王 穎，和敬涵，許 寅，王子淵，陳韻含，杜韶華

（1. 北京交通大學(xué)電氣工程學(xué)院,北京市 100044；2. 國網(wǎng)北京市電力公司,北京市 100176）

0 引言

極端事件后,如地震或重大突發(fā)事故災(zāi)難等,因預(yù)測技術(shù)不足或事件的突發(fā)性,需要快速應(yīng)急響應(yīng),實現(xiàn)災(zāi)區(qū)人員快速疏散和重要失電負(fù)荷的快速恢復(fù)［1-3］。作為城市關(guān)鍵生命線設(shè)施,電網(wǎng)在應(yīng)急情況下?lián)?fù)著為重要負(fù)荷供電的使命,交通網(wǎng)承擔(dān)著應(yīng)急物資輸送和受災(zāi)人員疏散等重要功能,提升兩系統(tǒng)應(yīng)對極端事件的能力對增強(qiáng)城市功能的韌性意義重大。

在能源轉(zhuǎn)型和國家“雙碳”戰(zhàn)略指引下,電動汽車的保有量將持續(xù)提升［4-5］,伴隨著充電樁/站大量投運,電網(wǎng)和交通網(wǎng)耦合更加緊密,也為兩網(wǎng)應(yīng)急恢復(fù)帶來挑戰(zhàn)和機(jī)遇。極端事件后,停電事故會影響道路交通系統(tǒng)中關(guān)鍵用電設(shè)施的正常運行,極大影響交通疏散；電力應(yīng)急恢復(fù)所需的移動應(yīng)急電源和人員均需要通過交通網(wǎng)送達(dá)指定地點,交通運行效率影響電力恢復(fù)速度；另一方面,疏散途中私家車以及用于疏散的電動公交車［6］,都需要充足的電力供應(yīng)確保疏散路徑通暢或確保電動公交車運力。當(dāng)然,電動汽車的快速發(fā)展也為應(yīng)急恢復(fù)帶來機(jī)遇,即具備車網(wǎng)互動（vehicle to grid, V2G）功能的電動汽車、電動公交車也可以在應(yīng)急場景下支撐配電網(wǎng)恢復(fù)［7］。在應(yīng)急恢復(fù)中考慮兩網(wǎng)耦合實現(xiàn)協(xié)同,是減小事故損失、提升恢復(fù)效果的重要方向。

目前,國內(nèi)外對于配電網(wǎng)或交通網(wǎng)單一系統(tǒng)在極端事件的應(yīng)急恢復(fù)研究已有一定進(jìn)展,而對統(tǒng)籌考慮兩網(wǎng)協(xié)同應(yīng)急恢復(fù)的研究尚處于起步階段。在配電網(wǎng)應(yīng)急恢復(fù)方面,近年來國內(nèi)外學(xué)者開始探索極端事件后,配電網(wǎng)與大電網(wǎng)失去連接的情況下,利用本地資源和移動應(yīng)急資源快速恢復(fù)網(wǎng)內(nèi)關(guān)鍵負(fù)荷的相關(guān)理論方法,已取得一定進(jìn)展［8-18］。其中,考慮移動應(yīng)急資源調(diào)度受交通網(wǎng)運行狀況影響,已有部分研究初步考慮了交通擁堵或交通燈的影響,提出了應(yīng)急資源調(diào)度方法及負(fù)荷恢復(fù)方法［11-18］。文獻(xiàn)［14-15］考慮了城市中的電動公交車對應(yīng)急恢復(fù)的支撐作用,提出了電動公交車調(diào)度和重要負(fù)荷動態(tài)恢復(fù)方法；文獻(xiàn)［16］同時考慮了配電網(wǎng)與交通網(wǎng)的信息,提出了臺風(fēng)后配電網(wǎng)搶修策略優(yōu)化方法；文獻(xiàn)［17］以停電周期內(nèi)同等權(quán)重負(fù)荷的公平、均衡恢復(fù)為目標(biāo),提出了考慮交通路網(wǎng)應(yīng)急電源車調(diào)度的有源配電網(wǎng)故障均衡策略；文獻(xiàn)［18］針對道路交通災(zāi)后遭到破壞影響應(yīng)急車輛通行的問題,提出了災(zāi)后城市道路搶修輔助重要負(fù)荷恢復(fù)的電動汽車能量時空分層調(diào)度方法；筆者前期工作也初步考慮了兩網(wǎng)通過信號燈和應(yīng)急資源調(diào)度形成的耦合,提出了協(xié)同恢復(fù)方法［11］。在道路交通網(wǎng)恢復(fù)方面,通常關(guān)注交通設(shè)施保護(hù)以及受災(zāi)區(qū)域向安全區(qū)域轉(zhuǎn)移的應(yīng)急疏散策略,已較為成熟［19-20］。然而,在交通領(lǐng)域的研究中,通常假設(shè)交通關(guān)鍵用電設(shè)施（如充電站等）可用,并未深入考慮其在非常規(guī)事件下可能失電的問題,可能導(dǎo)致疏散策略無法按時順利實施。綜上,如何統(tǒng)籌考慮疏散需求以及電動汽車大規(guī)模滲透情況下兩網(wǎng)的耦合影響和制定科學(xué)的協(xié)同應(yīng)急恢復(fù)策略,有待進(jìn)一步探索。

