基于多属性决策和复杂网络理论的电力系统恢复优化的理论与方法

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随着电网容量的不断增大、大区域电网间的互联以及电力市场化改革的不断深入,电力系统的运行、操作和维护复杂性不断增大,系统运行于更接近极限的状态,发生大面积停电事故的可能性有所增大。尽管各级电力系统不断采取各种有效措施提高系统的安全运行水平,但国内外不同程度的长时间、大面积停电事故仍时有发生。鉴于发生大面积或部分停电的潜在可能性、危害性,深入、系统地研究电力系统完全或部分停电后的恢复问题,对确保发生事故后能安全、快速地恢复供电,减少停电损失,具有十分重要的理论和实际意义。虽然国内外对此作了一些研究,而且有些方法已经在实际中得到应用,但仍有很多重要问题没有得到很好的解决。例如,黑启动决策过程中如何尽量减小主观因素的影响;黑启动决策结果的稳定性,即决策参数的灵敏度情况;如何合理划分恢复子系统及确定子系统间的同步并网顺序;输电网络重构优化环节中恢复路径优化与目标骨架网络确定之间的协调问题;以及电力市场改革对整个恢复过程的影响等问题。针对上述几个重要问题进行了比较系统深入的研究,取得了一定的研究成果: (1)为了减小黑启动方案评估时主观因素对黑启动决策结果的影响,提出了一种基于熵权决策理论的黑启动决策方法。该方法既可以根据专家经验得到的主观权重或黑启动方案的一些重要指标本身所具有的客观权重(熵权)来对黑启动方案进行优选,同时也可以用主客观权重相结合的综合权重进行决策。这能够在一定程度上克服决策的主观性,适用于不同的电力系统。 (2)针对黑启动决策中一些定性的或易变的参数(如指标值和指标权重)可能会对黑启动方案的排序结果产生影响,首次对黑启动方案的决策灵敏度进行了研究,在介绍简单加权法的决策模型的基础上,提出了一种黑启动决策方案的灵敏度分析方法,并分别研究了指标值和指标权重的变化对黑启动优选方案排序结果的影响,得到了能够导致排序结果发生变化的指标值和指标权重的变化区间(即灵敏度区间)。 (3)提出了一种基于社团结构理论的恢复子系统划分算法。该算法根据具备自启动能力的机组在电网中的分布情况以及电网自身特点来划分恢复子系统。之后,利用复杂网络的模块度指标来衡量恢复子系统划分结果的合理性,并根据各个恢复子系统分裂出来的先后次序来确定恢复子系统之间同步并列的先后次序。 (4)提出了一种基于加权复杂网络模型的输电网络重构优化算法,考虑了节点有功发电出力和有功负荷(特别是重要负荷)的大小以及各节点在网络中的分布情况和重要性程度,并利用了加权复杂网络模型中衡量网络枢纽性的介数指标来优化恢复路径。最后,得到了最优的恢复路径序列和目标骨架网络。 (5)分析和比较了在传统的电力工业中和在电力市场环境下的电力系统恢复问题,从黑启动机组、黑启动成本、电力系统恢复试验、运行调度和配电系统恢复这五个方面阐述了电力市场改革对电力系统恢复的影响。 最后对论文中所作的研究进行简要总结,并指出了这一领域有待进一步深入研究的问题。
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