應(yīng)急電力物資綜合調(diào)配方案模型設(shè)計(jì)①

楊旭昕， 劉俊勇， 季宏亮， 郭曉鳴， 賀星棋， 潘 睿

(1.四川大學(xué)電氣信息學(xué)院， 成都 610065； 2.寧夏電力公司， 銀川 750001)

應(yīng)急電力物資綜合調(diào)配方案模型設(shè)計(jì)①

楊旭昕1， 劉俊勇1， 季宏亮2， 郭曉鳴1， 賀星棋1， 潘 睿1

(1.四川大學(xué)電氣信息學(xué)院， 成都 610065； 2.寧夏電力公司， 銀川 750001)

電力物資的及時有效供應(yīng)是災(zāi)變后電網(wǎng)能快速恢復(fù)供電的基本保障，科學(xué)合理的電力物資調(diào)配能夠極大的縮短事故恢復(fù)的時間、提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全性及事故的處理效率。根據(jù)事故后電力物資需求的特點(diǎn)，利用對稱三角模糊數(shù)模擬應(yīng)急活動中的不確定性因素，引入物資供給時間的保障率指標(biāo)，確定有物資調(diào)配時限的最優(yōu)路徑。在此基礎(chǔ)上，以最大程度地恢復(fù)電網(wǎng)輸電能力為目標(biāo)建立多物資儲備點(diǎn)、多物資需求點(diǎn)的電力物資調(diào)配方案的數(shù)學(xué)模型，并用算例驗(yàn)證了方法的有效性及正確性。

物資調(diào)配； 三角模糊數(shù)； 保障率； 最大輸電能力

目前，隨著電網(wǎng)互聯(lián)趨勢的逐步深入，電力系統(tǒng)之間的聯(lián)系日趨緊密，電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行受外界因素的影響程度也日益增強(qiáng)，尤其是近年雪災(zāi)、地震等自然災(zāi)害造成中國南方地區(qū)大量電力設(shè)施受損，電力行業(yè)的安全連續(xù)生產(chǎn)面臨著更加嚴(yán)峻的考驗(yàn)。電力作為當(dāng)今人們生活和工作必不可少的能源，它的中斷會給用戶和社會造成巨大的影響。相比于電力系統(tǒng)穩(wěn)定性所引起的電網(wǎng)事故，由外力(如冰災(zāi)、地震、臺風(fēng))所引起的電網(wǎng)事故對電力基礎(chǔ)設(shè)施的破壞程度更為嚴(yán)重，對其修復(fù)對物資的需求量和緊急程度也更高。

物資調(diào)配方案的制定受物資儲備倉庫和物資需求點(diǎn)的地理位置，倉庫的物資儲備量，恢復(fù)供電的時效性等因素制約，應(yīng)綜合考慮多方面的因素。在目前對物資調(diào)配方案的研究中，絕大部份只涉及電力搶修的最優(yōu)路徑問題，如文獻(xiàn)[1，2]分別利用Dijkstra算法和改進(jìn)粒子群算法求出最佳電力搶修路徑，其目標(biāo)就是在出發(fā)點(diǎn)和目的地之間找到一條最短路徑。而對電力物資調(diào)配及搶修設(shè)備對電網(wǎng)影響程度等方面問題的討論幾乎是空白。

為了有效解決該問題，本文引入管理學(xué)中應(yīng)急管理的理念[3～7]，結(jié)合電網(wǎng)運(yùn)行及物資需求的特點(diǎn)，將電力搶險(xiǎn)物資調(diào)配問題分解為最優(yōu)路徑、電力設(shè)施重要性評價及物資調(diào)配三個子問題。通過對稱三角模糊數(shù)刻畫物資運(yùn)輸期間的不確定性因素，建立模糊運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)模型，搜索物資運(yùn)輸?shù)淖罡弑Ｕ下事窂健＝Y(jié)合實(shí)際，在多物資倉庫，多物資需求點(diǎn)的條件下，根據(jù)各輸電線路的恢復(fù)對電網(wǎng)輸電能力的影響確定物資需求的優(yōu)先級，建立以綜合保障率為目標(biāo)的應(yīng)急電力物資調(diào)配方案。

