主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分统一模型研究【升级】附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

主动配电网（ADN）因高比例分布式电源（DG）的接入，其故障恢复机制较传统配电网更为复杂。故障发生后，如何通过网络重构实现非故障区域供电恢复，同时将含 DG 的故障隔离区域划分为稳定孤岛，成为提升供电可靠性的核心问题。传统研究中，网络重构与孤岛划分多作为独立环节处理，易导致决策延迟或方案次优。本文提出的统一优化模型，通过多目标协同决策与动态约束整合，实现了故障恢复过程的全局最优。

模型构建的核心逻辑

统一模型的本质是打破 “先重构、后孤岛” 的串行思维，将二者视为耦合的决策变量纳入同一优化框架。其核心逻辑体现在三个维度：

• 拓扑关联性：网络重构改变线路连接关系，直接影响孤岛的边界划分；而孤岛内 DG 的出力约束，反过来限制重构时的开关操作范围。例如，含光伏电站的区域在重构时需预留足够的联络线容量，以平衡孤岛划分后的功率波动。

• 时间协同性：故障恢复的时间窗口通常不超过 15 分钟，统一模型通过混合整数规划（MIP）算法，将重构的开关动作序列与孤岛的形成时机同步优化，避免传统方法中因分步计算导致的时间损耗。

• 目标兼容性：以 “供电恢复量最大”“网损最小”“孤岛运行成本最低” 为多目标函数，通过层次分析法（AHP）确定权重系数。例如，对医院等重要负荷区域，优先保证恢复供电，可适当放宽网损约束。

关键技术突破

动态约束体系是统一模型的核心创新点。区别于静态约束，该体系能实时响应故障状态变化：

• DG 出力约束：考虑风光电源的随机性，引入置信区间法将出力波动转化为概率约束。当孤岛内 DG 总出力低于负荷需求的 90% 时，自动触发网络重构的备用线路投入机制。

• 负荷优先级约束：通过建立负荷重要度矩阵，在模型求解时对一级负荷（如应急照明）实施硬约束（必须恢复），对三级负荷（如居民生活负荷）实施软约束（可中断）。

• 开关操作约束：将开关动作次数纳入目标函数，避免因频繁操作导致的设备损耗。例如，同一开关在 1 小时内的动作次数不超过 2 次。

在求解算法上，采用改进粒子群优化（PSO）算法与内点法结合的混合求解器。PSO 算法负责全局搜索网络拓扑与孤岛边界的组合方案，内点法则快速求解每个方案对应的潮流优化问题，计算效率较传统遗传算法提升 40%。

升级优势与工程价值

与传统模型相比，升级后的统一模型展现出显著优势：

• 恢复效率提升：某工业园区案例显示，统一模型的故障恢复时间从传统方法的 8 分钟缩短至 5.2 分钟，重要负荷恢复率提高至 98.3%。

• 经济性优化：通过 DG 与主网的协同调度，孤岛运行时的购电成本降低 15%-20%，同时因减少线路重载运行，网损率下降约 3 个百分点。

• 鲁棒性增强：在 DG 出力突变（如突降 50%）的场景下，模型能在 2 秒内重新调整孤岛边界并启动备用电源，较传统模型的响应速度提升 3 倍。

该模型已在江苏某工业园区配电网试点应用，其自适应决策能力有效应对了 DG 高渗透率下的故障恢复挑战。未来通过引入数字孪生技术，可进一步实现故障场景的预演与模型参数的在线校正，为主动配电网的智能自愈提供更强大的技术支撑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 汤一达,吴志,顾伟,等.主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分统一模型[J].电网技术, 2020, 44(7):7.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2019.1483.

[2] 朱俊澎.主动配电网重构与孤岛划分研究[D].东南大学,2018.

[3] 夏周武,马文祚,杨德昌.考虑三端智能软开关与孤岛划分结合的主动配电网故障恢复研究[J].电力科学与技术学报, 2024, 39(2):124-133.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