1. 引言
近年来，随着全球气候变化的加剧，极端天气事件如暴雨、暴雪、飓风等频繁发生，对电力系统造成了严重的破坏。例如，2008年中国南方雪灾导致大量电力线路和变电站停运，2019年超强台风“利奇马”登陆浙江省温岭市致使数百万用户遭受电力中断，2021年河南特大暴雨造成800多条配电线路受损[7]。与此同时，2019年“利奇马”台风登陆中国东南沿海导致600多万用户停电，2021年美国得州极寒天气使约450万居民受到停限电影响[14]。这些事件不仅严重威胁了电力系统的稳定运行，还对城市安全和社会经济发展带来了深远影响。在此背景下，提升电力系统的韧性以应对极端天气的挑战显得尤为紧迫和重要。韧性作为描述系统抵御扰动并快速恢复到正常运行状态的能力，已成为保障电力系统安全的关键因素。因此，研究如何在极端天气下提升电力系统的韧性，具有重要的理论价值和现实意义。
2. 电力系统韧性及相关方法概述
电力系统韧性是指系统在遭受极端天气等外部扰动时，能够迅速恢复至正常运行状态并保持供电可靠性的能力。这一概念强调电力系统在面对各种不可预测的挑战时的适应性和恢复力，确保社会的正常运转和民众的生活质量。当前，提升电力系统韧性的方法主要包括三个方面：优化电网拓扑结构、增强电力设备可靠性以及改进调度策略。
优化电网拓扑结构通过加强网络互联来提高系统的抗灾能力。这意味着通过构建更为复杂和多元的网络连接，使得局部故障不会导致整个系统的崩溃。然而，这种方法往往伴随着较高的改造成本，需要大量的资金投入和技术支持。增强电力设备可靠性则聚焦于提升关键设备的抗灾性能。例如，采用更加耐用的材料或先进的技术来提高发电、输电和变电设备在极端条件下的稳定运行能力。但这种策略也存在一定的局限性，难以全面覆盖所有设备，尤其是在设备种类繁多、数量庞大的电力系统中。改进调度策略能够在不改变硬件条件的情况下，通过灵活调整系统运行状态来提升韧性。这种方法通过优化电力资源的配置和利用，提高系统应对不确定性的能力。然而，其效果在很大程度上依赖于对不确定性的处理能力，包括对极端天气事件的预测和响应能力。鲁棒调度方法因其能够有效应对极端天气带来的不确定性，成为提升电力系统韧性的重要研究方向。它通过建立更为稳健的调度模型，确保系统在各种极端情况下仍能保持良好的运行状态。这不仅具有重要的理论价值，更是在实际应用中对于保障电力供应的连续性和可靠性具有重要意义。综上所述，电力系统韧性的提升需要综合考虑多方面因素，通过技术创新和策略优化共同推进。随着全球气候变化带来的极端天气事件频发，提升电力系统的韧性已成为各国面临的重要挑战和课题。
3. 鲁棒调度方法的理论基础
鲁棒优化原理旨在处理不确定性问题，其核心思想是在最坏情况下寻求最优解，以确保决策的鲁棒性[1]。在构建鲁棒调度方法的数学模型时，通常采用多面体不确定性集合来描述极端天气下的不确定性因素，如风速、负荷波动等。这些不确定性因素被纳入模型的约束条件中，通过自适应鲁棒优化技术，使模型能够在不确定性的变化范围内保持可行性与最优性[11]。此外，分布鲁棒优化方法通过融合极端条件下元件故障概率区间，进一步提升了模型对不确定性的适应能力。这种建模方式不仅考虑了极端天气对电力系统的影响，还为制定有效的调度策略提供了理论支持。
近年来，随着全球气候变化，极端天气事件的频率和强度不断增加，这给电力系统的稳定运行带来了前所未有的挑战。例如，强风可能导致输电线路的舞动和断裂，极端气温则可能影响电力设备的正常运行。在这种背景下，提升电力系统的韧性显得尤为重要。电力系统韧性指的是系统在受到外部干扰时，能够维持基本功能并快速恢复的能力。鲁棒调度方法正是通过优化调度策略，提高电力系统的抗干扰能力和恢复能力。在具体的实施过程中，鲁棒优化方法首先需要对系统中的各种不确定性因素进行建模。例如，对于风电系统，需要考虑风速的波动性以及由此引起的发电功率的波动。同时，负荷预测的准确性也会受到影响，因为极端天气下人们的用电行为可能会发生改变。通过建立多面体不确定性集合，可以将这些不确定因素纳入调度模型的约束条件中，从而保证调度策略在各种可能的情况下都是可行的。
