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💥1 概述
本文完美复现了下面这篇文章:

智能电网和主动配电网的出现提高了可靠性在配电系统运营和规划中的相关性。按照惯例,可靠性是通过几个标准指数进行分析评估的。不幸的是,分析可靠性评估依赖于仿真,因此在共同考虑经济和可靠性标准时,需要使用不精确的启发式或基于元启发式的解决方案方法来操作和规划配电系统。为了克服这一缺陷,该文提出一种基于优化的计算标准网络依赖可靠性指标的方法,该指标广泛应用于可靠性约束分布优化模型中。与传统的基于仿真的方法相比,可靠性指标是一个主要特征,它等效地由基于线性规划的有效方法确定,其中网络拓扑由优化过程的决策变量显式表示。所提出的方法已经在包括1080节点系统在内的多个基准测试上进行了测试。数值仿真表明,所提方法与传统算法具有相同的结果。此外,适度的计算工作量适用于将所提出的等效公式随后集成到可靠性约束的优化模型中,用于配电操作和规划。这种成功的数值经验支持了所提出的公式的潜力,即能够使用不同于现有启发式和元启发式的合理技术来解决可靠性受限的配电系统运营和规划优化模型。
对于配电系统的可靠性约束优化模型,标准可靠性指标的计算依赖于网络拓 扑结构和负荷状况的知识。在这种基于优化的框架下,为了易于处理,通常采用 以下实用假设:
1)只考虑由于单个支路故障而发生持续中断。支路故障由失效率和中断持续 时间来表征。
2)假设配电系统是辐射状的,其中与变电站相连的每个支路都配备有断路器,且在变电站的出线处自动重合闸。此外,所有支路都配备有开关,以便在故障部 分隔离后,满足系统其余部分的需求。因此,一旦发生持续的故障,故障所在支 路上游的第一个断路器会跳闸,从而削减所有下游的负载需求。随后,为了减少 停电负荷,通过操作开关和断路器进行网络重构。为此,首先打开故障上游的第 一个开关以隔离故障。然后,闭合断路器,以恢复在断路器和开关之间的所有负 载需求的供应。最后,一旦隔离的故障被清除,相应的开关会闭合,恢复完整的 服务。
负荷节点因此受到两种类型的中断影响:1)修复和开关切换中断,直到故 障修复负荷节点才会恢复;2)仅受限于开关动作,开关切换完成故障就会修复。
一、研究背景与意义
随着智能电网和主动配电网的发展,可靠性在配电系统运营和规划中的重要性日益凸显。传统上,配电网的可靠性评估依赖于仿真方法,这在共同考虑经济和可靠性标准时,需要使用不精确的启发式或基于元启发式的解决方案方法。为了克服这一缺陷,研究提出了一种基于优化的计算标准网络依赖可靠性指标的方法,该方法广泛应用于可靠性约束分布优化模型中。
二、研究方法
该研究提出了一种非仿真的线性规划方法,用于计算配电网的可靠性指标。这种方法的主要特点包括:
- 基于线性规划:可靠性指标等效地由基于线性规划的有效方法确定,其中网络拓扑由优化过程的决策变量显式表示。
- 避免仿真:与传统的基于仿真的方法相比,该方法不需要进行大量的仿真实验,从而提高了计算效率。
- 精确性:数值仿真表明,所提方法与传统算法具有相同的结果,验证了方法的精确性。
三、模型假设与条件
在配电系统的可靠性约束优化模型中,标准可靠性指标的计算依赖于网络拓扑结构和负荷状况的知识。为了简化问题,研究采用了以下实用假设:
- 只考虑单个支路故障:即只考虑由于单个支路故障而发生持续中断的情况。
- 辐射状配电系统:假设配电系统是辐射状的,其中与变电站相连的每个支路都配备有断路器,且在变电站的出线处自动重合闸。此外,所有支路都配备有开关,以便在故障部分隔离后,满足系统其余部分的需求。
四、负荷节点中断类型
在故障发生后,负荷节点受到两种类型的中断影响:
- 修复和开关切换中断:直到故障修复负荷节点才会恢复。
- 仅受限于开关动作:开关切换完成故障就会修复。
五、研究结果与应用
- 数值仿真验证:所提出的方法已经在包括1080节点系统在内的多个基准测试上进行了测试。数值仿真表明,所提方法与传统算法具有相同的结果。
- 计算工作量适度:适度的计算工作量适用于将所提出的等效公式随后集成到可靠性约束的优化模型中,用于配电操作和规划。
- 应用潜力:这种成功的数值经验支持了所提出的公式的潜力,即能够使用不同于现有启发式和元启发式的合理技术来解决可靠性受限的配电系统运营和规划优化模型。
六、研究优势与创新点
- 创新性:该研究首次将数学优化方法应用到配电网可靠性评估当中,提出了一种新的基于优化的方法来计算在可靠性约束下的配电网优化模型中广泛使用的标准网络相关可靠性指标。
- 精确性与效率:与传统的基于仿真的方法相比,该方法具有更高的计算效率和精确性。
- 广泛应用前景:该方法适用于大规模配电网的可靠性评估,为配电系统的运营和规划提供了有力的工具。
📚2 运行结果
完美复现:




🎉3 参考文献
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[1]G. Muñoz-Delgado, J. Contreras and J. M. Arroyo, "Reliability assessment for distribution optimization models: A non-simulation-based linear programming approach," 2017 IEEE Power & Energy Society General Meeting, Chicago, IL, USA, 2017, pp. 1-1, doi: 10.1109/PESGM.2017.8274173.

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