本文針對如地震或重大事故災(zāi)難等難以提前預(yù)測的突發(fā)極端事件導(dǎo)致的大停電且需要實現(xiàn)快速疏散的場景,提出考慮疏散需求的電力-交通協(xié)同應(yīng)急框架,并提出考慮用電設(shè)施影響的動態(tài)交通疏散模型和考慮交通疏散需求的配電網(wǎng)恢復(fù)模型,提升兩網(wǎng)應(yīng)對極端突發(fā)事件的能力和韌性。

1 問題描述

本文中假設(shè)城市電動公共汽車滲透率為100%,如目前的深圳市；私家電動汽車也成為主流交通工具。相應(yīng)地,城市中分布著多處快充站且公交車具有專屬充電站,電網(wǎng)和交通網(wǎng)經(jīng)由電動汽車和充電站產(chǎn)生緊密的耦合。

地震或重大突發(fā)事故災(zāi)難等極端事件后,城市配電網(wǎng)與上級電網(wǎng)失去連接,發(fā)生大面積停電事故,配電網(wǎng)內(nèi)部發(fā)生多點故障,交通網(wǎng)也受到影響且面臨交通疏散任務(wù),需將受災(zāi)區(qū)域人員快速疏散至避難點,如圖1 所示。城市啟動應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制,市政府下達(dá)關(guān)鍵疏散方案指令,電力公司與交通委相關(guān)應(yīng)急部門協(xié)調(diào)聯(lián)動［21］。

圖1 極端事件后配電網(wǎng)-交通網(wǎng)耦合系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of coupled system of distribution and transportation networks after extreme events

此時,配電網(wǎng)能夠利用本地的多種類型發(fā)電資源、移動應(yīng)急資源等形成電氣孤島［9-10］,為網(wǎng)內(nèi)重要負(fù)荷尤其是應(yīng)急疏散所需的重要負(fù)荷恢復(fù)供電,從而確保交通疏散的順利進(jìn)行,減少人員傷亡和損失。此外,具有V2G 功能的電動公交車,因其具有易調(diào)度性且在城市中應(yīng)用廣泛,也通常被用來為配電網(wǎng)恢復(fù)提供應(yīng)急支撐,本文也主要考慮這類電動汽車為恢復(fù)提供應(yīng)急支撐。值得說明的是,在中國,應(yīng)急疏散一般采用公共交通和個體交通相結(jié)合的方式［6］。因此,應(yīng)急疏散過程中也需要滿足疏散途中私人電動汽車和疏散用電動公交車的充電需求［22］,確保疏散路徑通暢、疏散運力充足,需要配電網(wǎng)和交通網(wǎng)協(xié)同應(yīng)對。

