【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力系統優化運行領域，具體涉及一種可移動應急資源災中位置預調度系統。
技術介紹
1、配電系統容易受到極端天氣(如洪水、風暴、地震、冰雪等)的影響，致使關鍵設備故障的概率增大，對電網造成廣泛而嚴重的破壞，導致許多客戶在幾天內無電，有時甚至超過一周，造成巨大的經濟影響和社會損失。積極調度各種資源為配電網提供緊急電源，能夠有效減少極端天氣造成的停電損失。為了加快恢復速度，當配電網受到自然災害的威脅時，彈性響應策略至關重要。
2、移動儲能(mobile?energy?storage?system，mess)是一種有效的彈性資源，具有便捷的移動性和較大的儲存容量，適用于增強系統彈性的各響應階段，當極端天氣導致配電系統長時間電力中斷時，它們是最有效的響應資源之一。目前，移動儲能應用方面并未得到充分的發掘，且移動儲能裝置的資本成本相對較高。因此，為了確保其經濟可行性，必須對其進行合理的災前預調度。
技術實現思路
1、為了提高電力系統在極端天氣下的能夠有足夠的穩定性，在經受諸如風暴、冰雪等災害后，能夠保證負荷的供電穩定性，降低配電網的故障時間，本專利技術提供了一種可移動應急資源災中位置預調度系統。
2、本專利技術解決技術問題所采用的方案是：
3、一種可移動應急資源災中位置預調度系統，包括以下步驟：
4、步驟1.將運輸車輛與移動儲能解耦，移動儲能作為一個獨立的單元，由車輛運輸，運輸車輛可以同時運輸多個儲能單元，進一步提升移動儲能的時空靈活
5、步驟2.考慮了移動儲能單元的經濟性，分析其常規運行下對電力系統產生的價值，保證移動儲能的經濟性，盡可能地減少投資成本；
6、步驟3.獲取臺風數據和地理數據，預測臺風風場的分布，建立基于極值分布的綜合風場模型，進行準確的風速預測；
7、步驟4.采用一種改進的應力-強度干涉模型來確定配電線路的失效概率；
8、步驟5.通過蒙特卡洛抽樣，可以獲得配電網絡的隨機故障場景，使用sbr算法去除低概率場景，減少計算時間；
9、步驟6.根據路網的車流量計算各節點間的移動時間，將轉移時間約束整合到移動儲能的調度模型中；
10、步驟7.以最小化負荷持續停運時間為目標函數，建立移動儲能的最優接入位置模型，再通過路網車流量可以確定路網系統各路段行駛的時間，調度移動儲能至最優的位置，使其在所有可能的故障場景中，接入網絡的時間期望最小，從而達到在所有故障場景中失負荷的期望最小的目的。
11、本實施例公開的，所述步驟1中，將運輸車輛與移動儲能解耦，移動儲能作為一個獨立的單元，由車輛運輸，運輸車輛可以同時運輸多個儲能單元，進一步提升移動儲能的時空靈活性；
12、現有的大多數移動儲能均采用集裝箱式的儲能并利用運載車輛部署，從結構上看，這些儲能設備與運載車輛本身就是可分離的；以帶時間窗的車輛路徑問題為基礎，建立了基于時空網絡模型的移動儲能車輛調度模型，其目標函數為：
13、
14、其中，v表示為交通網絡中所有節點的集合；k表示運輸車輛的集合；vij,k表示車輛k服務于弧ij的成本；eij,k為0-1變量；作為決策變量，當車輛k服務于弧ij時值為1，同時產生vij,k的費用，否則為0；
15、模型滿足的約束條件如下：
16、(1)時間窗約束
17、
18、(2)車輛容量約束
19、
20、(3)流量平衡約束
21、
22、采用時空網絡來建立移動儲能的路徑模型以刻畫移動儲能在運行期間的時空狀態；時空網絡模型構建了一個以時間為橫軸，以交通節點為縱軸的坐標系；通過各個節點間的弧來表示運輸車輛在每個時間段的所有可能狀態，其目標函數如下：
23、
24、其中，ξ為時空網絡弧集合；π為移動儲能車輛集合；υ為調度時段集合，每個步長對應一個時段；cij為通過弧ij的運輸成本；lij,ν,t為0-1變量，如果移動儲能車輛v在時段t立于弧ij則lij,ν,t＝1，否則lij,ν,t＝0；
25、約束條件如下：
26、
27、表示移動儲能車輛v在時段t只能且一定位于某一條弧上；
28、
29、表示移動儲能車輛v在時段t所在弧的起始節點和時段t-1所在弧的終止節點相同，即每個節點的流入等于流出；
30、
31、該約束表示移動儲能列車v的起始狀態和終止狀態，其中lv,0和lv,t分別為移動儲能列車v的起始位置和終止位置，一般情況下移動儲能車輛在調度結束時要回到初始位置，即lv,0＝lv,t。
