絡(luò)耦合易造成故障跨系統(tǒng)傳播，帶來重大損失○2/3以上行政區(qū)停電1/2以上行政區(qū)停電1/4以上行政區(qū)停電1/4以下行政區(qū)停電未收波及韌性指標(biāo)評估計(jì)算一、極端災(zāi)害情況下出現(xiàn)某種元件故障情況的概率；地震場景1臺風(fēng)場景1地震場景1上冰災(zāi)場景1臺風(fēng)場景245多類型極端災(zāi)害場景概率建模多類型極端災(zāi)害場景概率建模故障場景下電氣負(fù)荷削減改進(jìn)算法基于復(fù)用影響增量庫的韌性評估方法1.1典型極端災(zāi)害建模——臺風(fēng)概率模型方向，初始中心氣壓差和行進(jìn)速度。臺風(fēng)概率模型應(yīng)用組合枚舉法可以生成潛在臺風(fēng)場景集{w},而對于每個(gè)行進(jìn)方向θ服從雙正態(tài)分布61.1典型極端災(zāi)害建模——臺風(fēng)概率模型臺風(fēng)通常難以破壞室內(nèi)設(shè)施及地下元件，故本研究只考慮架空線路在臺風(fēng)下的受損情況。臺風(fēng)攻擊模型根據(jù)Batts風(fēng)場理論求得直接參數(shù)，即各地實(shí)時(shí)風(fēng)速v(t),并基于微元法計(jì)算架空線781.2典型極端災(zāi)害建?！卣鸶怕誓Ｐ汀吨袊卣饎訁?shù)區(qū)劃圖》提出了三級潛在震源區(qū)劃分方案：在地震基礎(chǔ)參數(shù)為震級和震中點(diǎn)。地震概率模型首先枚舉震級檔，三級潛在震源區(qū)劃分方案三級潛在震源區(qū)劃分方案▽M?M?△MM?M?~91.2典型極端災(zāi)害建模——地震概率模型參考烈度橢圓衰減關(guān)系，地震攻擊模型將等烈度線視為同心同向、層層嵌套的橢圓群，并由震級和震中點(diǎn)推算橢圓方向、半徑和中心，烈度1分布多類型極端災(zāi)害場景概率建模故障場景下電氣負(fù)荷削減改進(jìn)算法基于復(fù)用影響增量庫的韌性評估方法考慮燃?xì)怆姀S等電氣耦合裝置，構(gòu)建基于解耦優(yōu)化的電氣互聯(lián)系統(tǒng)負(fù)荷削減計(jì)算框架，對電網(wǎng)和氣網(wǎng)進(jìn)行交替優(yōu)化，直至燃?xì)怆姀S供氣負(fù)荷削減量小于閾值。氣負(fù)荷削減量基于天然氣低熱值折算后與電電負(fù)荷削減優(yōu)化確定燃?xì)怆姀S有功出力PPP燃?xì)怆姀S供氣負(fù)荷Gn"確定燃?xì)怆姀S的供氣負(fù)荷削減量G?修改燃?xì)怆姀S修改燃?xì)怆姀S是u優(yōu)化收斂u計(jì)算總負(fù)荷削減量consideringmulti-type2.2氣網(wǎng)兩階段優(yōu)化模型針對氣網(wǎng)最優(yōu)負(fù)荷求解難收斂，受初值影響大等問題，將簡化混合整數(shù)線性規(guī)劃模型為第一階段模型，第一階段實(shí)數(shù)優(yōu)化解作為第二階段非線性連續(xù)模型的內(nèi)點(diǎn)法初值，整數(shù)優(yōu)化解則在第二階段模型中氣負(fù)荷削減優(yōu)化氣負(fù)荷削減優(yōu)化優(yōu)化結(jié)果節(jié)點(diǎn)氣壓沿用沿用混合整數(shù)非線性模型混合整數(shù)線性模型非線性連續(xù)模型2.2氣網(wǎng)兩階段優(yōu)化模型第一階段采用分段線性化方法處理Weymouth方程，并忽略了壓縮第二階段固定了燃?xì)饬飨蚝蛪嚎s機(jī)狀態(tài)，并以第一階段優(yōu)化解為第一階段(分段線性化)第二階段(固定流向)f2=K,(g)-g?)(π2-π})第一階段(忽略)第二階段(保留)第一階段(狀態(tài)待優(yōu)化)第二階段(狀態(tài)已固定)兩算法的計(jì)算結(jié)果存在明顯偏差，說明氣網(wǎng)第二階段優(yōu)化模型發(fā)所提兩階段模型在三階以內(nèi)故障狀態(tài)下均實(shí)現(xiàn)收斂，這說明氣網(wǎng)優(yōu)化第一階段能夠?yàn)榈诙A段模型提供一個(gè)足夠好的內(nèi)點(diǎn)法初值。參數(shù)單階段兩階段參數(shù)單階段兩階段Q?-2.4基于拉格朗日靈敏度的最優(yōu)負(fù)荷削減量計(jì)算針對源荷波動造成的組合爆炸問題，通過構(gòu)建最優(yōu)解與約束條件的函數(shù)關(guān)系，可將復(fù)雜的多能流優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為簡單的函數(shù)計(jì)算，減少故障狀態(tài)分析所需的優(yōu)化計(jì)算次數(shù)。