考慮交通疏散需求的城市電力-交通協(xié)同應(yīng)急恢復(fù)問題中,交通網(wǎng)需要確定疏散方案,即各個受災(zāi)點的人員疏散方式及到達(dá)避難點的疏散路徑；電網(wǎng)需要確定電網(wǎng)恢復(fù)方案,即在何時恢復(fù)哪些重要負(fù)荷供電等。解決上述問題面臨2 個難點:1）協(xié)同機(jī)制層面,電網(wǎng)和交通網(wǎng)屬于不同部門,存在信息壁壘,需要建立兩網(wǎng)在應(yīng)急疏散場景下基于有限信息的協(xié)同機(jī)制,確保疏散和恢復(fù)高效進(jìn)行；2）從建模角度講,作為兩網(wǎng)耦合元件的充電站,目前尚未有合適的建模方法能夠反映充電站與動態(tài)交通流的交互影響,進(jìn)而也無法準(zhǔn)確表征應(yīng)急場景下充電站的電力供應(yīng)恢復(fù)與否對交通疏散的影響。

2 電力-交通協(xié)同應(yīng)急恢復(fù)機(jī)制及挑戰(zhàn)

2.1 電力-交通協(xié)同應(yīng)急恢復(fù)機(jī)制

在災(zāi)害場景下,將受災(zāi)點人員快速疏散至安全地點是首要任務(wù)。因此,本文提出在應(yīng)急疏散場景下,考慮兩網(wǎng)有限信息交互的協(xié)同恢復(fù)機(jī)制,如圖2所示。首先,由交通網(wǎng)假設(shè)關(guān)鍵用電設(shè)施可用,確定用于疏散和用于輔助電力恢復(fù)的電動汽車公交群,通過求解動態(tài)交通疏散優(yōu)化模型,做出最優(yōu)疏散方案決策,確定交通網(wǎng)中各個關(guān)鍵用電設(shè)施在各個時段的用電需求,同時,給出分布于各點的移動應(yīng)急資源到達(dá)其他各點的時間,包括可用于應(yīng)急供電支撐、具有V2G 功能的電動公交車,然后將此信息傳給配電網(wǎng)；其次,配電網(wǎng)基于獲得的信息,求解考慮交通疏散需求的配電網(wǎng)恢復(fù)模型,做出最優(yōu)恢復(fù)決策,然后評估滿足疏散需求產(chǎn)生的代價并微調(diào)交通關(guān)鍵用電設(shè)施的供電方案,連同各個移動應(yīng)急資源調(diào)度方案傳遞給交通網(wǎng)；最后,交通網(wǎng)按照最新供電方案,更新參數(shù)并再次求解動態(tài)交通疏散優(yōu)化模型,進(jìn)行疏散優(yōu)化決策,并最終返回確認(rèn)執(zhí)行指令。

圖2 電力-交通協(xié)同應(yīng)急恢復(fù)機(jī)制Fig.2 Coordinated emergency restoration mechanism for power and transportation systems

本文提出的電力-交通協(xié)同應(yīng)急恢復(fù)機(jī)制,本質(zhì)上是給交通網(wǎng)足夠的優(yōu)先權(quán),確定保障疏散順利進(jìn)行的關(guān)鍵用電設(shè)施需求,電網(wǎng)層面則需要考慮恢復(fù)資源情況及恢復(fù)目標(biāo),盡量滿足疏散的用電需求。一般情況下,城市應(yīng)急管理部門會統(tǒng)籌各個關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施部門,儲備相應(yīng)的物資以應(yīng)對非常規(guī)場景,本文提出的協(xié)調(diào)機(jī)制方法能夠最大化利用有限的物資,確保疏散順利進(jìn)行及其他關(guān)鍵負(fù)荷快速恢復(fù)。

2.2 協(xié)同應(yīng)急恢復(fù)的技術(shù)挑戰(zhàn)

