本发明涉及一种配电网络重构分析方法、装置、存储介质及电子设备，属于配电网分析。
背景技术：
1、电动汽车(electric vehicle,ev)作为一种“零排放”的新能源汽车，能够减少城市的环境污染，降低温室气体的排放，是目前实现交通低碳化发展的重要途径之一，得到了人们的广泛关注。在未来一段时间里，电动汽车负荷将作为一种新的负荷形式占到越来越重要的比例，而配电网作为发输电系统和终端用户的纽带，是保证供电可靠性、提高电网运行环节的重要环节。随着以ev为代表的柔性负荷的渗透率不断增加，其随机性使系统的运行状态更加复杂，从而给配电网的安全稳定运行带来了新的挑战。
2、主动配电网(active distribution network,adn)作为分布式发电和ev的主要载体，越来越受到关注。未来，具有时空充电负荷的大规模ev预计将迅速增长，这将对配电网络造成潜在负担。在这种情况下，可能导致违反网络安全限制，如热限制、电压限制，严重限制了adn的ev承载能力，并影响了adn的可靠运行。
3、作为智能电网中的重要角色，adn具有可重构拓扑结构，为通过网络重新配置提升ev承载能力提供了新机遇。网络重构是主动配电管理系统实现各种目标的主要控制方法，例如主动减少损耗、负载平衡、服务恢复、可靠性改善等。现有的adn重构策略未将配电网进行功能划分，并且忽略了ev是一种具有时空转移特性的负荷，具有时间及空间双重的不确定性，所以在不同时段对配电网进行优化重构时，应考虑到电动汽车的转移特性。此外，现有技术进行adn主动重构时，往往只考虑单一目标，导致adn的ev承载能力和可靠性不足。
技术实现思路
1、为此，本发明提供一种配电网络重构分析方法、装置、存储介质及电子设备，解决adn中随着ev(evs)数量增加，带来的空间-时间充电负荷所导致的可靠性差的问题。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：第一方面，提供一种配电网络重构分析方法，包括：
3、建立电动汽车数据库，根据所述电动汽车数据库利用概率密度函数对电动汽车进行容量分析，利用生成的电池容量值决定电动汽车的最大行驶半径；
4、根据电动汽车的最大行驶半径，采用出发地-目的地矩阵分析模拟电动汽车的行驶距离，确定电动汽车慢充的开始时间，当电动汽车开始充电时，获取电动汽车的充电负荷；随后对相同时间及区域的电动汽车的充电负荷进行求和，得到电动汽车的时空负荷模型；
5、当配电网正常运行时，获取配电网当前的网架结构、负荷水平及负荷增长信息，并代入电动汽车的时空负荷模型计算配电网潮流以得到当前的最大供电倍数k值：若最大供电倍数k值低于预设的安全界限值，以提高配电网供电能力为目标进行配电网重构；若最大供电倍数k值高于预先设定的安全界限值，以降低线路损耗为目标进行配电网重构，得到主动配电网优化模型；
6、采用遗传算法和线性规划的混合计算方法，对主动配电网优化模型进行求解，得到重构后的配电网供电指标。
7、作为配电网络重构分析方法优选方案，所述电动汽车数据库中存储有电池种类，电池容量及电动汽车的最大行驶半径信息。
8、作为配电网络重构分析方法优选方案，电动汽车每天行驶距离服从的正态分布表达式为：
9、
10、式中，d为电动汽车每天行驶距离；μod为电动汽车每天行驶距离的平均值；σod为电动汽车每天行驶距离的标准差；
11、分析模拟电动汽车的行驶距离采用的出发地-目的地矩阵表达式为：
12、
13、式中，cij的物理含义为t到t+1时刻电动汽车从i地区到j地区的移动概率；bij为出发地-目的地矩阵中的元素。
14、作为配电网络重构分析方法优选方案，配电网供电指标的最大供电能力指标psci的表达式为：
15、
16、式中，s为目标区域所能供给的最大负荷量；sini-j为区域j的初始负荷，n为区域总数，sd-j为区域j的负荷增长步长；z为所有区域的集合；k为负荷增长系数。
17、作为配电网络重构分析方法优选方案，主动配电网优化模型的目标函数为：
18、max psci
19、min loss
20、式中，loss代表整个配电网络指定时刻下的线路损耗；
21、配电网重构过程中，在配电网的每个环路中均选择一个开关打开，在满足配电网辐射运行条件的同时，寻找到实现最优目标的开关组合，其中，主动配电网优化模型的优化变量对应的整个配电网所有开关的状态集合描述为：
22、
23、式中，nrcs为开关总数，代表t时刻第1个开关的状态，代表t时刻第2个开关的状态；t表示时刻，开关的状态包括0和1，0代表开关打开，1代表开关闭合；
