文章解读与仿真程序复现思路——电力系统自动化EI\CSCD\北大核心《极端冰雪天气下计及孤岛划分与融合的配电网故障恢复》
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这篇文章的核心内容是关于在极端冰雪天气条件下，配电网故障恢复时考虑孤岛划分与融合的问题。以下是文章的主要内容概述：
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研究背景：极端冰雪天气导致配电网大规模停电事故，需要有效的故障恢复策略。
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研究目的：提出一种配电网故障恢复方法，考虑孤岛划分与融合，以提高配电网的恢复能力。
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方法论：
- 提出计及电流热效应的配电网元件故障率模型，量化导线覆冰厚度与故障率的关系。
- 基于单商品流思想，构建计及孤岛划分与融合的配电网故障恢复模型。
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模型构建：
- 建立配电网导线覆冰增长率模型，考虑电流热效应。
- 构建配电网线路整体故障率模型，作为故障位置选取的依据。
- 确定虚拟潮流与节点状态变量和支路状态变量之间的约束关系。
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求解算法：采用二阶锥松弛和Big-M法将非凸非线性模型转化为混合整数二阶锥规划模型，便于求解。
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算例分析：
- 使用PG&E69节点测试系统和某实际185节点配电系统验证所提方法。
- 比较不同恢复方案，包括配电网重构、固定孤岛、基于有根树搜索的孤岛划分方法和本文提出的孤岛划分方法。
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研究结论：
- 提出的方法能够有效恢复大规模停电事故后的配电网供电，特别是对于一级负荷的恢复。
- 通过实际系统验证了所提方法的有效性和适用性。
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关键词：极端冰雪天气、热效应、配电网、孤岛划分、故障恢复。
这篇文章为极端天气条件下配电网的故障恢复提供了一种新的视角和解决方案，通过考虑孤岛划分与融合，提高了供电恢复的效率和效果。
根据文章的摘要和描述，复现仿真的主要思路可以概括为以下几个步骤：
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定义配电网模型：根据实际配电网的参数和结构，定义网络模型，包括节点、线路、分布式电源（DG）、负荷等。
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构建故障率模型：根据导线覆冰增长率模型和电流热效应，构建配电网元件的故障率模型。
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孤岛划分与融合模型：基于单商品流思想，构建考虑孤岛划分与融合的配电网故障恢复模型。
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故障场景生成：根据极端冰雪天气模型和配电网元件故障率，生成故障场景。
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恢复策略求解：使用混合整数二阶锥规划（Mixed Integer Second-Order Cone Programming, MISOCP）求解故障恢复策略。
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仿真验证：在PG&E69节点测试系统和实际185节点配电系统上进行仿真验证。
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结果分析：比较不同恢复方案的效果，包括恢复量、开关动作次数、恢复率等。
以下是使用Python语言结合MATLAB调用Gurobi求解器进行仿真的简化版程序框架：
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize# 定义配电网参数和模型
def define_distribution_network_model():# 包括节点、线路、DG、负荷等参数pass# 构建故障率模型
def build_fault_rate_model(ice_thickness, current_heat_effect):# 根据覆冰厚度和电流热效应计算故障率pass# 孤岛划分与融合模型
def island_partition_and_merging_model():# 构建孤岛划分与融合模型pass# 故障场景生成
def generate_fault_scenarios(weather_conditions, fault_rate_model):# 根据天气条件和故障率模型生成故障场景pass# 恢复策略求解
def solve_restoration_strategy(fault_scenarios, network_model):# 使用 MISOCP 求解故障恢复策略pass# 仿真验证
def simulation_verification(network_model, fault_scenarios, restoration_strategy):# 在测试系统上进行仿真验证pass# 结果分析
def analyze_results(restoration_strategy, fault_scenarios):# 比较不同恢复方案的效果pass# 主函数
def main():# 初始化配电网模型network_model = define_distribution_network_model()# 构建故障率模型fault_rate_model = build_fault_rate_model(ice_thickness, current_heat_effect)# 生成故障场景fault_scenarios = generate_fault_scenarios(weather_conditions, fault_rate_model)# 求解恢复策略restoration_strategy = solve_restoration_strategy(fault_scenarios, network_model)# 仿真验证simulation_verification(network_model, fault_scenarios, restoration_strategy)# 结果分析analyze_results(restoration_strategy, fault_scenarios)if __name__ == "__main__":main()请注意，上述代码仅为程序框架，具体的函数实现需要根据文章中提出的模型和方法进行详细设计和编码。实际的程序实现会更加复杂，需要包括详细的参数设置、模型构建、求解器调用以及结果分析等。此外，还需要与MATLAB环境和Gurobi求解器进行交互以完成优化问题的求解。
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