本文提出的電力-交通協(xié)同應(yīng)急恢復(fù)機(jī)制實現(xiàn)存在以下技術(shù)挑戰(zhàn):

1）針對交通網(wǎng),采用元胞傳輸模型［23］對動態(tài)交通流進(jìn)行建模。其中,充電站元胞約束需要能夠反映充電站的車輛保持和充電等待特性,這是建模難點。

2）針對配電網(wǎng),需考慮移動應(yīng)急資源相關(guān)約束,而移動應(yīng)急電源到達(dá)接入點的時間決定了該點是否具備發(fā)電能力,搶修人員到達(dá)接入點的時間和維修時間決定了故障元件是否可用。因此,如何考慮這些影響確定調(diào)度方案是本模型中需要解決的問題。

下面將分別闡述交通網(wǎng)考慮用電設(shè)施影響的動態(tài)交通疏散優(yōu)化模型和考慮交通疏散需求的配電網(wǎng)恢復(fù)優(yōu)化模型。

3 考慮用電設(shè)施影響的動態(tài)交通疏散優(yōu)化模型

本章建立考慮交通關(guān)鍵用電設(shè)施影響的交通網(wǎng)動態(tài)交通疏散優(yōu)化模型,為交通網(wǎng)疏散決策提供依據(jù)。疏散問題以整體疏散時間最短為目標(biāo),考慮動態(tài)交通流約束、疏散曲線特性、充電站動態(tài)交通流特性約束等,在預(yù)估的疏散時段內(nèi)確定人員疏散路徑。

3.1 動態(tài)交通疏散模型目標(biāo)函數(shù)

元胞傳輸模型是描述車流密度、速度和流量動態(tài)關(guān)系的差分Lighthill-Whitham-Richards 方程的離散時間近似,可描述交通流的動態(tài)變化。元胞類型分為源頭元胞、普通元胞和終止元胞,關(guān)鍵變量為表示元胞內(nèi)車輛數(shù)目的x和表示兩元胞間車流量的y。在此問題中,疏散區(qū)域起點為源頭元胞,避難所為所有疏散車輛的終止元胞。本文交通網(wǎng)考慮的整個疏散時段為Γ,將其劃分為若干等分時段,每個時段長度為Γint,時段用τ標(biāo)記,所有時段構(gòu)成的集合為T={0,1,…,ΓT},集 合 中 的 時 段 數(shù) 量 為|T|=Γ/Γint。同時,定義所有元胞集合為C,其中源頭元胞集合為CR,終止元胞集合為CS,充電站元胞為CC。

由于要求源頭元胞疏散總量等于最終流入終止元胞的總量,最小化除終止元胞外的所有元胞內(nèi)所有時段的車輛數(shù)目等價于疏散時間最短。目標(biāo)函數(shù)如下:

3.2 動態(tài)交通疏散模型約束條件

交通相關(guān)的約束條件包括元胞的交通流平衡約束以及車流流量和密度約束關(guān)系,詳見附錄A 式（A1）—式（A7）,記為x,y∈Ξ。此外,還需對與配電網(wǎng)耦合的充電站進(jìn)行元胞約束構(gòu)建。

充電站元胞具有車輛保持特性,即進(jìn)入充電站充電的車輛至少需停留一段時間等待充電完畢,且在充電樁飽和的情況下還需要排隊等待?；谙热胂瘸鲈瓌t對充電站元胞傳輸模型的特性進(jìn)行分析,描述充電站流入流量、流出流量與元胞內(nèi)車輛數(shù)目的關(guān)系。建立充電站元胞和與之相鄰的道路普通元胞的關(guān)系如附錄A 圖A1 所示。此外,具有充電需求的車輛進(jìn)入元胞并出來后,則成為無充電需求車輛。

式（13）表示終止元胞中不可能出現(xiàn)出發(fā)時有充電需求的車輛；式（14）表示終止元胞中最終的車輛數(shù)量應(yīng)等于從源頭元胞出發(fā)的車輛總數(shù)。

