本发明涉及电力系统及其自动化，尤其涉及一种台风情况下的分布式储能调度方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术：
1、电力系统是国民经济发展的基础，其稳定运行关系着人民的生产以及国家的安全，然而，很多极端灾害事故却对电力系统的安全稳定运行造成了巨大影响。近些年来，全球的气候骤变，时不时便有台风这一类极端灾害天气发生，极端灾害天气会造成配电网发生大规模故障，从而导致大面积停电事故发生，会带来严重的经济损失和社会影响。配电网是连接电网和用户之间的关键基础设施，作为直接服务于用户的关键环节，配电网在极端灾害天气中的正常运行，对保障人们的生产生活具有重要意义，配电网一旦发生故障，就会导致大量负荷停电，影响正常的居民生活和商业生产。
2、分布式储能具有响应快、灵活性强的特点，不仅有削峰填谷、改善电能质量的作用，其在配电网发生故障后给负荷供电能力也不可忽视。在发生极端灾害造成配电网线路故障，无法给负荷正常供电时，分布式储能可以通过自身放电来给负荷供电，从而减少极端灾害期间的用户削负荷量，使更多重要负荷能正常供电。
3、在发生极端灾害导致配电网发生故障情况下，合理调度分布式储能对负荷进行供电，使重要负荷尽快恢复正常供电，减少灾害所造成的损失，是研究的重点。但是在现有的研究中，很多学者只是单一的考虑调度分布式储能来最大化恢复负荷供电，或者最大化恢复重要负荷供电，只考虑这一目标，会使研究具有一定的局限性。
技术实现思路
1、本发明提供了一种台风情况下的分布式储能调度方法、装置、设备以及存储介质，以解决现有研究中，只是单一的考虑调度分布式储能来最大化恢复负荷供电，或者最大化恢复重要负荷供电，只考虑一个目标，具有一定的局限性的技术问题。
2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种台风情况下的分布式储能调度方法，包括：
3、构建反映台风登陆后配电网各线路所承受的风速大小的台风风场模型；
4、根据所述台风风场模型，构建反映配电网各线路在每一时刻的故障率大小的配电网线路故障率模型；
5、根据所述配电网线路故障率模型，计算得到配电网各线路在每一时刻的故障率大小，并根据所述故障率大小确定配电网各线路在每一时刻的故障状态，继而根据所述故障状态生成对应的多组故障场景；
6、计算配电网的配电系统熵值并构建所述配电系统熵值的约束条件，根据所述约束条件从多组故障场景中选取一故障场景作为目标故障场景，并构建所述目标故障场景下的负荷调度成本模型、节点负荷功率约束、分布式储能约束以及配电网运行约束；
7、根据所述负荷调度成本模型，以分布式储能调度成本最低为目标，构建第一目标函数，以配电网重要负荷供电率最大为目标，构建第二目标函数；
8、在所述节点负荷功率约束、分布式储能约束以及配电网运行约束的约束下，对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解，得到分布式储能调度成本最低以及配电网重要负荷供电率最大时的分布式储能调度方案，继而根据所述分布式储能调度方案，对台风情况下的分布式储能进行调度。
9、作为优选方案，所述台风风场模型为：
10、
11、其中，vlk,t为配电网线路l的第k个小网格的线路在t时刻承受的风速大小；rlk,t为配电网线路l的第k个小网格的线路在t时刻与台风中心的距离；rmax为台风最大风速半径；vt为台风风速的分布参数；vmax为台风的最大风速；cv为矫正系数。
12、作为优选方案，所述配电网线路故障率模型为：
13、
14、fl,t＝max(plk,t)；
15、其中，plk,t为配电网线路l的第k个小网格的线路在t时刻的故障率大小；fl,t为线路l在t时刻的故障率大小。
16、作为优选方案，所述配电系统熵值为：
17、
18、其中，e为配电系统熵值；nb为配电网线路集合；nt为台风影响配电网至线路修复时刻集合；
19、所述配电系统熵值的约束条件为：
20、
21、作为优选方案，所述负荷调度成本模型包括：可调负荷的负荷调度成本模型以及可平移负荷的负荷调度成本模型；
