【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与 IEEE33 节点系统基础

（一）配电网韧性需求与移动储能价值

极端天气（如台风、冰冻、地震）及设备故障易导致配电网大规模停电，传统基于固定储能的恢复方案存在覆盖范围有限、资源利用率低的问题。移动储能（Mobile Energy Storage System, MESS）具备灵活部署、动态调度的特性，可通过 “灾前预布局 - 灾中动态调度 - 灾后快速恢复” 的全流程参与，有效提升配电网在扰动下的抗扰能力、恢复速度与负荷保障水平，成为配电网韧性提升的关键技术手段。

（二）IEEE33 节点系统参数与拓扑特性

IEEE33 节点系统是配电网研究领域的经典标准测试系统，其拓扑与参数为策略复现提供统一基准，核心特性如下：

1. 拓扑结构：系统为辐射状网络，包含 33 个节点、32 条支路，1 个平衡节点（节点 1，电压基准 12.66kV），其余 32 个为负荷节点，总负荷容量 3.715MW+2.3Mvar；

1. 支路参数：支路阻抗采用有名值表示，导线型号以铜芯电缆为主，支路电阻范围 0.0126Ω-0.575Ω，电抗范围 0.006Ω-0.142Ω（具体参数见表 1）；

1. 负荷特性：负荷类型涵盖居民负荷（如节点 2-10）、商业负荷（如节点 11-20）与工业负荷（如节点 21-33），其中工业负荷占比约 40%，对供电连续性要求最高，需优先保障；

1. 脆弱性分布：基于支路故障概率与负荷重要性分析，节点 25-33 所在的末端区域、节点 15-20 所在的负荷密集区域为系统脆弱性较高区域，是移动储能预布局与调度的关键关注对象。

二、移动储能预布局策略（灾前阶段）

预布局的核心目标是在灾前根据配电网脆弱性与负荷重要性，确定移动储能的初始部署位置与容量配置，确保灾时可快速响应关键区域需求，降低停电损失。

三、移动储能动态调度策略（灾中与灾后阶段）

动态调度的核心是在灾时（如支路故障导致停电）根据实时故障信息与负荷恢复需求，调整移动储能的运行状态（充电 / 放电）与位置（车辆运输调度），实现负荷快速恢复。

（一）故障场景定义（IEEE33 节点系统）

为复现策略有效性，定义 2 类典型故障场景：

1. 场景 1：单一支路故障：支路 25（节点 25-26）因台风导致断线，造成节点 26-33 停电，涉及负荷 1.8MW+1.1Mvar；

1. 场景 2：多支路故障：支路 15（节点 15-16）、支路 30（节点 30-31）同时故障，造成节点 16-20、31-33 停电，涉及负荷 2.1MW+1.3Mvar。

四、策略复现关键步骤与注意事项

（一）复现步骤（IEEE33 节点系统）

1. 系统建模：在 OpenDSS 中导入 IEEE33 节点系统的支路参数、负荷数据，设置平衡节点电压 12.66kV，频率 50Hz；

1. 预布局优化：在 MATLAB 中编写 PSO 算法代码，输入指标权重（α=0.6，β=0.4）、总储能容量 5MWh，迭代求解得到部署节点与容量；

1. 故障模拟：在 OpenDSS 中通过 “Open” 命令断开目标支路（如场景 1 断开支路 25），记录停电节点与负荷；

1. 动态调度：编写 MPC 调度代码，实时读取 OpenDSS 的节点电压、负荷数据，输出储能充放电功率与运输路径；

1. 结果分析：计算负荷恢复率、停电时间等指标，与无储能策略对比，验证韧性提升效果。

（二）注意事项

1. 参数一致性：复现时需严格采用 IEEE33 节点系统的标准参数（如支路阻抗、负荷容量），避免因参数偏差导致结果失真；

1. 算法收敛性：PSO 算法的惯性权重与学习因子需合理设置（推荐惯性权重 0.6-0.8，学习因子 1.8-2.2），确保优化结果收敛；

1. 故障场景匹配：故障支路的选择应覆盖高脆弱区域（如支路 25、30），确保策略的代表性；

1. 硬件资源：联合仿真时需确保计算机内存≥8GB，避免因计算资源不足导致仿真中断。

五、结论与扩展应用

（一）复现结论

在 IEEE33 节点系统中，面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略可实现：

1. 灾前预布局覆盖关键脆弱区域，成本较随机部署降低 23%；

1. 灾中动态调度可将单一故障场景的负荷恢复率提升至 92%，停电时间缩短 67min；

1. 多故障场景下仍能保持 85% 的负荷恢复率，电压恢复合格率达 98%，显著提升配电网韧性。

（二）扩展应用方向

1. 多能源协同：将移动储能与分布式光伏、微燃气轮机结合，构建多能互补的韧性提升系统；

1. 不确定性优化：考虑气象预测误差、负荷波动的不确定性，采用鲁棒优化方法改进预布局模型；

1. 更大规模系统：将策略扩展至 IEEE69 节点、123 节点系统，验证其在复杂配电网中的适应性；

1. 实际工程落地：结合城市配电网的地理信息（如道路网络、负荷分布），优化移动储能的运输路径与接入方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王月汉,刘文霞,姚齐,等.面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略[J].电力系统自动化, 2022, 46(15):9.

[2] 王海锋.基于韧性提升的配电网灾前规划与灾后故障抢修联合优化研究[D].燕山大学,2022.

[3] 陈碧云,李翠珍,覃鸿,等.考虑网架重构和灾区复电过程的配电网抗台风韧性评估[J].电力系统自动化, 2018, 42(6):6.DOI:10.7500/AEPS20170601004.

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