自适应鲁棒优化技术进一步增强了模型的鲁棒性。这种技术可以根据实时数据调整模型参数，使得调度策略能够更好地适应实际运行环境的变化。例如，当检测到风速突然增大时，系统可以自动调整发电计划，确保电力系统的稳定性。分布鲁棒优化方法则通过考虑元件故障的概率区间，提升了模型在极端条件下的可靠性。这种方法不仅考虑了单一元件故障的情况，还考虑了多个元件同时故障的可能性，从而为电力系统提供了更加全面的保护。总之，鲁棒优化方法为提升极端天气下电力系统的韧性提供了一种有效的理论框架和技术手段。通过建立包含不确定性因素的数学模型，并采用自适应和分布鲁棒优化技术，可以制定出具有高度鲁棒性的调度策略，确保电力系统的稳定运行和快速恢复能力。这对于保障社会生产和生活的正常进行具有重要意义。
4. 鲁棒调度方法在极端天气场景下的应用
为提升电力系统在极端天气下的韧性，需首先预测极端天气对电力系统的影响。基于气象数据与电网元件故障率模型，可生成电网故障场景并评估风险成本[12]。例如，在台风灾害下，通过建立台风灾害下可调度风电资源评估模型及典型电网元件故障率模型，能够分析风电出力及故障情景对电网的影响[12]。依据预测结果，制定相应的调度策略，如调整发电机组出力以应对负荷变化，优化电网运行方式以降低失负荷风险[2]。此外，考虑线路故障概率的电力系统预防-紧急协调调度方法，能够在预防阶段采取发电机出力调整、网络拓扑切换等措施，有效降低负荷损失[2]。通过这些策略的实施，鲁棒调度方法能够显著提升电力系统在极端天气场景下的韧性。
5. 鲁棒调度方法的案例分析
通过实际案例分析，可以深入验证鲁棒调度方法在提升电力系统韧性方面的有效性。文献[3]提出了一种应对极端冰灾的电力系统多阶段韧性提升策略，该方法通过对冰灾场景及线路故障率进行建模，并结合线路抗冰能力、系统负荷损失等多维度指标构建综合韧性评估体系。在此基础上，采用灾前线路故障风险预测、灾中机组出力调整以及灾后维修顺序规划等措施，显著降低了系统负荷削减量并提升了恢复速率。仿真结果表明，在IEEE39和IEEE118节点系统中，所提策略能够有效定位系统薄弱环节并提高整体韧性[3]。
此外，文献[10]针对台风天气下的配电系统韧性提升问题，提出了一种基于三阶段鲁棒优化的调度策略。该策略通过线路加固和分布式电源安装，以最小化停电损失和投资成本为目标，建立了考虑台风灾害不确定性的优化模型。通过对偶理论将复杂的双层模型转化为单层模型，并设计迭代算法求解。算例分析表明，该方法能够在“最坏情况”下显著降低切负荷量，提升配电系统的抗灾能力[10]。以上案例充分证明了鲁棒调度方法在极端天气场景下的应用价值，为其在实际电力系统中的推广提供了重要参考。
6. 鲁棒调度方法面临的挑战与解决措施
鲁棒调度方法在实际应用中面临诸多挑战。首先，数据获取的准确性至关重要，极端天气事件的不确定性使得相关数据的采集与预测难度增大，不准确的数据可能导致调度决策失误[9]。其次，构建鲁棒调度模型涉及复杂的数学计算，计算资源的消耗较大，尤其在面对大规模电力系统时，计算时间可能无法满足实时调度的需求。针对这些问题，可采取以下措施：一方面，利用先进的数据采集技术和大数据分析方法，提高数据获取的精度与实时性；另一方面，通过优化算法和改进计算平台，降低计算复杂度，提升计算效率，以确保鲁棒调度方法在实际应用中的有效性与可行性。
7. 鲁棒调度方法的发展前景
随着全球气候变化的加剧，极端天气事件的频率和强度预计将持续上升，这对电力系统的韧性提出了更高要求。鲁棒调度方法作为一种能够有效应对不确定性的优化策略，在未来极端天气应对中具有广阔的发展前景。首先，该方法可以通过整合先进的预测技术和大数据分析手段，进一步提升对极端天气事件影响的预测精度，从而优化调度决策的准确性[6]。其次，针对计算资源消耗较大的问题，未来可以通过引入人工智能算法和高性能计算技术，显著提升模型求解效率，降低计算负担。此外，鲁棒调度方法还可以与分布式能源、微电网等新兴技术相结合，形成多层次的韧性提升策略，以更好地适应未来电力系统的高比例可再生能源接入和复杂运行环境。最后，随着信息物理系统融合程度的加深，鲁棒调度方法有望在信息层与物理层的协同优化中发挥更大作用，为电力系统的全面韧性增强提供理论支持和技术保障[6]。
参考文献
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作者简介：吕恒山（1988—），男，汉族，甘肃嘉峪关人，本科，研究方向为电力工程。