1 電力物資需求特點(diǎn)分析

電力系統(tǒng)作為一個連續(xù)物資消耗系統(tǒng)，它的正常運(yùn)行離不開有效的物資保障及供給，結(jié)合電力系統(tǒng)自身的特點(diǎn)分析可知災(zāi)變后電力系統(tǒng)對電力物資的需求具有以下特點(diǎn)：

1.1 及時性和有效性

由于電網(wǎng)各部分之間電磁聯(lián)系的緊密性，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的缺陷決定了電網(wǎng)的局部突發(fā)事件可能導(dǎo)致在很大范圍內(nèi)都具有極大的危害性，并且蔓延速度很快。電力作為一種公共基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，在國民經(jīng)濟(jì)和日常生活中具有不可替代的作用。如果不及時有效地采取應(yīng)對措施，必定會造成電網(wǎng)運(yùn)行狀況的進(jìn)一步惡化和發(fā)展。而對此類事故的處理應(yīng)建立在充分有效的物資保障基礎(chǔ)上，因此，應(yīng)急電力物資調(diào)配的首要目標(biāo)就是及時性和有效性。

1.2 季節(jié)性

電力系統(tǒng)的大部分電力設(shè)施處于自然環(huán)境中，很容易受到自然災(zāi)害(如地震、水災(zāi)、風(fēng)災(zāi)、雪災(zāi)、冰災(zāi)等)的毀壞，這些事故都有鮮明的季節(jié)性特點(diǎn)。因此，電力系統(tǒng)對電力物資的需求也具有鮮明的季節(jié)特點(diǎn)。

1.3 網(wǎng)絡(luò)性和復(fù)雜性

電力系統(tǒng)因?yàn)槠涮厥庑?輸電塔、輸電線路遍布各個角落)，在災(zāi)害發(fā)生時對各類電力物資的需求可能不是單點(diǎn)的，同時由于外界不確定性因素的影響，如氣候、交通等，導(dǎo)致電力物資的調(diào)配往往涉及多專業(yè)、多領(lǐng)域、多層面，因此在進(jìn)行具體的調(diào)配時必須對這些因素進(jìn)行綜合考量。

1.4 動態(tài)博弈性

由于電力網(wǎng)絡(luò)在空間分布上的廣闊性，因此實(shí)際運(yùn)行中，災(zāi)變后電力搶險(xiǎn)物資的需求點(diǎn)往往不止一個，由于各個破壞點(diǎn)在電網(wǎng)中的重要程度不同，對物資的需求緊迫性也不盡相同。同時，隨著修復(fù)進(jìn)程的推進(jìn)，各物資需求點(diǎn)的重要性可能也在不斷的變化。

2 電力物資綜合調(diào)配方案模型設(shè)計(jì)

由上兩節(jié)分析可知，電力系統(tǒng)對電力物資的調(diào)配是一個包含眾多約束條件的復(fù)雜問題，其中含有很多無法用精確語言描述的不確定性因素。若直接對其進(jìn)行建模求解，則是一個復(fù)雜的非線性多目標(biāo)問題，求解比較困難。

當(dāng)前具體電力應(yīng)急物資調(diào)配主要面臨三方面問題：一是物資的路徑?jīng)Q策問題即確定物資運(yùn)送的最優(yōu)路徑問題；二是物資需求的優(yōu)先級決策問題即確定各受損電力設(shè)施的最優(yōu)恢復(fù)順序；三是物資的調(diào)配決策問題即選擇物資調(diào)配點(diǎn)，確定物資調(diào)配量的問題。這三個問題既相互聯(lián)系又有所區(qū)別，共同構(gòu)成完整的應(yīng)急電力物資的調(diào)配方案，見圖1。