除充電站的排隊效應(yīng)需要建模外,其是否恢復(fù)供電會對充電以及排隊等產(chǎn)生影響。因此,還需建立以下約束:

式（15）表示充電站c車流量守恒約束；式（16）表示τ時段流出c的車流量小于τ時段c中的車輛數(shù)目；式（17）表示流出和流入流量都小于最大值,同時,若充電站失電,則流出充電站的車輛為0,表示車在充電站等待充電；式（18）表示流入車輛限制約束,即若充電站達(dá)到最大車輛容量限制,則進(jìn)入站內(nèi)的車流量受到限制。

3.3 交通網(wǎng)疏散整體模型

交通網(wǎng)疏散整體模型為混合整數(shù)線性規(guī)劃（mixed-integer linear programming,MILP）模型,具體如下:

按照兩網(wǎng)協(xié)同恢復(fù)框架,第1 次求解的模型中假設(shè)所有關(guān)鍵用電設(shè)施為正常供電,即相應(yīng)的負(fù)荷狀態(tài)值都為1；第2 次求解的模型中用電設(shè)施供電情況由配電網(wǎng)恢復(fù)策略給出。

4 考慮交通疏散需求的配電網(wǎng)恢復(fù)模型

4.1 恢復(fù)模型目標(biāo)函數(shù)

配電網(wǎng)恢復(fù)假設(shè)可根據(jù)大電網(wǎng)恢復(fù)策略預(yù)估配電網(wǎng)停電時間,并將其劃分為若干時段,以最大化加權(quán)負(fù)荷恢復(fù)數(shù)目為目標(biāo):

式中:t為配電網(wǎng)劃分的時段編號；T為配電網(wǎng)劃分時段的集合；L 為配電網(wǎng)負(fù)荷節(jié)點的集合；wi為節(jié)點i負(fù)荷的權(quán)重系數(shù)；γ(t)i為整數(shù)決策變量,表示負(fù)荷恢復(fù)狀態(tài),負(fù)荷為恢復(fù)狀態(tài)則γ(t)i=1,反之為0。

4.2 恢復(fù)模型約束條件

配電網(wǎng)相關(guān)約束條件包括潮流約束、電壓約束、電源容量和能量約束、輻射狀拓?fù)浼s束、移動電源接入點的發(fā)電容量和能量約束、搶修人員到達(dá)后相關(guān)故障元件的可用約束,具體建模詳見附錄A 式（A8）—式（A21）,記為γ∈Λ。此外,利用文獻(xiàn)［24］中的方法,得到考慮交通運行狀況下各個移動應(yīng)急資源起點到各個接入點的移動時間,然后建立如下約束對移動應(yīng)急資源調(diào)度策略進(jìn)行決策:

4.3 配電網(wǎng)恢復(fù)整體模型

配電網(wǎng)恢復(fù)整體模型為MILP,具體如下:

5 算例分析

采用文獻(xiàn)［10］中的32 節(jié)點配電網(wǎng)和12 節(jié)點交通網(wǎng)耦合系統(tǒng)對所提方法進(jìn)行驗證,該系統(tǒng)拓?fù)淙鐖D1 所示。使用Julia 語言中的Convex 包對優(yōu)化模型進(jìn)行建模,并調(diào)用MOSEK 求解器進(jìn)行求解。計算機(jī)CPU 型號為Intel Core I7,主頻為2.2 GHz,內(nèi)存容量為16 GB。

5.1 交通網(wǎng)元胞劃分

首先,選擇影響車輛疏散的關(guān)鍵道路,即圖1 中道路2 →1、1 →4、4 →8、5 →4、4 →8、5 →9、9 →8、6 →5、2 →5 和5 →2,并按照1 min 的時間間隔將其劃分為81 個元胞,即Γint=1 min,如附錄A 圖A2 所示。其中,源頭元胞1、40、51 對應(yīng)圖1 交通網(wǎng)中的節(jié)點2、5、6；終止元胞29 對應(yīng)節(jié)點8,為避難所；充電站元胞78、79、80、81 對應(yīng)充電站1、2、3、4。

