[发明专利]一种考虑子区结构及规模的电力系统恢复分区方法及装置

说明书

本发明提供一种考虑子区结构及规模的电力系统恢复分区方法及装置，包括抽象待分区的电网拓扑，构建电网加权拓扑图并获取邻接矩阵，基于标签传播算法原理建立电力系统分区模型，计算标签传播概率矩阵，根据黑启动电源节点位置初始化标签分类矩阵，在标签传播算法的传播策略中引入子区规模矩阵和历史影响因子，节点标签按照改进后的标签传播策略进行传播，得到标签影响矩阵，对标签分类矩阵进行更新，同时还原黑启动电源节点的标签信息，重复节点标签传播过程，直至标签分类矩阵收敛，输出电力系统分区结果，本发明求取得到的电力系统分区社区结构特性强、规模接近，减小电力系统分区互联的等待时间，提高电力系统并行恢复的效率。

技术领域

本发明属于电力系统恢复技术领域，具体涉及一种考虑子区结构及规模的电力系统恢复分区方法及装置。

背景技术

近年来，由于人为操作因素、电力设备故障以及极端天气灾害等方面的影响，国内外电力系统大面积停电事件依旧时有发生。电力系统发生事故后可进行串行和并行恢复。实际的大规模电网中节点众多，拓扑结构复杂，出于对电力系统供电可靠性的考虑，需配置多个黑启动电源。在发生停电事故后由多个具有自启动能力的黑启动电源提供初始的恢复功率，开展并行分区恢复，各个分区独立恢复完毕后再进行同步互联操作，从而提高整个复杂大规模电网的恢复速度和效率。

电力系统的并行分区恢复包括恢复子区划分、子区自行恢复和分区并列并网操作三部分。其中，恢复子区的划分直接影响到了并行分区恢复后两个阶段的恢复效果。因此合理的子区划分方法对于黑启动电源的布点优化乃至后续的停电恢复策略制定至关重要，其基本原则包括：(1)分区具备自恢复能力；(2)各分区尽可能以黑启动电源为中心；(3)分区内部网络紧密，分区与分区间的联系稀疏；(4)各分区的节点线路数量尽可能相当。

相关技术中，由于初始电网中含有标签信息的节点较少，早期传播过程随机性强不稳定，容易使部分标签信息沿着路径进行无止境地肆意传播，导致某一标签信息在网络中占比过大，从而诱发巨型社区的出现。此外若巨型社区附近存在规模较小的社区，该小型社区极易被吞并，造成巨型社区的进一步扩张，引发恶性循环，这与电力系统恢复分区中要求每个分区规模大小大致均衡的原则相违背。同时，传统的传播策略可能出现标签振荡现象，导致算法难以收敛，影响分区方法的稳定性。

发明内容

根据现有技术的不足，本发明的目的是提供一种考虑子区结构及规模的电力系统恢复分区方法及装置，建立了电力系统分区模型，在标签传播算法中引入社区规模矩阵限制分区规模扩张，引入历史影响因子防止标签振荡促进收敛，然后基于标签传播算法求解得到电力系统分区方案，本发明求取得到的电力系统分区社区结构特性强、规模接近，有利于减小电力系统分区互联的等待时间，提高电力系统并行恢复的效率。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种考虑子区结构及规模的电力系统恢复分区方法，包括以下步骤：

步骤1、抽象待分区的电网拓扑，依据支路恢复时间和流过的有功功率值，构建电网加权拓扑图，基于电网加权拓扑图获取邻接矩阵；

步骤2、基于标签传播策略建立电力系统分区模型，计算标签传播概率矩阵，根据黑启动电源节点位置初始化标签分类矩阵；

步骤3、在标签传播算法的传播策略中引入子区规模矩阵和历史影响因子得到改进后的标签传播策，节点标签按照改进后的标签传播策进行传播，得到标签影响矩阵，保证子区结构特性强且规模尽可能均衡；

步骤4、根据标签影响矩阵，对标签分类矩阵进行更新，同时还原黑启动电源节点的标签信息，重复节点标签传播过程，直至标签分类矩阵收敛，输出电力系统分区结果。

进一步地，所述步骤1中，将电网中的发电机和负荷提取为无差别节点，将线路、变压器视为支路，将电网抽象为拓扑图G＝(V,E)，其中V代表拓扑图的节点集，E代表拓扑图的支路集；