圖1 電力物資的調(diào)配方案Fig.1 Power material allocation program

從電力物資的實(shí)際調(diào)配流程出發(fā)，按其階段性分解為最優(yōu)路徑、物資需求優(yōu)先級和物資調(diào)配三個子問題分別進(jìn)行研究。對這三個子問題，可分別通過圖論、連續(xù)潮流法和線性規(guī)劃進(jìn)行求解。

3 電力物資調(diào)配的最優(yōu)路徑

3.1 數(shù)學(xué)模型

電力公司在各地設(shè)立了各級不同儲備規(guī)模的電力物資儲備倉庫，以便在電網(wǎng)發(fā)生故障或?yàn)?zāi)變時能夠及時調(diào)集物資進(jìn)行搶修。不防把各個物資倉庫、交通樞紐和被破壞的輸電線路抽象為節(jié)點(diǎn)，而節(jié)點(diǎn)之間的連線距離代表兩節(jié)點(diǎn)間物資運(yùn)送的時間。

由于電力系統(tǒng)物資需求的季節(jié)性和復(fù)雜性，根據(jù)具體的運(yùn)輸條件只能對運(yùn)輸時間做出一個近似的模糊估計(jì)。為了有效地刻畫實(shí)際中存在的這種時間上的模糊性，本文引入對稱三角模糊數(shù)來表示這種時間的不確定性。此外，由于電力系統(tǒng)的社會公益性及基礎(chǔ)性，通常要求必須在某個時間內(nèi)恢復(fù)電力供應(yīng)，因此對于電力搶險(xiǎn)物資的到達(dá)時間也有限制。而由于模糊數(shù)本身的數(shù)學(xué)性質(zhì)無法與實(shí)數(shù)時間進(jìn)行比較，本文引入保障率指標(biāo)來尋找最優(yōu)路徑，在上述條件下建立電力搶險(xiǎn)物資調(diào)配最優(yōu)路徑的數(shù)學(xué)模型。

設(shè)S1，S2，…，Sn為當(dāng)前的n個電力物資儲備倉庫，D1，D2，…，Dm為m條被破壞的輸電線路即電力物資需求點(diǎn)，它們分布在圖G(V，E)的節(jié)點(diǎn)上，物資儲備倉庫與物資需求點(diǎn)之間通過交通道路相連。圖G中除上述節(jié)點(diǎn)外的其余節(jié)點(diǎn)代表交通樞紐。對G中的每一條邊e對應(yīng)權(quán)值為ω(e)，在模型中代表物資在兩個節(jié)點(diǎn)之間的運(yùn)送時間。

設(shè)Rij為Si到Dj的所有通路的集合，若P是G中連接任意兩點(diǎn)的一條路，路P的權(quán)為P中所有邊的權(quán)之和記為ω(P)：

(1)

設(shè)t為物資運(yùn)送限制期，則滿足要求的路徑集合為A={[P|ω(P)≤t，P∈R}，要在滿足要求的路徑里尋找最短的一條P0，因此電力物資調(diào)配的目標(biāo)函數(shù)為

(2)

在上述模型中，ω(P)為對稱三角模糊數(shù)，因此路徑之間通常無法直接比較，本文通過引入保障率指標(biāo)來解決這一問題。

定義保障率M(P，t)為路徑P的運(yùn)輸時間小于等于限制期t的程度。對保障率進(jìn)行有效而準(zhǔn)確的分析，可以衡量路徑承擔(dān)運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)的能力。

對任意一個對稱三角模糊數(shù)

a=[al，am，au]

(3)

可知

(4)

函數(shù)圖像如圖2所示。把區(qū)間[al，au]看作是時間的可能范圍，把μa(x)看作是時間可能性分布密度，而限制期t為普通實(shí)數(shù)，可用時間t所截三角形面積(如圖2陰影部分)與整個三角形面積的比來定義a≤t的可能度，即模型中的保障率指標(biāo)。

對時間限制t得出路徑P的保障率指標(biāo)表達(dá)式如下[8]：

M(P，t)=

(5)