初始系統(tǒng)狀態(tài)源荷變化后的新系統(tǒng)狀態(tài)所提方法所提方法typesofloadsandrenewablegenerations[J].IEEETransactionsonPowerSystems,2021,36(4):3260-3270.2.4基于拉格朗日靈敏度的最優(yōu)負(fù)荷削減量計(jì)算Y≤F系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)狀態(tài)相似性特征提取[1]Z.Liu,ctal.ALagrangemultiplierbasedstatec[2]Z.Liu,etal.ALagrange-multiplie多類型極端災(zāi)害場景概率建模一故障場景下電氣負(fù)荷削減改進(jìn)算法3.1基于影響增量的韌性評估方法針對多類型設(shè)備故障導(dǎo)致的系統(tǒng)狀態(tài)組合爆炸問題，將高階故障狀態(tài)的影響拆分折算至相應(yīng)的低階狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了單次狀態(tài)分析覆蓋多個(gè)系逐個(gè)分析可能的故障狀態(tài)，效率低、精度差單次分析覆蓋多個(gè)故障狀態(tài)，效率大大提升distributionsystems[J],JournalofModer3.1基于影響增量的韌性評估方法PL+p?I?pp?(?-(-1)上升consideringmulti-typenaturaldisasters[J],Appliedenergy,2018,210:1237-1250.在計(jì)及多類型極端災(zāi)害的韌性評估中，潛在災(zāi)害場景數(shù)量龐大，計(jì)算成本極高。影響增量作為計(jì)算過程中的中間值，不隨災(zāi)害場景的變化而變化，具有可重復(fù)使用的特點(diǎn)。通過預(yù)先構(gòu)建可復(fù)用的影響增量庫抽樣抽樣抽樣consideringmulti-typenaturaldisasters[J],Appliedenergy,2018,210:1237-1250.3.3考慮多類型極端災(zāi)害的韌性評估流程RIEDSDll面向規(guī)劃的韌性指標(biāo)RmC協(xié)助規(guī)劃人員制訂經(jīng)濟(jì)有效的韌性提升方案以研究地區(qū)的主要災(zāi)害類型為研究對象，并確定各類災(zāi)害的年發(fā)生頻次基于極端災(zāi)害通用建模研究框架構(gòu)建多類型災(zāi)害場景數(shù)據(jù)庫DSD基于電氣互聯(lián)系統(tǒng)負(fù)荷削減改進(jìn)優(yōu)化算法構(gòu)建復(fù)用影響增量庫RIID計(jì)算各潛在場景下的韌性指標(biāo)，所需元件失效概率組F和影響增量Al從DSD和RIID中調(diào)??；在此基礎(chǔ)上求面向規(guī)劃的韌性指標(biāo)，所需場景權(quán)重w由DSD提供3.4基于全局靈敏度分析的韌性提升方法基于影響增量公式推導(dǎo)全局靈敏度，能夠分析不同參數(shù)之間的相互作用對韌性指標(biāo)的影響，準(zhǔn)確反映元件強(qiáng)化策略的韌性提升效果，指導(dǎo)系統(tǒng)韌性指標(biāo)代表性(a)代表性(a)電力子系統(tǒng)(b將電氣互聯(lián)系統(tǒng)附在中國臺灣臨海地震區(qū)上作為算例，并應(yīng)用組合枚舉法生成了10000個(gè)臺風(fēng)場景和13806個(gè)地震場景構(gòu)成潛在災(zāi)害場景集。以特定地震場景為例驗(yàn)證所提韌性評估方法的可行性。場景震級屬于7~7.5震級檔，此災(zāi)害場景同時(shí)影響電網(wǎng)和氣網(wǎng)的元件，有一于SE法，而3階ISE法誤差僅為0.92%,且復(fù)用影響增量庫在確保精特定災(zāi)害場景下的系統(tǒng)級韌性指標(biāo)方法誤差(%)誤差(%)—ⅡⅡSE法/MCS法計(jì)算時(shí)間軸基于MCS計(jì)算r,,方法1:應(yīng)用指標(biāo)r方法1:應(yīng)用指標(biāo)r解析式計(jì)算實(shí)施方案后方法3:單獨(dú)計(jì)算方案中各元件強(qiáng)化后的方法2與方法1結(jié)果一致，說明全局靈敏度能夠準(zhǔn)確描述多元件失效概率變化帶給韌性指標(biāo)的全局影響。方法3與方法1差別明顯，說明多元件失效概率變化的總影響并非單個(gè)元件失效概率影響的簡單相加。元件強(qiáng)化方案方法一：Ar?(MW)方法二：Ar,(MW)方法三：Ar(MW)方案1(全局靈敏度)方案2(局部靈敏度)方案3方案1方案1冗余強(qiáng)化元件19,23方案3冗余強(qiáng)化元件44,46,47electricity-gassystemconsideringmulti-typenaturaldisasters[J].AppliedEnergy[3]LiuXiaonan,HouKai*,Jiatransmissionsystemundericedisasters[J].Int