24、主动配电网优化模型的约束条件包括网络潮流约束，支路容量约束，节点电压约束，网络拓扑约束。
25、作为配电网络重构分析方法优选方案，采用遗传算法和线性规划的混合计算方法，对主动配电网优化模型进行求解步骤包括：
26、1)系统初始化：对主动配电网优化模型的配电网拓扑结构中开关状态进行初始化，输入原始数据；
27、2)将主动配电网优化模型中的连续和离散的控制变量分离，生成初始种群，令迭代次数iter＝1；
28、3)调用cplex商业求解器对连续型优化问题对应的开关状态优化组合进行求解，得到当前配电网拓扑结构下的配电网最大供电能力psci和最小网损；
29、4)计算个体的适应度，如果满足收敛条件，则进行步骤6)；否则，令iter＝iter+1，执行步骤5)；
30、5)求解开关状态离散型优化问题，基于遗传操作产生子代，执行步骤3)和4)；
31、6)获得满足约束条件的配电网最大供电能力psci和最小网损，并输出控制变量的值。
32、第二方面，提供一种配电网络重构分析装置，包括：
33、电动汽车数据库构建模块，用于建立电动汽车数据库；
34、行驶半径分析模块，用于根据所述电动汽车数据库利用概率密度函数对电动汽车进行容量分析，利用生成的电池容量值决定电动汽车的最大行驶半径；
35、时空负荷模型构建模块，用于根据电动汽车的最大行驶半径，采用出发地-目的地矩阵分析模拟电动汽车的行驶距离，确定电动汽车慢充的开始时间，当电动汽车开始充电时，获取电动汽车的充电负荷；随后对相同时间及区域的电动汽车的充电负荷进行求和，得到电动汽车的时空负荷模型；
36、优化模型构建模块，用于当配电网正常运行时，获取配电网当前的网架结构、负荷水平及负荷增长信息，并代入电动汽车的时空负荷模型计算配电网潮流以得到当前的最大供电倍数k值：若最大供电倍数k值低于预设的安全界限值，以提高配电网供电能力为目标进行配电网重构；若最大供电倍数k值高于预先设定的安全界限值，以降低线路损耗为目标进行配电网重构，得到主动配电网优化模型；
37、配电网重构求解模块，用于采用遗传算法和线性规划的混合计算方法，对主动配电网优化模型进行求解，得到重构后的配电网供电指标。
38、作为配电网络重构分析装置优选方案，所述电动汽车数据库构建模块的电动汽车数据库中存储有电池种类，电池容量及电动汽车的最大行驶半径信息。
39、作为配电网络重构分析装置优选方案，所述时空负荷模型构建模块中，电动汽车每天行驶距离服从的正态分布表达式为：
40、
41、式中，d为电动汽车每天行驶距离；μod为电动汽车每天行驶距离的平均值；σod为电动汽车每天行驶距离的标准差；
42、分析模拟电动汽车的行驶距离采用的出发地-目的地矩阵表达式为：
43、
44、式中，cij的物理含义为t到t+1时刻电动汽车从i地区到j地区的移动概率；bij为出发地-目的地矩阵中的元素。
45、作为配电网络重构分析装置优选方案，所述优化模型构建模块中，配电网供电指标的最大供电能力指标psci的表达式为：
46、
47、式中，s为目标区域所能供给的最大负荷量；sini-j为区域j的实际负荷，n为区域总数，sd-j为区域j的负荷增长步长；z为所有区域的集合；k为负荷增长系数；
48、所述优化模型构建模块中，主动配电网优化模型的目标函数为：
49、max psci
50、min loss
51、式中，loss代表整个配电网络指定时刻下的线路损耗；
52、所述优化模型构建模块中，配电网重构过程中，在配电网的每个环路中均选择一个开关打开，在满足配电网辐射运行条件的同时，寻找到实现最优目标的开关组合，其中，主动配电网优化模型的优化变量对应的整个配电网所有开关的状态集合描述为：
53、
54、式中，nrcs为开关总数，代表t时刻第1个开关的状态，代表t时刻第2个开关的状态；t表示时刻，开关的状态包括0和1，0代表开关打开，1代表开关闭合；
55、主动配电网优化模型的约束条件包括网络潮流约束，支路容量约束，节点电压约束，网络拓扑约束。
56、作为配电网络重构分析装置优选方案，所述配电网重构求解模块中，对主动配电网优化模型的配电网拓扑结构中开关状态进行初始化，输入原始数据；将动配电网优化模型中的连续和离散的控制变量分离，生成初始种群，令迭代次数iter＝1；调用cplex商业求解器对连续型优化问题对应的开关状态优化组合进行求解，得到当前配电网拓扑结构下的配电网最大供电能力psci和最小网损；计算个体的适应度，如果满足收敛条件，则获得满足约束条件的配电网最大供电能力psci和最小网损，并输出控制变量的值；否则，令iter＝iter+1，求解开关状态离散型优化问题，基于遗传操作产生子代。