式中權(quán)值ω(P)l，ω(P)m，ω(P)u為[9]

(6)

因此目標(biāo)函數(shù)式(2)可等效為

(7)

圖2 對稱三角模糊數(shù)的隸屬函數(shù)Fig.2 Membership function of symmetrictriangular fuzzy number

3.2 模型求解

因路徑權(quán)值由三角模糊數(shù)表示，不能直接運(yùn)用最短路算法(如Floyd算法、Dijkstra算法)。由文獻(xiàn)[10]可知，式(7)可轉(zhuǎn)化為如下等價形式求解。

(8)

式中x0∈[-1，0]

路徑P0對應(yīng)保障率為

(9)

由于式(8)是一個較復(fù)雜的非線性路徑問題，進(jìn)一步將這一問題進(jìn)行轉(zhuǎn)化。

記P(x)：

(10)

P(x)為給定 值時，式(10)的最優(yōu)解對應(yīng)的路徑，因此問題最終轉(zhuǎn)化為先求x的值，再利用最短路算法，求取最優(yōu)路徑[10,11]。記：

(11)

x的具體求解步驟如下：

①令x=0，若Q(0)≤t，則P(0)為最優(yōu)路徑，否則轉(zhuǎn)②；

②令x=-1，若Q(-1)>t，則P(-1)為最優(yōu)路徑，否則轉(zhuǎn)③；

③令x′=-1，x″=0轉(zhuǎn)④；

④取x=(x′+x″)/2，若|Q(x)-t|<ξ，則P(x)為最優(yōu)路徑，停止。否則，轉(zhuǎn)⑤；

⑤若Q(x)>t，則讓x″=x，否則x′=x，轉(zhuǎn)④。

4 物資需求的優(yōu)先級

由于遭到破壞的電力設(shè)施眾多，實(shí)際情況中物資倉庫的物資儲量及運(yùn)輸能力有限，必須集中物資優(yōu)先恢復(fù)電網(wǎng)中的重要設(shè)備。對電力設(shè)備恢復(fù)的優(yōu)先級確定應(yīng)以能夠最大程度增強(qiáng)系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定裕度為目標(biāo)。由于電網(wǎng)線路故障的組合情況很多，故障后電網(wǎng)的運(yùn)行方式發(fā)生變化，并隨線路的恢復(fù)而改變。本文不考慮電力物資需求的動態(tài)博弈性，只討論電網(wǎng)發(fā)生故障后既定的電力物資調(diào)配方案，以線路恢復(fù)后電網(wǎng)的最大輸電能力作為物資調(diào)配方案中對線路重要性的評估指標(biāo)。電網(wǎng)最大輸電能力(TTC)是指系統(tǒng)在滿足一定的安全穩(wěn)定約束條件下可以傳輸?shù)淖畲蠊β蔥12]，以此作為指標(biāo)可以制定出合理高效的物資調(diào)配方案，達(dá)到最快最好恢復(fù)電網(wǎng)輸電能力的目的。

用連續(xù)潮流法計(jì)算TTC的思想是在給定的發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)群和負(fù)荷節(jié)點(diǎn)群上，在一定系統(tǒng)運(yùn)行方式下，分別增加送受電功率，然后求解系統(tǒng)潮流方程，并檢查是否有線路過載或節(jié)點(diǎn)電壓越限，重復(fù)這一過程直到出現(xiàn)越限為止[13]。此時的送點(diǎn)功率即為當(dāng)前運(yùn)行方式下輸電網(wǎng)絡(luò)的最大輸電能力。根據(jù)這一思想，引進(jìn)負(fù)荷參數(shù) ，并假設(shè)有 個負(fù)荷節(jié)點(diǎn)且負(fù)荷的有功無功按比例增長，得到目標(biāo)函數(shù)：

(12)