5.2 算例信息

交通網(wǎng)基礎(chǔ)參數(shù)、移動應(yīng)急資源信息、充電站信息詳見附錄A 表A1—表A4。假設(shè)3 個源頭元胞各有800 輛車需疏散,其中有充電需求車輛占10%,疏散符合附錄A 圖A3 的需求響應(yīng)曲線［6］。

配電網(wǎng)基礎(chǔ)參數(shù)、分布式電源和移動應(yīng)急電源的參數(shù)見文獻(xiàn)［24］。大停電發(fā)生后,配電網(wǎng)與主網(wǎng)斷開,線路1-16、4-6 和32-33 發(fā)生故障,故障線路所需的維修時間為60 min［25］。

5.3 算例測試結(jié)果

假設(shè)交通網(wǎng)預(yù)估的疏散時間為2 h,預(yù)估配電網(wǎng)停電時間為3 h（即等待大電網(wǎng)恢復(fù)供電的時間）。配電網(wǎng)的時間間隔取10 min。

利用本文方法,首先假設(shè)交通網(wǎng)中用電設(shè)施可正?；謴?fù)供電,對交通網(wǎng)最優(yōu)疏散模型進(jìn)行求解,求解時間為520 s,得到交通網(wǎng)整個疏散過程持續(xù)時間為83 min,充電站的交通流變化如圖3 所示。

圖3 充電站交通流情況Fig.3 Traffic flow in charging stations

同時,電動公交車在疏散過程中來回前往待疏散區(qū)域時間為40 min,考慮電動公交車在疏散過程中的充電需求,因此電動公交車充電站對應(yīng)的配電網(wǎng)節(jié)點在相應(yīng)時段需要配電網(wǎng)保障供電,以上需求與電動汽車充電站的供電需求如圖4 所示。

圖4 交通系統(tǒng)關(guān)鍵用電設(shè)施供電需求Fig.4 Power supply demand of critical facilities in transportation system

利用文獻(xiàn)［24］中所提方法,考慮交通狀況,得到移動應(yīng)急資源從起點到達(dá)各終點的時間表如附錄表A3 和表A4 所示。同時結(jié)合圖4,求解配電網(wǎng)恢復(fù)模型,計算時間為345 s,得到移動應(yīng)急資源調(diào)度結(jié)果如表1 所示,負(fù)荷恢復(fù)結(jié)果如圖5 所示。

圖5 配電網(wǎng)中的負(fù)荷恢復(fù)情況Fig.5 Restoration situation of loads in distribution network

表1 移動應(yīng)急資源調(diào)度結(jié)果Table 1 Dispatch result of mobile emergency resources

前2 個時段,除33 節(jié)點的一級負(fù)荷外,所有一級和二級負(fù)荷均恢復(fù)。在第3 時段,物資管理中心1的一臺移動發(fā)電車調(diào)度到孤島內(nèi)的節(jié)點8 進(jìn)行供電,故障區(qū)域?qū)崿F(xiàn)恢復(fù)；后續(xù)在第9 個時段,故障線路被修復(fù),實現(xiàn)故障區(qū)域和配電網(wǎng)的連接。

5.4 不同策略對比測試

將本文方法與不考慮兩網(wǎng)協(xié)同應(yīng)急的情況（即不考慮交通網(wǎng)的疏散需求的策略）進(jìn)行對比。不考慮疏散需求的應(yīng)急策略制定流程如下:首先,不考慮約束式（26）,求解配電網(wǎng)中的負(fù)荷恢復(fù)問題,獲得充電站的恢復(fù)狀態(tài)；然后,基于此確定交通網(wǎng)的疏散策略。通過求解配電網(wǎng)恢復(fù)模型,得到充電站的恢復(fù)情況如附錄A 圖A4 所示。求解交通疏散模型,得到疏散過程耗時100 min,充電站交通流見圖6。

