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A new sectionalizing method for parallel restoration
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AI
DOI：10.1016/j.segan.2026.102522.png)
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摘要
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近年来，开发一种在广域停电后实现快速可靠电力系统恢复的有效策略是一个重要课题。为此，本文提出了一种综合决策支持方法，用于评估分段方案并支持并行恢复规划。该方法将电力系统划分为若干独立孤岛。为识别最优孤岛配置，采用了一种名为“最优-最差法”的多准则决策工具。首先，所提方法优先建立非黑启动（NBS）单元的启动路径。相应地，分段过程首先识别可行的发电机组群，并将剩余母线和负荷分配以形成孤岛。该方法还考虑了非黑启动（NBS）单元对黑启动资源的可行分配。这种分组显著减少了搜索空间，使可行分割的评估在计算上可行。Dijkstra算法和深度优先搜索（DFS）用于识别有效的发电机分配。然后，在有效选项中，基于五项关键准则选择最终分段方案：最大化孤岛间的最小惯性；最大化孤岛间的最小可靠性；最小化未供电能量与不可用能量能力的综合指数；最小化所有孤岛间的最大静态相角；以及最大化质量指数。本研究考虑了时变负荷条件并解决了分段问题。该方法在IEEE 39和118母线系统上实现。仿真结果证实了所提方法在提高恢复过程效率和可靠性方面的有效性。
Keyword:
Best-Worst Method (BWM)
Partitioning
Parallel restoration
期刊
S
IF:
5.6
论文数:
74
被引数:
0
机构
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