通過計(jì)算恢復(fù)不同線路的TTC，以此對線路重要性進(jìn)行評價，得出物資需求的優(yōu)先級排序。

5 電力物資調(diào)配

5.1 問題描述

通過上述分析可獲得從倉庫到需求點(diǎn)的最高保障率路徑和物資需求的優(yōu)先級。此外還需確定調(diào)用哪些倉庫的物資，每個倉庫針對不同的物資需求點(diǎn)調(diào)運(yùn)多少物資，才能使其綜合效益最高。應(yīng)急電力物資調(diào)配的最終目標(biāo)是在滿足物資需求和限制期的條件下，考慮各物資需求點(diǎn)在受損電網(wǎng)運(yùn)行中的重要性，使方案能在限制期內(nèi)完成物資調(diào)配的綜合保障率最高。

綜合考慮運(yùn)輸路徑的保障率和線路重要性的影響可能遇到以下問題：線路的優(yōu)先級別雖然很高，但是通過最優(yōu)路徑計(jì)算所有倉庫都不能在限制期內(nèi)滿足其物資供應(yīng)。由于電力物資供應(yīng)的首要目標(biāo)為及時性和有效性，在制定應(yīng)急電力物資調(diào)配方案時，對物資運(yùn)輸?shù)膬?yōu)先級還需根據(jù)保障率做出調(diào)整，剔除所有倉庫對其物資運(yùn)輸?shù)谋Ｕ下示鶠?的線路(在本文的物資調(diào)配方案中不考慮對其的物資運(yùn)輸)，從而形成新的物資運(yùn)輸優(yōu)先級排序，完成物資調(diào)配方案的建立。

5.2 數(shù)學(xué)模型及求解

完整的物資調(diào)配方案是根據(jù)建立的物資需求優(yōu)先級排序結(jié)果，依次針對每一個物資需求點(diǎn)建立物資調(diào)配方案形成的。若某一優(yōu)先級別只有單一需求點(diǎn)，則最優(yōu)方案的做法是：選取保障率最高的倉庫參與應(yīng)急。如果它的全部物資量小于需求量,則再讓保障率第二高的倉庫參與應(yīng)急，以此類推,直至滿足應(yīng)急物資的需求。若涉及到某一優(yōu)先級別有多個物資需求點(diǎn)的情況，則需要找到一個全局的綜合保障率來刻畫該方案的優(yōu)劣。對上述單點(diǎn)和多點(diǎn)問題建立統(tǒng)一的數(shù)學(xué)模型如下：

假設(shè)任一可行方案表示為

(13)

定義該方案的綜合保障率為

(14)

則最優(yōu)方案φ*對應(yīng)目標(biāo)函數(shù)如下：

(15)

此模型是一個有約束條件的線性規(guī)劃問題，用現(xiàn)有的各類線性規(guī)劃求解方法很容易求得結(jié)果。對每一優(yōu)先級的物資需求點(diǎn)利用式(15)計(jì)算，即可得到完整的物資調(diào)配方案。

6 算例分析

6.1 最優(yōu)路徑

如圖3所示，該網(wǎng)絡(luò)為一邊權(quán)為對稱三角模糊數(shù)的模糊交通網(wǎng)絡(luò)。

以IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例，假設(shè)事故時線路6-13、2-5、6-11、12-13、5-4退出運(yùn)行，對相應(yīng)受損設(shè)備進(jìn)行搶修需電力物資的供給才能進(jìn)行，分別將以上線路和物資倉庫抽象為交通網(wǎng)絡(luò)圖中的節(jié)點(diǎn)。線路與節(jié)點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系如表1。物資倉庫與節(jié)點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系如表2。

假設(shè)事故后所有物資需求點(diǎn)要求物資在24 h內(nèi)運(yùn)達(dá)才能滿足電力搶險(xiǎn)應(yīng)急要求，用本文的方法搜索從物資倉庫到需求點(diǎn)的最優(yōu)路徑及對應(yīng)保障率(部分結(jié)果)如表3所示。

表1 線路節(jié)點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系表Tab.1 Corresponding relation between nodes and lines

表2 倉庫節(jié)點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系表Tab.2 Corresponding relation between nodes and stores