32、本實施例公開的，所述步驟2中，考慮了移動儲能單元的經濟性，分析其常規運行下對電力系統產生的價值，保證移動儲能的經濟性，盡可能地減少投資成本；
33、移動儲能裝置不僅能夠在系統出現故障時為用戶提供應急電源，而且能夠充分發揮自身的能量在時間和空間上的遷移特征，達到“削峰填谷”的目的，從而降低系統運營成本。
34、本實施例公開的，所述步驟3中，獲取臺風數據和地理數據，預測臺風風場的分布，建立基于極值分布的綜合風場模型，進行準確的風速預測；
35、極值風速可擬合為極值i分布、weibull分布和gamma分布；
36、首先，在三種分布假設下，采用不同的方法分別估計每個點的形狀位置參數和尺度參數；為了衡量參數估計的準確性，使用與機器學習相關的擬合優度度量來度量擬合分布函數f(v)與經驗分布函數fn(v)之間的偏差；
37、其次，對每個分布假設，選擇最優估計方法，并記錄最佳參數和擬合優度度量；
38、最后，對這三種分布假設的擬合優度指標進行比較，得到最佳擬合指標，并為每個點選擇其對應的分布fb(v)和參數；
39、這樣，就可以從這三種分布中得到每個點的最佳分布lb(v)，極端風速是指每x年發生一次的風速值超過某一特定風速v0的風速值，用概率表示為pv{v＞v0}＝1-lb(v0)＝1/x，其中v為風速的隨機變量；
40、因此，以x年為周期的風速為其中為函數lb(v)的倒數，最后取vx為最終產生的風速。
41、本實施例公開的，所述步驟4中，采用一種改進的應力-強度干涉理論的結構易損性模型；
42、配電線路假定由混凝土桿子組成，桿子支撐導體三相對稱布局，各極處的風速v可由風場模型提供，由于極所處的地形不同，風向的產生是隨機的；作用在導線和極上的風荷載計算由以下兩式給出：
43、
44、導體的截面應力σ計算如式所示：
45、σ(v)＝wc/sc
46、除桿體上的風荷載外，桿體還承受來自牽引導線的風荷載；風荷載作用在桿體上的受力點在半處，產生桿根部彎矩m1，計算公式為：
47、m1(v)＝wp(l-l2)/2
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1.一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
2.根據權利要求1所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
3.根據權利要求2所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
5.根據權利要求4所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
6.根據權利要求5所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
7.根據權利要求6所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
8.根據權利要求7所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
9.根據權利要求8所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
10.根據權利要求9所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
【技術特征摘要】
1.一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
2.根據權利要求1所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
3.根據權利要求2所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
5.根據權利要求4所述的一種可移動應急資源災中位置預調度系統，其特征在于：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：潘奕林，朱家正，張博，范國峰，左越，戢超楠，董奧，韓帥，徐勝，孫敬松，楊柳笛，趙林，高宜鳴，姚佳彤，顏霖，楊洋，
申請(專利權)人：國網遼寧省電力有限公司葫蘆島供電公司，
類型：發明
國別省市：
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