從圖6 和附錄A 圖A4 可以看出,充電站2 和4在前期并未恢復(fù),因而無法為電動汽車充電,導(dǎo)致疏散前充電車輛在充電站1 和3 兩處集中充電,并分別于23～39 min 和32～70 min 處于排隊狀態(tài),造成車輛等待,進(jìn)而阻滯了疏散進(jìn)度。雖然充電站2 在40 min 時已恢復(fù)供電,但此時與其在同一疏散路徑上的充電站1 已不再排隊,可為經(jīng)過的車輛提供及時的供電服務(wù),相當(dāng)于充電站2 在整個疏散過程中沒有起到作用；而充電站4 在疏散后期,即90 min后才恢復(fù),亦沒有起到作用。

圖6 不考慮協(xié)同策略下的充電站車流情況Fig.6 Traffic flow situation in charging stations without coordination strategy

考慮兩網(wǎng)協(xié)同和不考慮兩網(wǎng)協(xié)同的策略下負(fù)荷的恢復(fù)情況如圖5 所示。從圖中可以看出,2 種策略恢復(fù)的加權(quán)負(fù)荷恢復(fù)數(shù)目情況基本一致；而就負(fù)荷恢復(fù)量來說,考慮協(xié)同的恢復(fù)策略下前期恢復(fù)較多,不考慮協(xié)同的恢復(fù)策略下后期恢復(fù)較多。其原因在于:當(dāng)考慮交通網(wǎng)的疏散需求時,將部分充電站前期需復(fù)電作為硬性約束考慮到了負(fù)荷恢復(fù)決策模型中,因此前期恢復(fù)的負(fù)荷中包括充電站；當(dāng)不考慮交通網(wǎng)疏散需求時,以加權(quán)負(fù)荷恢復(fù)數(shù)目為優(yōu)化目標(biāo),且考慮了負(fù)荷一旦恢復(fù)便不允許斷開的約束,所以負(fù)荷恢復(fù)量是隨著時間遞增的,實現(xiàn)了能量在時間維度的優(yōu)化配置。在第18 個時段,2 種方法的負(fù)荷恢復(fù)狀態(tài)基本保持一致。此外,2 種方法為負(fù)荷提供的總能量基本相同。綜上,采用本文提出的考慮交通疏散的兩網(wǎng)協(xié)同恢復(fù)方法,在不影響關(guān)鍵負(fù)荷恢復(fù)的前提下,疏散效率提升了20.48%。

6 結(jié)語

針對極端事件后城市配電網(wǎng)和交通網(wǎng)的協(xié)同應(yīng)急恢復(fù)問題,本文提出了考慮交通疏散需求的兩網(wǎng)協(xié)同機(jī)制及優(yōu)化決策方法。考慮充電站排隊特性及交通關(guān)鍵設(shè)施受配電網(wǎng)恢復(fù)影響,建立了充電站元胞傳輸模型,并建立交通網(wǎng)疏散優(yōu)化模型；考慮交通關(guān)鍵用電設(shè)施保供約束,建立移動應(yīng)急資源調(diào)度與恢復(fù)統(tǒng)一決策模型。相比于不考慮疏散需求的應(yīng)急恢復(fù)策略,本文提出的恢復(fù)策略能夠在確保關(guān)鍵負(fù)荷供電的前提下提升疏散效率,實現(xiàn)有限資源的優(yōu)化配置,提升兩網(wǎng)韌性。在未來研究中,將細(xì)化重要負(fù)荷社會功能的建模,確保維持社會功能基本運轉(zhuǎn)的重要負(fù)荷優(yōu)先恢復(fù)。此外,將進(jìn)一步考慮城市實際交通網(wǎng)的特點,研究災(zāi)害對于交通網(wǎng)和電網(wǎng)耦合關(guān)系的影響,深入研究考慮移動應(yīng)急資源和維修隊再調(diào)度的應(yīng)急恢復(fù)全局優(yōu)化決策方法,增強(qiáng)理論方法的實際應(yīng)用價值。

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