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🔥 内容介绍

一、研究背景

1. 电力系统发展与挑战：随着我国社会经济建设的快速发展，电力系统技术不断进步，正朝着智能电网的目标迈进，不同规模智能电网的互连实现了电力资源的优化分配。配电网处于电力系统末端，不仅为用户提供稳定供电，还负责合理分配各节点负荷，在电力系统中具有关键作用。然而，电力系统在突发事件，特别是自然灾害面前表现出显著的脆弱性，国内外各类电力事故频发，严重影响电力系统稳定和社会经济发展。

2. 西部配电网面临的特殊挑战：我国西部地形地貌复杂，多数城镇位于山区，配电网的安全性、稳定性和可靠性更容易受到极端天气的严重影响，如冰冻灾害、雷电灾害、火灾、滑坡和地震等。在电力需求持续增长、能源挑战日益严峻的背景下，极端天气对配电网安全性和稳定性的巨大威胁亟待解决。因此，推进极端天气下配电网分布式电源配置优化研究，对于提高配电网可靠性、降低灾害危害、实现灾害预警和优化决策具有重要意义。

二、电力系统脆弱性分析

1. 脆弱性定义：电力系统脆弱性由国外学者最先提出，用于描述电力系统在遭受外界自然环境或人为攻击时抵御干扰并恢复到正常结构与运行状态的能力。相同外界条件攻击下，破坏程度越低的电网，脆弱性越低，反之则越高。

2. 脆弱性分类：

   • 结构脆弱性：作为评价电网结构的指标，通过评估电网结构脆弱性并寻找薄弱环节，可预防事故发生。核心研究方向是运用复杂网络理论判别电网结构脆弱性、预测连锁故障发生可能性。降低电网结构脆弱性，需使网络更加均匀，即减小网络电气介数的基尼系数。

   • 状态脆弱性：指电网受扰动或故障后，状态变量的变化及向临界值逼近的特点，从运行状态角度反映抵抗连锁故障或连锁扰动的能力。科学评价当前系统脆弱特性、辨识潜在危险，既能对薄弱环节及时提出改进措施，又能为电网安全运行和早期预警提供有价值数据参考。

三、配电网覆冰过程多元混沌时间序列模型

1. 配网结构：以含分布式电源（DG）和储能（ES）的 IEEE33 节点配电网为算例进行分析，其网络与线路参数可参考相关文献。该配电网中，实线代表支路，虚线表示联络开关，节点编号标注清晰，系统最大负荷为 3715kW + 2300kvar。

2. 主元分析：覆冰形成与多种微气象因子相关，现场采集的微气象因子包括温度、湿度、风速、风向、日照强度和气压。但将所有因子作为模型输入会存在变量冗余和噪声干扰，降低模型泛化性能。利用主元分析法对历史覆冰及微气象数据进行分析，发现环境温度、空气湿度、风向、日照强度这四项微气象因子的累积贡献率达到 0.87（87%），超过 85%，因此确定这四项为主要因子，风速和大气压力两项因子不再考虑。

3. 相空间重构：由于配电网线路覆冰过程具有非线性和多变量特性，可视其为混沌时间序列过程，采用重构相空间方法处理覆冰微气象多变量参数与非线性覆冰负荷变化。

4. 混沌特性验证：Lyapunov 指数用于定量描述类似初值产生的轨迹随时间指数分离情况。对覆冰厚度及微气象因子时间序列进行混沌特性验证时，只需计算覆冰负荷、温度、湿度、风向、日照强度时间序列的最大 Lyapunov 指数。若所有时间序列的最大 Lyapunov 指数大于 0，则判定配电网线路覆冰过程具有混沌特性。

四、分布式电源初步待选位置方案

1. 考虑天气影响的脆弱性指标：通过分析极端天气下配电网线路脆弱性指标，指标值越高，表明该线路受雷击灾害影响越大。在确定分布式电源接入位置时，需考虑天气因素，因为受天气影响大的线路，其附近分布式电源也会受影响。根据指标值，线路 2、15、18、20、26 和 28 的指标值均在 0.01 以下，明显低于其他线路，因此分布式电源待选接入位置优先考虑节点编号 2,15,18,20,25,26,28。

2. 故障线路与分布式电源接入：假设配电网线路 2 和线路 5 发生故障，配电网被分为三条线路，其中线路 I 仍与主网相连，暂不考虑接入分布式电源。线路 II 和线路 III 形成死岛，因此仅考虑在线路 II 和线路 III 中接入分布式电源，且假设每条线路仅接入一台分布式电源。

五、程序实现与特点

1. 极端天气灾害分析：程序针对配电网覆冰灾害和雷击灾害展开分析。对于覆冰灾害，先利用主元分析法处理微气象因子，剔除多余影响因子，基于降维结果，采用自相关法和伪最近邻法计算微气象因子时间序列的最佳延迟时间和最小嵌入维数，依据最大 Lyapunov 指数判定微气象因子时间序列具有混沌特性，最终重构多变量混沌时间序列的相空间。对于雷击灾害，将杆塔雷击跳闸事件分为三个层级，运用层次分析法确定各层事件影响因子权重，加权组合各级事件概率，获取最终雷击概率，并与设定风险等级比较，判断杆塔雷击跳闸风险高低。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

dw_pv=pv./sum(pv)*10;%单位光伏发电
delta_T=1;  N=24;
S_sopi1=0.002;    S_sopj1=0.002;   %SOP容量
A_sop=0.02;     %SOP损耗
EESmin=0.05;EESmax=0.15;capmax=2;capmin=0.2;%蓄电池充放电及容量限制
r_ij=Branch(:,4);   x_ij=Branch(:,5);
%p_Solar(5,:)=0.05.*dw_pv;p_Solar(11,:)=0.05.*dw_pv;p_Solar(15,:)=0.05.*dw_pv;p_Solar(22,:)=0.05.*dw_pv;p_Solar(31,:)=0.05.*dw_pv;%分布式功率
q_Solar=p_Solar.*0.05;%无功按照有功的0.05倍
%% 定义决策变量
x_pv_st=binvar(1,33);%光伏位置x_pv_s=sdpvar(1);%容量
x_ess_

🔗 参考文献

[1]马宇帆.考虑极端天气线路脆弱性的配电网分布式电源配置优化模型[D].云南大学,2020.

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