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含光伏逆变器的主动配电网中的电力管理：一种数据驱动的鲁棒方法
摘要： 在智能电网范式下，高比例光伏发电接入的配电网需优化运行资源以实现更高效可靠的性能。本文提出一种多时段混合整数二阶锥规划模型用于配电网馈线运行优化，该模型综合考虑：馈线物理特性、具有日最大投切次数限制的分立控制设备（分接开关与电容器组）、光伏逆变器运行特性，以及太阳能与负荷的不确定性。采用两阶段鲁棒优化框架处理不确定性——将分立控制与连续控制动作分别纳入模型第一阶段与第二阶段。通过自适应数据驱动方式调整多面体不确定集顶点来控制模型保守度，从而更好捕捉不确定参数间复杂的时空关联特性?；诙嘀諭EEE测试馈线的改进版本开展大量计算实验，采用滚动时域样本外评估方法，将所提数据驱动模型与传统确定性模型及预算约束鲁棒模型进行对比。相较于确定性模型，数据驱动方法使网损降低约15%，小时级电压越限减少达98%。结果表明，在平均风险指标与条件风险价值指标方面，本方法较预算约束模型均呈现更优性能。
关键词： 配电系统、数据驱动优化、最优潮流、鲁棒优化、电压/无功控制
更新于2025-09-12 10:27:22
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基于差分进化粒子群优化的含可控风光能源系统的电力系统最优潮流计算
摘要： 现代电力系统中，多种能源产生的电能需在既定限制条件下进行优化规划，以实现电力系统的规划与运行。近年来，全球人口总量增长、人类需求提升、技术进步以及生态系统和全球气候变化，共同导致了电力需求的持续攀升。满足这一能源需求最重要的解决方案之一，是在电力系统中利用可再生能源（RESs）。随着可再生能源的应用，电力系统结构变得更加复杂，含可再生能源的现代电力系统使原本属于规划与运行范畴的最优潮流（OPF）问题成为难题。本文研究了高渗透率可控可再生能源电力系统的最优潮流问题——这类电源因配备备用单元（储能装置）能够注入确定功率。通过分别采用对数正态分布和瑞利概率分布模拟不确定的太阳辐照度与风速，采用差分进化粒子群优化（DEEPSO）算法求解含可控可再生能源的最优潮流问题。在多个测试系统上的仿真表明：相较于飞蛾群算法、回溯搜索算法和差分搜索算法等其他算法，DEEPSO具有更优的有效性与效率。此外，威尔科克森符号秩检验进一步验证了DEEPSO算法的优越性、有效性和鲁棒性。
关键词： 电力系统规划、最优潮流、太阳能、风能、优化
更新于2025-09-12 10:27:22
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[2019年IEEE米兰PowerTech会议 - 意大利米兰 (2019年6月23-27日)] 2019年IEEE米兰PowerTech - 含光伏的配电网日前优化负荷灵活性研究
摘要： 本文提出一种方法学，用于计算未来24小时内可激活的负荷需求灵活性，以解决高渗透率间歇性分布式电源导致的不平衡低压配电网可能出现的故障技术影响。该方法通过负荷转移作为灵活性启用机制，在需求响应计划环境中构建。为此，基于不平衡最优潮流建立非线性优化问题，从而确定各需求响应用户在配电网运营商请求下可提供的负荷灵活性。提前一天预测用电需求及天气状况。该优化问题采用序列化方式在日框架内求解，将整体问题分解为多个优化?？?。每个?？橹谢袢×榛罡汉尚枨?，并根据计划负荷需求的变化更新后续模块的负荷需求预测。该方法应用于实际配电网，负荷数据来自智能计量基础设施。结果表明，该方法在解决高不平衡运行状态下电网技术问题方面具有显著优势。
关键词： 光伏发电、需求响应、负荷灵活性、配电网、最优潮流
更新于2025-09-12 10:27:22
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[2018年IEEE第七届世界光伏能源转换大会（WCPEC）（第45届IEEE光伏专家会议、第28届国际光伏科学与工程会议及第34届欧洲光伏专家会议联合会议）- 美国夏威夷州威科洛亚村（2018年6月10日-15日）] 2018年IEEE第七届世界光伏能源转换大会（WCPEC）（第45届IEEE光伏专家会议、第28届国际光伏科学与工程会议及第34届欧洲光伏专家会议联合会议）- 分布式资源的优化利用以实现微电网能量波动控制
摘要： 本文研究了社区微电网中分布式能源的优化配置。通过进化规划方法进行最优潮流计算，在考虑物理和运行约束条件下实现资源的最优分配，以最低成本满足用电需求。该算法有效管理并控制了微电网内的能源波动，研究了高比例分布式能源接入的不同场景。公用电网既可作为稳定供电来源，也可作为备用电源。该算法成功实现了资源优化配置，同时达到了较高的负荷率水平。
关键词： 需求响应、分布式能源资源、最优潮流、微电网、光伏系统、电池储能系统
更新于2025-09-11 14:15:04