22、所述可调负荷的负荷调度成本模型：
23、
24、所述可平移负荷的负荷调度成本模型为：
25、
26、i'∪i”∪i”'＝i；
27、其中，pi',t为配电网节点i'在t时刻正常供电的可调负荷有功功率；qi',t为配电网节点i'在t时刻正常供电的可调负荷无功功率；和分别为节点i'在t时刻可调负荷调整后需要的实际有功功率和无功功率；t为可调负荷的有功调整系数变量和无功调整系数变量，取值在[0,1]之间；为可平移负荷的有功和无功调整系数，为0-1变量；和分别为节点在时刻可调负荷需要的实际有功功率和实际无功功率；和分别为节点i”在t时刻可平移负荷需要的实际有功功率和实际无功功率；和分别为节点i'可调负荷在t时刻的有功调度成本和无功调度成本；和分别为节点i'i'可调负荷的单位有功调度成本和单位无功调度成本；和分别为节点i”可平移负荷在t时刻的有功调度成本和无功调度成本；和分别为节点i”可平移负荷的单位有功调度成本和单位无功调度成本；pi”,t和qi”,t分别为配电网在t时刻节点i”正常供电的可平移负荷有功功率和负荷无功功率；节点i'和i”i”分别为配电网中可调负荷和可平移负荷所在的节点，i”'为配电网中不可控负荷所在的节点，i为配电网所有节点编号。
28、作为优选方案，所述节点负荷功率约束为：
29、
30、其中，pi,t和qi,t分别为配电网在t时刻节点i正常供电的有功功率和无功功率，pi”',t和qi”',t分别为配电网在t时刻节点i”'正常供电的不可控负荷有功功率和无功功率，和分别为节点i”'i”'在t时刻不可控负荷实际需要的有功功率和无功功率；
31、所述分布式储能约束包括：分布式储能充放电约束、分布式储能荷电状态约束以及分布式储能充放电成本约束；
32、所述分布式储能充放电约束为：
33、
34、其中，和分别为储能t时刻在节点i的充放电有功功率；和分别为储能t时刻在节点i的充放电无功功率；和均为0-1变量，分别表示储能充放电标志，其值为1表示储能充电或者放电，其值为0表示储能处于空闲状态；和分别为储能在节点i的有功充放电上限；和分别为储能在节点i的无功充放电上限；
35、所述分布式储能荷电状态约束为：
36、
37、其中，soci,t和soci,t+1分别为在t时刻和t+1时刻储能在节点i的荷电量；ηc和ηd分别为储能的充放电效率；soci,max和soci,min分别为储能在节点i的容量上下限；
38、所述分布式储能充放电成本约束为：
39、
40、其中，和分别为节点i储能在t时刻的有功充电成本和无功充电成本；和分别为节点i储能的单位有功充电成本和单位无功充电成本；和分别为节点i储能在t时刻的有功放电成本和无功放电成本；和分别为节点i储能的单位有功放电成本和单位无功放电成本；
41、所述配电网运行约束为：
42、
43、-αij,tm≤pij,t≤αij,tm；
44、-αij,tm≤qij,t≤αij,tm
45、其中，δ(i)和π(i)分别为节点i的子父节点集合；为在t时刻节点i到节点j支路电流模值的平方；和分别为t时刻发电机在节点i的有功出力和无功出力；rij和xij分别为节点i到节点j支路的电阻和电抗值；和分别为节点i电压模值平方的上下限；为节点i到节点j支路电流模值平方上限；m为足够大的常数。
46、作为优选方案，所述第一目标函数为：
47、
48、所述第二目标函数为：
49、
50、其中，εi为在节点i负荷的重要性等级取值。
51、在上述实施例的基础上，本发明另一实施例提供了一种台风情况下的分布式储能调度装置，包括：台风风场模型构建模块、配电网线路故障率模型构建模块、故障场景生成模块、负荷调度成本模型构建模块、目标函数构建模块以及分布式储能调度模块；
52、所述台风风场模型构建模块，用于构建反映台风登陆后配电网各线路所承受的风速大小的台风风场模型；
53、所述配电网线路故障率模型构建模块，用于根据所述台风风场模型，构建反映配电网各线路在每一时刻的故障率大小的配电网线路故障率模型；
54、所述故障场景生成模块，用于根据所述配电网线路故障率模型，计算得到配电网各线路在每一时刻的故障率大小，并根据所述故障率大小确定配电网各线路在每一时刻的故障状态，继而根据所述故障状态生成对应的多组故障场景；
