Flexible Resource Planning for Improving Distribution Network Resilience Under Typhoon Disasters Considering Relevance Impact

Liye MA; Haifeng WANG; Zhigang LU; Danjie ZHENG

doi:10.7500/AEPS20210902005

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Flexible Resource Planning for Improving Distribution Network Resilience Under Typhoon Disasters Considering Relevance Impact

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Flexible Resource Planning for Improving Distribution Network Resilience Under Typhoon Disasters Considering Relevance Impact
- Automation of Electric Power Systems Vol. 46, Issue 7, Pages: 60-68(2022)
- 作者机构：
  
  1.电力电子节能与传动控制河北省重点实验室(燕山大学),河北省秦皇岛市 066004
  2.燕山大学电气工程学院,河北省秦皇岛市 066004
  3.莆田市供电服务有限公司仙游分公司,福建省莆田市 351200
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(61873225)
- DOI：10.7500/AEPS20210902005
  CLC：
- Received：02 September 2021，
  
  Revised：2021-10-27，
  
  Published Online：27 December 2021，
  
  Published：10 April 2022
- 稿件说明：
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马丽叶,王海锋,卢志刚等.计及相关性影响的增强台风灾害下配电网韧性灵活性资源规划[J].电力系统自动化,2022,46(7):60-68.

MA Liye,WANG Haifeng,LU Zhigang,et al.Flexible Resource Planning for Improving Distribution Network Resilience Under Typhoon Disasters Considering Relevance Impact[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(7):60-68.
马丽叶,王海锋,卢志刚等.计及相关性影响的增强台风灾害下配电网韧性灵活性资源规划[J].电力系统自动化,2022,46(7):60-68. DOI： 10.7500/AEPS20210902005.

MA Liye,WANG Haifeng,LU Zhigang,et al.Flexible Resource Planning for Improving Distribution Network Resilience Under Typhoon Disasters Considering Relevance Impact[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(7):60-68. DOI： 10.7500/AEPS20210902005.

摘要

中国是遭受台风灾害最为严重的国家之一，强台风可导致群发性的断线和倒塔，进而演化为电力灾难，其风险不容忽视。针对台风灾害采用PageRank算法建立计及断线和倒塔相关性的配电网故障率模型；同时，对模型较为复杂的气象和地理信息部分，采用数据驱动的方法，在相关性配电网故障率模型中引入信息扰动系数

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，通过径向基函数（RBF）神经网络模型构建气象和地理信息与

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的映射关系，并对驱动结果进行校验修正。最后，提出一种新的韧性量化指标，以该指标最优和经济性最大化为上下层目标函数，构建计及相关性影响的台风灾害下灵活性资源选址定容双层规划模型。通过对灵活性资源的协调规划，使得配电网在韧性提升的同时实现经济性最优。通过算例验证了模型的准确性与有效性。

Abstract

China is one of the countries that suffered the most severely from typhoon disasters. Strong typhoons can lead to mass disconnection of power lines and tower collapse

which can then evolve into electric disasters

and the risks cannot be ignored. In response to typhoon disasters

the PageRank algorithm is used to establish a distribution network failure-rate model that takes into account the relevance between disconnection and tower collapse. Meanwhile

for the more complex part of meteorological and geographic information in the model

the data-driven method is used to introduce the information disturbance factor

into the relevant distribution network failure-rate model. The mapping relationship between meteorological and geographic information and

is built through the radial basis function (RBF) neural network model

and the driving results are verified and corrected. Finally

a new quantitative index of resilience is proposed

which takes the optimum index and maximized economy as the upper and lower objective functions

and a two-level planning model for the siting and sizing of flexible resources under typhoon disasters is constructed considering the relevance impact. By coordinating the planning of flexible resources

the distribution network achieves the economic optimum while increasing its resilience. The accuracy and effectiveness of the model are verified by calculation examples.

关键词

Keywords

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