57、第三方面，提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有配电网络重构分析方法的程序代码，所述程序代码包括用于执行第一方面或其任意可能实现方式的配电网络重构分析方法的指令。
58、第四方面，提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令执行第一方面或其任意可能实现方式的配电网络重构分析方法。
59、本发明具有如下优点：通过建立电动汽车数据库，根据所述电动汽车数据库利用概率密度函数对电动汽车进行容量分析，利用生成的电池容量值决定电动汽车的最大行驶半径；根据电动汽车的最大行驶半径，采用出发地-目的地矩阵分析模拟电动汽车的行驶距离，确定电动汽车慢充的开始时间，当电动汽车开始充电时，获取电动汽车的充电负荷；随后对相同时间及区域的电动汽车的充电负荷进行求和，得到电动汽车的时空负荷模型；当配电网正常运行时，获取配电网当前的网架结构、负荷水平及负荷增长信息，并代入电动汽车的时空负荷模型计算配电网潮流以得到当前的最大供电倍数k值：若最大供电倍数k值低于预设的安全界限值，以提高配电网供电能力为目标进行配电网重构；若最大供电倍数k值高于预先设定的安全界限值，以降低线路损耗为目标进行配电网重构，得到主动配电网优化模型；采用遗传算法和线性规划的混合计算方法，对主动配电网优化模型进行求解，得到重构后的配电网供电指标。本发明考虑了电动汽车负荷的时空特性，将基本负荷及电动汽车负荷按照时间与空间的划分，可以得到不同功能配电网中，负荷在不同时间的趋势变化；提出的主动配电网重构策略，满足主动配电网的控制需求，能按照不同目标来选择经济可靠的运行方式。
1.配电网络重构分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的配电网络重构分析方法，其特征在于，所述电动汽车数据库中存储有电池种类，电池容量及电动汽车的最大行驶半径信息。
3.根据权利要求2所述的配电网络重构分析方法，其特征在于，电动汽车每天行驶距离服从的正态分布表达式为：
4.根据权利要求3所述的配电网络重构分析方法，其特征在于，配电网供电指标的最大供电能力指标psci的表达式为：
5.根据权利要求4所述的配电网络重构分析方法，其特征在于，主动配电网优化模型的目标函数为：
6.根据权利要求5所述的配电网络重构分析方法，其特征在于，采用遗传算法和线性规划的混合计算方法，对主动配电网优化模型进行求解步骤包括：
7.配电网络重构分析装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的配电网络重构分析装置，其特征在于，所述电动汽车数据库构建模块的电动汽车数据库中存储有电池种类，电池容量及电动汽车的最大行驶半径信息。
9.根据权利要求8所述的配电网络重构分析装置，其特征在于，所述时空负荷模型构建模块中，电动汽车每天行驶距离服从的正态分布表达式为：
10.根据权利要求9所述的配电网络重构分析装置，其特征在于，所述优化模型构建模块中，配电网供电指标的最大供电能力指标psci的表达式为：
11.根据权利要求10所述的配电网络重构分析装置，其特征在于，所述配电网重构求解模块中，对主动配电网优化模型的配电网拓扑结构中开关状态进行初始化，输入原始数据；将主动配电网优化模型中的连续和离散的控制变量分离，生成初始种群，令迭代次数iter＝1；调用cplex商业求解器对连续型优化问题对应的开关状态优化组合进行求解，得到当前配电网拓扑结构下的配电网最大供电能力psci和最小网损；计算个体的适应度，如果满足收敛条件，则获得满足约束条件的配电网最大供电能力psci和最小网损，并输出控制变量的值；否则，令iter＝iter+1，求解开关状态离散型优化问题，基于遗传操作产生子代。
12.一种非暂态计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有配电网络重构分析方法的程序代码，其特征在于，所述程序代码包括用于执行权利要求1至6任一项所述的配电网络重构分析方法的指令。
13.一种电子设备，包括：存储器和处理器；所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，其特征在于，所述处理器调用所述程序指令执行权利要求1至6任一项所述的配电网络重构分析方法。
