(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 202111651417.0 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 国网上海市电力公司 地址 200122 上海市浦东 新区自由贸易试 验区源深路1 122号 申请人 上海电力大 学 (72)发明人 崔勇　涂崎　王伟红　顾军　曹亮　 陈明　凌晓波　金敏杰　张建新　 边晓燕　杨秀　刘方　 (74)专利代理 机构 上海科盛知识产权代理有限 公司 312 25 专利代理师 杨宏泰 (51)Int.Cl. H02J 3/00(2006.01) H02J 3/38(2006.01)G06F 17/16(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑 启动优化方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于模糊集并行恢复网络 划分的分布式黑启动优化方法， 包括以下步骤： 1)构建黑启动方案评估体系的评价准则； 2)根据 专家的主观判断获取判断矩阵， 并根据判断矩阵 得到专家决策权重矩阵， 进而形成与评价准则对 应的综合权重矩阵； 3)根据黑启动方案评估体系 生成黑启动方案， 并结合一致性判断对黑启动方 案进行循环优化， 最终得到优化后的黑启动方 案。 与现有技术相比， 本发明具有考虑配网分布 式资源接入、 可靠性高等优点。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114465229 A 2022.05.10 CN 114465229 A 1.一种基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑启动优化方法， 其特征在于， 该方法 包括以下步骤： 1)构建黑启动方案 评估体系的评价 准则； 2)根据专家的主观判断获取判断矩阵， 并根据判断矩阵得到专家决策权重矩阵， 进而 形成与评价 准则对应的综合权 重矩阵； 3)根据黑启动方案评估体系生成黑启动方案， 并结合一致性判断对黑启动方案进行循 环优化， 最终得到优化后的黑启动方案 。 2.根据权利要求1所述的一种基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑启动优化方 法， 其特征在于， 所述的步骤1)中， 黑启动方案评估体系由评价准则以及与评价准则对应的 综合权重矩阵组成， 所述的评价准则具体由多个一级指标以及每个一级指标下的二级指标 构成。 3.根据权利要求2所述的一种基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑启动优化方 法， 其特征在于， 所述的一级指标经济性指标、 时间性指标、 结构性指标和可靠性指标， 经济 性指标下 的二级指标包括单位发电量成本、 碳排放， 时间性指标下 的二级指标包括启动时 间、 容量、 升负荷的速度， 结构性指标下的二级指标包括升负荷的速度、 周围重要负荷密集 度、 到负荷中心的距离， 可靠性指标下的二级指标包括进相运行能力、 调频能力、 调压能力、 自启动能力、 连续 黑启动次数、 主发电机组和辅助发电机组的故障率。 4.根据权利要求3所述的一种基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑启动优化方 法， 其特征在于， 所述的步骤2)中， 确定黑启动方案评估体系的综合权重矩阵具体包括以下 步骤： 11)根据评价准则中的各指标值进行标准化处理成指标值向量， 将指标值向量与设定 的直觉模糊值向量做加 和得到直觉模糊决策权 重矩阵； 12)在层次分析法中加入比例标度形成判断矩阵， 对判断矩阵的特征向量进行归一化 得到专家决策权 重矩阵； 13)将直觉模糊决策权 重矩阵与专 家决策权 重矩阵合并形成 综合权重矩阵。 5.根据权利要求4所述的一种基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑启动优化方 法， 其特征在于， 所述的直觉模糊决策权重矩阵作为客观权重， 通过最大偏差法获取， 所述 的专家决策权 重矩阵作为主观权 重， 通过按设定比例标度的层次分析法获取。 6.根据权利要求1所述的一种基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑启动优化方 法， 其特征在于， 所述的步骤3)具体包括以下步骤： 31)获取当前黑启动方案下， 电网中各节点根据综合权重矩阵以及各节点的指标值计 算得到的综合评价矩阵， 即决策 结果； 32)计算综合评价矩阵中的群体决策结果矩阵与专家个人 决策结果矩阵之间的标准化 欧几里得距离d0＝[d01,d02,…,d0n]， 其中， n 为综合评价矩阵的维数； 33)根据标准化欧几里得距离与设定直觉模糊集中的直觉模糊值做加和处理得到直觉 模糊距离＝[d1,d2,…,dn]； 34)获取直觉模糊距离d的平均直觉模糊距离davg＝(d1+d2+…+dn)/n， 并与设定的阈值α 比较， 根据比较结果判断当前黑启动方案中群体决策结果与专家个人决策结果之 间的一致 性， 并调整更新专家决策权重矩阵及综合权重矩阵， 进而得到新的黑启动方案， 返回步骤权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114465229 A 231)。 7.根据权利要求6所述的一种基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑启动优化方 法， 其特征在于， 所述的步骤35)中， 当平均直觉模糊距离davg≤α 时， 则表明群体决策结果与 专家个人决策 结果之间不存在分歧， 满足一 致性要求， 以当前黑启动方案作为 最优方案 。 8.根据权利要求6所述的一种基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑启动优化方 法， 其特征在于， 所述的步骤35)中， 当平均直觉模糊距离davg＞α 时， 则表明群体决策结果与 专家个人决策结果之间存在分歧， 不满足一致性要求， 并且减小判断矩阵中对应专家的权 重， 进而调整判断矩阵并更新专 家决策权 重矩阵及综合权 重矩阵。 9.根据权利要求8所述的一种基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑启动优化方 法， 其特征在于， 减小判断矩阵中对应专 家的权重具体为原权 重的50％。 10.根据权利要求6所述的一种基于模糊集并行恢复网络划分的分布式黑启 动优化方 法， 其特征在于， 所述的黑启动方案即分布式并行恢复网络划分方案， 进 行划分后的每个孤 岛具有相 似恢复能力， 并且均包括足够数量的黑启动单元、 负载和向量测量单元PMU， 生成 新的黑启动方案具体为： 根据更新后的综合权重矩阵和各节点的指标值计算得到当前的综合评价矩阵， 并根据 综合评价矩阵进行PMU的分配， 获得PMU的最小数量与最佳位置， 进 而生成新的黑启动方案 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114465229 A 3