表3 最優(yōu)路徑及對應(yīng)保障率Tab.3 Optimal path and guarantee rate

圖3 模糊交通網(wǎng)絡(luò)Fig.3 Fuzzy traffic network

6.2 物資需求優(yōu)先級

用連續(xù)潮流法計(jì)算恢復(fù)任一線路的最大輸電能力，將結(jié)果排序如表4所示。

將以上結(jié)果結(jié)合3.1節(jié)的保障率，不考慮綜合保障率為0的物資需求點(diǎn)的物資調(diào)配，得到如表5所示排序結(jié)果。

表4 物資需求的優(yōu)先級排序Tab.4 Priority of material demand

表5 考慮綜合保障率物資運(yùn)輸?shù)膬?yōu)先級排序Tab.5 Priority of material transportation based oncomprehensive guarantee rate

6.3 物資綜合調(diào)配方案

假設(shè)物資倉庫S1，S2，S3的物資儲量分別為90，90，90，故障線路恢復(fù)所需物資對應(yīng)D1，D2，D3，D4，D5分別為40，50，50，50，40。根據(jù)表5的運(yùn)輸優(yōu)先級排序得到物資調(diào)配方案如表6所示。

從以下方案可以看出，考慮應(yīng)急物資調(diào)配時，物資供應(yīng)總量不變的情況下，需有針對的優(yōu)先恢復(fù)重要輸電線路。對于某些重要但短時間內(nèi)并不能滿足其物資供應(yīng)輸電線路，無法恢復(fù)運(yùn)行，則不予優(yōu)先考慮。選擇綜合保障率較小的調(diào)配方案符合實(shí)際要求。

表6 物資調(diào)配方案Tab.6 Material allocation program

7 結(jié)語

針對災(zāi)變后應(yīng)急電力物資的綜合調(diào)配問題，本文在分析事故后電力系統(tǒng)對電力物資需求特征的基礎(chǔ)上，根據(jù)輸電線路對電網(wǎng)最大輸電能力的影響建立了多物資供應(yīng)點(diǎn)、多物資需求點(diǎn)的電力物資調(diào)配模型。通過引入對稱三角模糊數(shù)描述現(xiàn)實(shí)世界的不確定性因素并通過保障率指標(biāo)對模糊目標(biāo)的進(jìn)行轉(zhuǎn)化求解。最后利用線性規(guī)劃快速得到物資調(diào)配方案。由于在變后電力系統(tǒng)的故障情況很多，本文提出的評估線路重要性指標(biāo)只能在一定程度上反映輸電線路恢復(fù)對電網(wǎng)的影響，且影響調(diào)配方案的因素除了時間，還受成本等其他因素影響。如何在更多復(fù)雜情況的影響下建立多目標(biāo)的應(yīng)急電力物資調(diào)配方案是今后的工作方向。

[1] 葉品勇,都洪基,沈曦(Ye Pinyong,Du Hongji,Sheng Xi).Dijkstra算法在最佳搶修路徑計(jì)算中的應(yīng)用(Application of the Dijkstra algorithm in the best repairing path)[J].繼電器(Relay)，2006,34(12):39-41，51.

[2] 張銘泉,胥鳴,秦文韜(Zhang Mingquan,Xu Ming,Qin Wentao).基于改進(jìn)粒子群算法的電力通信網(wǎng)最佳搶修路徑問題的研究(Research of the best repair path based on an improved particle swarm optimization in power communication network)[J].科學(xué)技術(shù)與工程(Science Technology and Engineering),2008,8(22):5990-5995.

[3] Fan Y. Optimal Routing Through Stochastic Networks[D].USA: University of Southern Californian, 2003.

[4] Yu Gang,Yang Jian. On the robust shortest path problem[J].Computers and Operations Research, 1998,25(6):457-568.

[5] 鄒志云,宋程,虢向陽(Zou Zhiyun, Song Cheng, Guo Xiangyang).基于灰色理論的應(yīng)急物流最優(yōu)路徑選擇(How to select the optimal emergent logistics route based on grey theory)[J].物流技術(shù)(Logistics Technology),2008,27(1):46-48.

