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🔥 内容介绍
摘要: 主动配电网(ADNs)的快速发展对电力系统运行和控制提出了新的挑战。本文针对IEEE 33节点主动配电网，提出了一种基于多时间尺度滚动优化的电压和无功功率优化控制策略。该策略将优化问题分解为日调度和实时控制两个时间尺度，分别优化日运行计划和实时电压、无功功率控制，并采用滚动优化方法，以适应配电网运行中的不确定性和动态变化。仿真结果表明，该方法能够有效提高电压质量，降低系统无功损耗，增强系统鲁棒性，为主动配电网的优化运行提供了一种有效的技术手段。
关键词: 主动配电网；多时间尺度；滚动优化；电压优化；无功功率优化；IEEE 33节点
1. 引言
随着分布式电源(DG)的广泛接入，传统被动配电网正逐步向主动配电网(ADNs)转型。ADNs具有更高的灵活性和可控性，能够更好地适应分布式电源的随机性和波动性。然而，ADNs的复杂性也带来了新的挑战，例如电压波动、无功功率平衡以及系统稳定性等问题。为了提高ADNs的运行效率和可靠性，需要开发先进的控制和优化算法。
传统的优化方法，例如线性规划和非线性规划，通常需要准确的预测信息和完整的系统模型。然而，在实际的ADNs运行中，负荷预测和DG输出存在不确定性，难以获得精确的系统信息。因此，传统的优化方法难以满足ADNs的实时控制需求。
滚动优化是一种有效的解决不确定性问题的策略。它通过不断预测未来一段时间的系统状态，并根据预测结果进行优化，然后执行第一段时间的优化结果，随后再进行新的预测和优化，以此循环往复。这种方法能够适应系统的动态变化，提高控制的实时性和适应性。
本文针对IEEE 33节点主动配电网，提出了一种基于多时间尺度滚动优化的电压和无功功率优化控制策略。该策略将优化问题分解为日调度和实时控制两个时间尺度，分别优化日运行计划和实时电压、无功功率控制，并结合滚动优化算法，提高控制的效率和鲁棒性。
2. 模型建立
2.1 主动配电网模型: 本文采用IEEE 33节点测试系统作为研究对象，该系统包含多个分布式电源(如光伏发电和风力发电)、可控补偿器(SVC)和可调节负载。采用改进的潮流计算方法考虑了分布式电源的功率输出特性和可控补偿器的电压调节能力。
2.2 优化目标: 本研究的优化目标包括：最小化系统无功损耗；维持节点电压在允许范围内；保证系统运行的稳定性和安全性。
2.3 约束条件: 优化过程需要考虑以下约束条件：
节点电压约束: 各节点电压幅值需保持在规定的范围内。
支路潮流约束: 各支路潮流需满足其额定容量限制。
DG输出功率约束: 分布式电源的功率输出需满足其自身的运行约束。
SVC的容量约束: 可控补偿器的容量需满足其物理限制。
3. 多时间尺度滚动优化策略
本文提出的多时间尺度滚动优化策略包含日调度和实时控制两个时间尺度：
3.1 日调度: 在日调度阶段，基于负荷预测和分布式电源的功率预测，利用混合整数线性规划(MILP)或其他合适的优化算法，优化日运行计划，确定各可控设备(包括SVC和可调节负载)的设定值。日调度具有较长的时间范围，通常为一天。
3.2 实时控制: 在实时控制阶段，采用快速响应的优化算法，例如粒子群优化算法(PSO)或改进型遗传算法(GA)，根据实时测量数据和短期预测结果，对日调度结果进行调整，以适应系统运行中的不确定性和波动性。实时控制具有较短的时间范围，通常为几分钟或几秒钟。
3.3 滚动优化机制: 日调度和实时控制均采用滚动优化机制，即在每个滚动窗口内进行优化，并将优化结果的第一阶段实施，然后根据新的测量数据和预测结果，重新进行优化，以此循环往复。滚动优化能够有效地处理预测误差和系统扰动，提高控制的适应性和鲁棒性。
4. 仿真结果与分析
基于MATLAB/Simulink平台，对提出的多时间尺度滚动优化策略进行仿真实验。仿真结果表明：
该策略有效地降低了系统无功损耗，提高了系统运行效率。
该策略有效地保持了各节点电压在允许范围内，提高了电压质量。
该策略具有较强的鲁棒性，能够有效地应对负荷波动和分布式电源的随机性。
与传统的优化方法相比，该策略具有明显的优势，能够更好地适应ADNs的复杂性和动态性。
5. 结论
本文针对IEEE 33节点主动配电网，提出了一种基于多时间尺度滚动优化的电压和无功功率优化控制策略。该策略将日调度和实时控制相结合，并采用滚动优化机制，能够有效地提高电压质量，降低系统无功损耗，增强系统鲁棒性。仿真结果验证了该策略的有效性和可行性，为主动配电网的优化运行提供了一种有效的技术手段。未来研究可以进一步考虑更复杂的ADNs模型、更精确的预测模型以及更有效的优化算法，以进一步提高控制的性能和效率。 此外，对不同滚动窗口大小和优化算法的选择对控制效果的影响也需要更深入的研究。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 邵波伟.基于分布鲁棒和多时间尺度的主动配电网优化调度策略[D].吉林化工学院,2024.
[2] 夏建坤.基于矩差分析的配电网分布式储能优化配置[D].北京交通大学,2023.
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