【配电网】基于SOE的随机配电网重构研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

配电网作为电力系统的重要组成部分，其安全、稳定、经济运行至关重要。然而，配电网面临着日益增长的负荷需求、分布式电源的广泛接入以及频繁发生的故障事件等挑战。传统的确定性配电网重构方法难以有效应对这些随机因素带来的不确定性。本文研究基于SOE（State Estimation with Outlier Elimination，带异常值剔除的状态估计）的随机配电网重构方法，旨在通过实时监测和数据驱动，提高配电网运行的可靠性和经济性。文章首先阐述了随机配电网重构的必要性和意义，分析了SOE在随机配电网重构中的应用优势，然后详细讨论了基于SOE的随机配电网重构模型的建立、求解策略以及算例分析，最后总结了研究成果并展望了未来的发展方向。

关键词： 配电网重构；随机优化；状态估计；异常值剔除；分布式电源；

1. 引言

随着经济的快速发展和能源结构的转型，配电网面临着前所未有的挑战。一方面，用户侧的负荷需求日益增长，且呈现出高度随机性和波动性；另一方面，分布式电源（Distributed Generation, DG），如光伏、风电等，的大规模接入，改变了传统配电网的潮流方向和功率平衡模式，增加了运行的复杂性和不确定性。此外，诸如线路跳闸、设备故障等随机事件的发生，也严重影响配电网的安全性和可靠性。传统的确定性配电网重构方法，主要基于预测的负荷和DG出力，难以应对这些随机因素带来的不确定性，可能导致重构方案的性能下降，甚至危及电网的安全稳定运行。

配电网重构是指在满足一定的约束条件下，通过改变开关状态，调整网络拓扑结构，从而优化配电网的运行性能，例如降低网损、提高电压质量、改善供电可靠性等。随机配电网重构则是在考虑负荷需求、DG出力、故障事件等随机因素的前提下，进行配电网的优化重构。这需要在重构模型中引入概率分布或场景模拟等方法，以描述随机变量的不确定性，并设计有效的求解算法，以获得在不同场景下均具有良好性能的重构方案。

状态估计（State Estimation, SE）作为电力系统运行的核心技术，能够根据实时量测数据，估计电网的运行状态，例如节点电压、线路电流等。然而，由于量测误差、通信干扰、设备故障等因素的影响，状态估计的结果可能包含异常值，严重影响估计的准确性和可靠性。带异常值剔除的状态估计（SOE）则是在传统状态估计的基础上，通过识别和剔除异常量测，提高状态估计的精度和鲁棒性。

因此，将SOE应用于随机配电网重构中，可以有效地解决量测数据异常带来的不确定性，提高重构方案的可靠性和有效性。本文将重点研究基于SOE的随机配电网重构方法，探讨其模型建立、求解策略以及应用效果，为提高配电网的运行效率和可靠性提供理论和技术支持。

2. 基于SOE的随机配电网重构必要性与优势

传统的确定性配电网重构方法忽略了配电网运行中存在的各种不确定性因素，导致其在实际应用中存在以下不足：

对负荷预测精度要求高：
确定性重构依赖于准确的负荷预测，然而，配电网负荷具有高度随机性和波动性，精确预测非常困难。预测误差可能导致重构方案无法达到预期的优化效果。
对DG出力预测精度要求高：
随着DG的大规模接入，其出力波动对配电网的影响日益显著。确定性重构忽略了DG出力的不确定性，可能导致电压越限、潮流反向等问题。
无法应对突发故障：
确定性重构通常基于正常运行状态进行优化，难以应对突发的故障事件。当发生故障时，需要重新计算重构方案，响应速度较慢。
难以处理量测数据异常：
确定性重构通常假设量测数据是准确可靠的，忽略了量测误差和异常值的存在。量测数据异常可能导致重构方案的失效。

相比之下，基于SOE的随机配电网重构方法具有以下优势：

考虑随机因素：
通过引入概率分布、场景模拟等方法，考虑负荷需求、DG出力、故障事件等随机因素的不确定性，能够获得在不同场景下均具有良好性能的重构方案。
提高重构方案的鲁棒性：
通过对随机场景进行优化，能够降低重构方案对负荷预测和DG出力预测的依赖，提高其鲁棒性，使其在实际运行中能够更好地适应不确定性。
提高重构方案的响应速度：
基于SOE的随机重构方法可以在离线阶段预先生成多个重构方案，并根据不同的运行场景选择最优方案，从而提高响应速度。
提高量测数据利用率：
SOE能够识别和剔除异常量测，提高状态估计的精度和可靠性，进而提高重构方案的有效性。

3. 基于SOE的随机配电网重构模型

基于SOE的随机配电网重构模型通常包括以下几个组成部分：

3.1 目标函数

目标函数是衡量重构方案优劣的标准。常见的配电网重构目标函数包括：

网损最小化：
降低配电网运行过程中的功率损耗，提高电能利用效率。
电压偏差最小化：
提高配电网的电压质量，保证用户侧的电压稳定。
负荷均衡：
优化各条线路的负荷分布，避免线路过载。
供电可靠性最大化：
提高配电网的供电可靠性，降低用户停电时间。

3.2 约束条件

配电网重构需要满足一系列的约束条件，包括：

潮流约束：
保证配电网的功率潮流满足物理定律，例如节点功率平衡方程、线路潮流约束等。
电压约束：
保证配电网各节点的电压在允许范围内。
线路容量约束：
保证配电网各线路的电流不超过其额定容量。
开关状态约束：
规定开关的动作状态，例如限制开关的动作次数、禁止形成孤岛等。
辐射状网络约束：
保证配电网的拓扑结构始终保持辐射状。

3.3 随机变量的建模

随机配电网重构需要对负荷需求、DG出力、故障事件等随机变量进行建模。常见的建模方法包括：

概率分布：
使用概率分布函数，如正态分布、Beta分布等，描述随机变量的分布规律。
场景模拟：
通过蒙特卡洛模拟等方法，生成多个场景，代表随机变量的不同取值。
区间数：
使用区间数表示随机变量的取值范围。

3.4 SOE模型的建立

SOE模型是在传统状态估计模型的基础上，引入了异常值剔除机制。常见的SOE模型包括：

加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）：
通过调整量测的权重，降低异常量测的影响。
最小绝对值法（Least Absolute Value, LAV）：
使用绝对值作为误差度量，对异常值具有较好的鲁棒性。
M估计法（M-estimation）：
使用特殊的加权函数，对异常值进行抑制。
假设检验法：
通过假设检验的方法，识别和剔除异常量测。

SOE模型通常需要解决以下问题：

异常值的识别：
如何有效地识别出异常量测？
异常值的剔除：
如何剔除异常量测，而不影响状态估计的精度？
计算效率：
如何提高SOE模型的计算效率，使其能够满足实时运行的需求？

3.5 基于SOE的随机配电网重构模型的整合

将SOE模型与随机配电网重构模型进行整合，需要考虑以下几个方面：

SOE模型的应用场景：
SOE模型可以应用于离线阶段，对历史量测数据进行处理，提高历史数据的质量；也可以应用于在线阶段，对实时量测数据进行处理，提高状态估计的精度。
SOE模型与重构模型的交互：
SOE模型可以为重构模型提供更准确的状态估计结果，重构模型可以为SOE模型提供更好的网络拓扑结构。
计算效率：
整合后的模型需要保持较高的计算效率，才能满足实际应用的需求。

4. 基于SOE的随机配电网重构求解策略

基于SOE的随机配电网重构模型是一个复杂的优化问题，需要设计有效的求解策略才能获得高质量的解。常见的求解策略包括：