[6] Rathi A K, Solanki R S, Church R L. Allocating resources to support a multicommodity flow with time windows[J].Logistics and Transportation Review,1993,28(1):167-188.

[7] Linet Ozdamar, Ediz Ekinci, Beste Kucukyazici. Emergency logistics planning in natural disasters[J].Annals of Operation Research, 2004,129(1):217-245.

[8] 何建敏,劉春林(He Jianmin, Liu Chunlin).限制期條件下應(yīng)急車輛調(diào)度問題的模糊優(yōu)化方法(Fuzzy programming problem for vehicle dispatch under time restriction)[J].控制與策(Design and Control),2001,16(3):318-321.

[9] 戴更新,達(dá)慶利(Dai Gengxin,Da Qingli).多資源組合應(yīng)急調(diào)度問題的研究(The study of combinatorial scheduling problem in emergency systems)[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐(Systems Engineering Theory & Practice),2009,12(9):52-55.

[10]何建敏，劉春林，曹杰,等.應(yīng)急管理與應(yīng)用系統(tǒng)一選址、調(diào)度與算法[M].北京:科學(xué)出版社，2005.

[11]陳大宇,肖峻,王成山(Chen Dayu,Xiao Jun,Wang Chengshan).基于模糊層次分析法的城市電網(wǎng)規(guī)劃決策綜合評判(A Fahp-based Madm method in urban power system planning)[J].電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報(bào)(Proceedings of the CSU-EPSA),2003,15(4):83-88.

[12]劉盛松,蔣傳文,侯志儉(Liu Shengsong,Jiang Chuanwen,Hou Zhijian).基于最優(yōu)潮流的最大傳輸能力計(jì)算(Optimal power flow based total transfer capability calculation)[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)(Journal of Shanghai Jiaotong University),2004,38(8):1233-1237.

[13]劉煥志,李揚(yáng),陳霄(Liu Huanzhi,Li Yang,Chen Xiao).基于連續(xù)潮流的輸電網(wǎng)可用輸電能力計(jì)算(Availiable transfer capability calculation based on continual power flow for transmission network)[J].電力自動化設(shè)備(Electric Power Automation Equipment),2003,23(12):5-9.

DesignofEmergencyPowerMaterialAllocationModel

YANG Xu-xin1， LIU Jun-yong1， JI Hong-liang2， GUO Xiao-ming1，HE Xing-qi1， PAN Rui1

(1.School of Electrical Engineering and Information，Sichuan University，Chengdu 610065， China；2.Ningxia Electric Power Company，Ningxia 750001， China)

The effective and timely supply of power material is the basic guarantee for quickly service restoration after a disaster. Scientific and rational allocation of power material could greatly reduce the time of recovery, and increase the safety of power grid and the efficiency in handling the accident. Triangular fuzzy number was used to simulate the uncertainties in the emergency response activities. Based on the characteristics of demand for power material, the optimal path with time limits is determined by the guarantee rate of time for material supply. And a mathematical model of emergency power material allocation program for multi-material reserves and multi-material needs was established to achieve the goal of maximizing total transfer capability of the grid. Examples proved the efficiency and validity of the proposed approach.

material allocation； triangular fuzzy number； guarantee rate； total transfer capability

2010-01-21

2010-04-06

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(50977059)

TM769；TM73

A

1003-8930(2011)02-0085-07

楊旭昕(1988-)，男，本科，主要從事電力系統(tǒng)穩(wěn)定與控制方向研究。Email:yangxuxin@gmail.com

劉俊勇(1963-)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事電力市場、分布式發(fā)電、靈活輸電與電力系統(tǒng)可視化等方面的研究。Email:scdxliu@ehdc.com.cn

季宏亮(1970-)，男，高級工程師，工程碩士，主要從事繼電保護(hù)，自動化方向研究。Email:sck2101@163.com