为保障灾后城市及时恢复供能,以建筑用能为例,提出一种考虑建筑热惯性的电力-交通系统协同负荷恢复随机优化方法。首先,基于需求侧建筑围护结构的蓄冷特性,并综合考虑电网与路网的运行约束,构建计及建筑热惯性的电力-交通系统协同负荷...为保障灾后城市及时恢复供能,以建筑用能为例,提出一种考虑建筑热惯性的电力-交通系统协同负荷恢复随机优化方法。首先,基于需求侧建筑围护结构的蓄冷特性,并综合考虑电网与路网的运行约束,构建计及建筑热惯性的电力-交通系统协同负荷恢复数学模型;其次,利用空调(air conditioner,AC)的制冷灵活性与应急电源车(emergency power supply vehicle,EPSV)的时空灵活性,以最大化负荷的加权供电时间及最小化总网损为目标,提出多时段协同负荷恢复方法;然后,考虑到外界环境温度与车辆行驶速度的不确定性,利用机会约束规划将原问题转化为混合整数二阶锥问题进行求解;最后,以灾后故障场景为例,对比分析不同恢复方案对于恢复结果的影响。结果表明,所提方法可在不确定环境下充分利用楼宇与EPSV在恢复过程中能量的互补特性,提升关键负荷恢复效果。展开更多
文摘为保障灾后城市及时恢复供能,以建筑用能为例,提出一种考虑建筑热惯性的电力-交通系统协同负荷恢复随机优化方法。首先,基于需求侧建筑围护结构的蓄冷特性,并综合考虑电网与路网的运行约束,构建计及建筑热惯性的电力-交通系统协同负荷恢复数学模型;其次,利用空调(air conditioner,AC)的制冷灵活性与应急电源车(emergency power supply vehicle,EPSV)的时空灵活性,以最大化负荷的加权供电时间及最小化总网损为目标,提出多时段协同负荷恢复方法;然后,考虑到外界环境温度与车辆行驶速度的不确定性,利用机会约束规划将原问题转化为混合整数二阶锥问题进行求解;最后,以灾后故障场景为例,对比分析不同恢复方案对于恢复结果的影响。结果表明,所提方法可在不确定环境下充分利用楼宇与EPSV在恢复过程中能量的互补特性,提升关键负荷恢复效果。
