(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211042570.8 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南 开区卫津路9 2号 (72)发明人 侯恺　唐溥亭　刘泽宇　朱乐为　 贾宏杰　 (74)专利代理 机构 天津市北洋 有限责任专利代 理事务所 12 201 专利代理师 李林娟 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 17/15(2006.01) (54)发明名称 一种考虑拓扑变化的电力系统可靠性快速 优化方法 (57)摘要 本发明公开了一种考虑拓扑变化的电力系 统可靠性快速优化方法， 包括： 输入电力系统参 数， 负荷水平， 元件可靠性参数以及预设参数； 使 用状态枚举 法生成各阶故障状态 集合； 构建第一 个拓扑状态下的最优负荷削减模型， 用OPF迭代 求解得出最优负荷削减量， 并保留相应最优基所 在列位置向量至拉格朗日乘子集合； 求解后续拓 扑结构下的最优负荷削减量， 依次选取拉格朗日 乘子集合中的列位置向量， 验证是否满足最优性 判据， 若满足， 则通过拉格朗日乘子函数计算最 优负荷削减量； 基于求解出的每个故障状态下的 最优负荷削减量， 采用IISE 方法求解EENS可靠性 指标， 进而对电力系统风险进行监测。 本发明可 快速求得不同拓扑下最优负荷削减量， 实现电力 系统风险快速 检测和薄弱环 节分析。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115293454 A 2022.11.04 CN 115293454 A 1.一种考虑拓扑变化的电力系统可靠性快速优化方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 输入电力系统参数， 负荷水平， 元件可靠性参数以及预设参数； 使用状态枚举法生成各 阶故障状态集 合； 构建第一个拓扑状态下的最优负荷 削减模型， 用OPF迭代求解得出最优负荷 削减量， 并 保留相应最优基所在列位置向量至拉格朗日乘子集 合； 求解后续拓扑结构下的最优负荷削减量， 依次选取拉格朗日乘子集合中的列位置向 量， 验证是否满足最优性判据， 若满足， 则通过拉格朗日乘子函数计算 最优负荷削减量； 基于求解出的每个故障状态下的最优负荷削减量， 采用IISE方法求解EENS可靠性指 标， 进而对电力系统风险进行监测。 2.根据权利要求1所述的一种考虑拓扑变化的 电力系统可靠性快速优化方法， 其特征 在于， 所述求解后续拓扑结构下 的最优负荷削减量， 依 次选取拉格朗日乘子集合中的列位 置向量， 验证是否满足最优性判据为： 基矩阵B′如下： B′＝A′(Col.) 最优性判据为： xB＝B′‑1b＝A′(Col.)‑1b≥0 其中， cB和xB分别为与基矩阵B ′相对应的价值系 数向量和基向量， σ 为与基矩阵B ′相对 应的检验数矩阵。 3.根据权利要求1所述的一种考虑拓扑变化的 电力系统可靠性快速优化方法， 其特征 在于， 通过拉格朗日乘子函数计算 最优负荷削减量 为： 当前拓扑 结构的拉格朗日乘子为： 当前拓扑 结构的最优负荷削减 模型为： 其中， N为非基矩阵， cN和xN分别为与非基矩阵N相对应的价值系数向量和非基向量， 非 基向量xN取0后， 得到当前最优解 为： x＝[xB 0] 确定的拉格朗日乘子计算当前拓扑状态下的最优负荷削减量： z＝ w'b。 4.根据权利要求1所述的一种考虑拓扑变化的 电力系统可靠性快速优化方法， 其特征 在于， 当不满足最优性判据时， 使用OPF求解模型， 并保留新的列位置向量至拉格朗日乘子集合中； 评估完所有电力系 统状态后， 计算 最优负荷削减量。 5.根据权利要求1所述的一种考虑拓扑变化的 电力系统可靠性快速优化方法， 其特征权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115293454 A 2在于， 所述对电力系统风险进行监测具体为： 将一阶故障状态下的最优负荷 削量进行排序， 最大值对应的故障元件为电力系统薄弱 环节， 电力系统运行人员对薄弱环节进 行维修加固处理， 降低元件故障概率， 实现电力系统 风险监测。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115293454 A 3