55、所述负荷调度成本模型构建模块，用于计算配电网的配电系统熵值并构建所述配电系统熵值的约束条件，根据所述约束条件从多组故障场景中选取一故障场景作为目标故障场景，并构建所述目标故障场景下的负荷调度成本模型、节点负荷功率约束、分布式储能约束以及配电网运行约束；
56、所述目标函数构建模块，用于根据所述负荷调度成本模型，以分布式储能调度成本最低为目标，构建第一目标函数，以配电网重要负荷供电率最大为目标，构建第二目标函数；
57、所述分布式储能调度模块，用于在所述节点负荷功率约束、分布式储能约束以及配电网运行约束的约束下，对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行求解，得到分布式储能调度成本最低以及配电网重要负荷供电率最大时的分布式储能调度方案，继而根据所述分布式储能调度方案，对台风情况下的分布式储能进行调度。
58、在上述实施例的基础上，本发明又一实施例提供了一种电子设备，所述设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的台风情况下的分布式储能调度方法。
59、在上述实施例的基础上，本发明又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的台风情况下的分布式储能调度方法。
60、相比于现有技术，本发明实施例具有如下有益效果：
61、本发明针对台风情况下对配电网的影响，提出了一种台风情况下的分布式储能调度方法，首先构建配电网线路故障模型确定配电网各线路在每一时刻的故障状态，继而根据所述故障状态生成对应的多组故障场景；基于配电网的配电系统熵值选取一故障场景作为目标故障场景，然后以调度成本最小、重要负荷供电率最大为目标，构建以分布式储能调度成本最低为目标的第一目标函数，以配电网重要负荷供电率最大为目标的第二目标函数，最后综合所构建的负荷调度成本模型、节点负荷功率约束、分布式储能约束以及配电网运行约束，对第一目标函数和第二目标函数进行求解，得到分布式储能调度成本最低以及配电网重要负荷供电率最大时的分布式储能调度方案，继而根据所述分布式储能调度方案，对台风情况下的分布式储能进行调度。
62、本发明在台风情况下，综合考虑调度成本以及重要负荷恢复率这两个因素，分别以调度成本最小和重要负荷供电率最大为目标构建目标函数，使配电网在节约成本的同时也能尽快使重要负荷恢复供电。总的来说，本发明在进行分布式储能调度时，综合考虑重要负荷供电率和配电网调度成本，使得分布式储能调度更加合理。
1.一种台风情况下的分布式储能调度方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的台风情况下的分布式储能调度方法，其特征在于，所述台风风场模型为：
3.如权利要求2所述的台风情况下的分布式储能调度方法，其特征在于，所述配电网线路故障率模型为：
4.如权利要求3所述的台风情况下的分布式储能调度方法，其特征在于，所述配电系统熵值为：
5.如权利要求4所述的台风情况下的分布式储能调度方法，其特征在于，所述负荷调度成本模型包括：可调负荷的负荷调度成本模型以及可平移负荷的负荷调度成本模型；
6.如权利要求5所述的台风情况下的分布式储能调度方法，其特征在于，所述节点负荷功率约束为：
7.如权利要求6所述的台风情况下的分布式储能调度方法，其特征在于，所述第一目标函数为：
8.一种台风情况下的分布式储能调度装置，其特征在于，包括：台风风场模型构建模块、配电网线路故障率模型构建模块、故障场景生成模块、负荷调度成本模型构建模块、目标函数构建模块以及分布式储能调度模块；
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的台风情况下的分布式储能调度方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的台风情况下的分布式储能调度方法。
