台风灾害下分布式资源协同配置的配电网弹性提升策略

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.260119

发电技术 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (1): 204-213.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.260119

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台风灾害下分布式资源协同配置的配电网弹性提升策略

熊永康¹^,², 杜昀², 曾振锋², 舒展¹, 辛建波¹, 宋冠宏²

^1.国网江西省电力有限公司电力科学研究院，江西省南昌市 330096
^2.南昌大学信息工程学院，江西省南昌市 330031

收稿日期:2025-01-03 修回日期:2025-02-10 出版日期:2026-02-28 发布日期:2026-02-12
通讯作者: 宋冠宏
作者简介:熊永康(1992)，男，博士，副教授，研究方向为主动配电网规划、新能源发电并网，yongkang_xiong@ncu.edu.cn；
宋冠宏(1991)，男，博士，讲师，研究方向为主动配电网规划、新能源发电并网，本文通信作者，gsong@ncu.edu.cn。
基金资助:
江西省自然科学基金项目(20232BAB212021);江西省自然科学基金项目(20252BAC240666);江西省自然科学基金项目(20252BAC240026);国家电网有限公司人才培育支持项目(52180025001C-506-RC)

Enhancing Resilience of Distributed Resource Coordinated Configuration in Distribution Networks Under Typhoon Disaster

Yongkang XIONG¹^,², Yun DU², Zhenfeng ZENG², Zhan SHU¹, Jianbo XIN¹, Guanhong SONG²

^1.Electric Power Research Institute, State Grid Jiangxi Electric Power Co. , Ltd. , Nanchang 330096, Jiangxi Province, China
^2.School of Information Engineering, Nanchang University, Nanchang 330031, Jiangxi Province, China

Received:2025-01-03 Revised:2025-02-10 Published:2026-02-28 Online:2026-02-12
Contact: Guanhong SONG
Supported by:
Jiangxi Province National Natural Science Foundation Project(20232BAB212021);Talent Cultivation Support Project of State Grid Corporation of China(52180025001C-506-RC)

摘要/Abstract

摘要：

目的随着用电设备的增加与自然灾害的频发，对配电网弹性的需求不断提升。为此，提出了一种基于台风灾害下优化分布式资源协同配置的策略。方法首先，充分考虑灾前电动汽车用户在台风灾害下参与供电恢复的潜力，并以此构建台风灾害下的电网故障模型和电动汽车灾前调度模型。然后，以配电网负荷缺失成本和电网故障风险成本最低为目标，建立了分布式新能源最优配置模型。最后，以IEEE 33节点系统为例，设置了3种场景并进行了对比研究。结果 3种场景的对比分析结果表明，所提策略能实现负荷缺失量与支路累计越限功率和两者加权综合值最低。其中，负荷缺失量减少百分比为95.53%，支路累计越限功率和减少率为29.23%。结论在台风灾害下，所提策略可以有效恢复系统失负荷，提高电网弹性，并降低系统运行风险。

关键词: 分布式资源, 电动汽车调度, 台风灾害, 电网弹性, 多源协同, 配电网, 车网协同(V2G)

Abstract:

Objectives With the increase of electrical equipment and frequent natural disasters, the demand for distribution network resilience is increasing. Therefore, a strategy of optimizing distributed resource cooperative allocation based on typhoon disaster is proposed. Methods First of all, the power supply recovery potential of electric vehicle users participating in typhoon disasters is fully considered, and the power grid failure and electric vehicle pre-disaster scheduling model under typhoon disaster is constructed. Then, aiming at the lowest load loss cost and network fault risk cost, the optimal allocation model of distributed new energy is established. Finally, taking IEEE 33 node system as an example, three scenarios are set up for comparative study. Results The comparative analysis results of the three scenarios show that the proposed strategy can achieve the lowest weighted comprehensive value of load loss and sum of branch cumulative over-limit power. Among them, the percentage of load loss reduction is 95.53%, and the reduction rate of the sum of branch cumulative over-limit power is 29.23%. Conclusions In the case of typhoon disaster, the proposed strategy can effectively restore the system load loss, improve the elasticity of the power grid, and reduce the operation risk of the system.

Key words: distributed resources, electric vehicle dispatch, typhoon disaster, grid resilience, multi-source coordination, distribution network, vehicle-to-grid (V2G)

中图分类号:

TK 01

熊永康, 杜昀, 曾振锋, 舒展, 辛建波, 宋冠宏. 台风灾害下分布式资源协同配置的配电网弹性提升策略[J]. 发电技术, 2026, 47(1): 204-213.

Yongkang XIONG, Yun DU, Zhenfeng ZENG, Zhan SHU, Jianbo XIN, Guanhong SONG. Enhancing Resilience of Distributed Resource Coordinated Configuration in Distribution Networks Under Typhoon Disaster[J]. Power Generation Technology, 2026, 47(1): 204-213.

图/表 8

图1 IEEE 33节点配电网

Fig. 1 IEEE 33-node distribution network

图2 受台风影响下的IEEE 33节点配电网

Fig. 2 IEEE 33-node distribution network under the influence of typhoon

表1 EV数量对系统恢复效果的影响

Tab. 1 Influence of the number of EV on the system recovery effect

EV数量	V2G站返送功率/MW	灾后负荷缺失量/MW	负荷缺失量减少百分比/%
100	0.402	2.160	15.69
200	0.795	1.767	31.03
400	1.585	0.977	61.87
600	1.711	0.851	66.78
800	1.720	0.862	67.14

图3 灾害发生在不同时刻下的EV调度数量

Fig. 3 Number of EV scheduling at different times during the disaster

图4 灾害发生在不同时刻下的负荷缺失量

Fig. 4 Load deficit at different times during the disaster

表2 3 h内电网恢复情况对比

Tab. 2 Comparison of power grid restoration within 3 hours

配置场景	灾后负荷缺失量/MW	负荷缺失量减少百分比/%	新能源配置容量/MW
场景1	0.19	92.51	0.80
场景2	0.09	96.52	0.89
场景3	0.12	95.53	0.92

图5 场景2和场景3配置方案下的风险分析

Fig. 5 Risk analysis in scenarios 2 and 3

图6 多源协同下配电网负荷缺失量恢复程度

Fig. 6 Recovery degree of load loss in distribution network under multi-source coordination

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台风灾害下分布式资源协同配置的配电网弹性提升策略

Enhancing Resilience of Distributed Resource Coordinated Configuration in Distribution Networks Under Typhoon Disaster

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