【风光不确定】基于多时间尺度滚动优化算法的主动配电网研究【IEEE33节点】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本研究针对风光电源的不确定性对主动配电网运行的影响，提出基于多时间尺度滚动优化算法的主动配电网运行优化策略。以 IEEE33 节点系统为研究对象，构建考虑风光出力不确定性、负荷波动、分布式电源接入等因素的多时间尺度优化模型。通过将时间尺度划分为超短期、短期和中期，分别采用不同的优化方法和控制策略，实现主动配电网在不同时间维度上的优化运行。仿真结果表明，该算法能够有效应对风光不确定性，降低网络损耗，提高供电可靠性和经济性，为主动配电网在高比例风光接入场景下的运行提供了可行方案。

一、引言

随着全球对清洁能源的大力推广，风力发电和光伏发电在电力系统中的占比日益增加 。然而，风光资源受气象条件影响，具有随机性、间歇性和波动性等不确定性特征，给主动配电网的安全、稳定、经济运行带来了巨大挑战 。传统配电网的运行控制策略难以适应风光电源的不确定性，导致电网运行效率降低、电能质量下降、供电可靠性变差等问题 。

多时间尺度滚动优化算法通过将时间划分为多个不同尺度，针对各尺度的特点采用相应的优化策略，能够有效处理风光不确定性和系统动态变化 。IEEE33 节点系统是电力系统研究中的经典测试系统，具有一定的代表性 。因此，本研究基于 IEEE33 节点系统，开展基于多时间尺度滚动优化算法的主动配电网研究，旨在提出一种高效的主动配电网运行优化策略，提升电网对风光不确定性的适应能力。

二、多时间尺度滚动优化算法原理

2.1 时间尺度划分

将主动配电网的运行时间尺度划分为超短期（分钟级）、短期（小时级）和中期（日级） 。

• 超短期：主要应对风光出力和负荷的快速变化，时间尺度通常为 15 分钟 - 1 小时 。该尺度下，风光出力和负荷的波动较为频繁，需要快速调整控制策略以维持电网的稳定运行。

• 短期：考虑一天内风光出力和负荷的变化趋势，时间尺度一般为 1 - 24 小时 。此尺度下，可基于气象预报和负荷预测，对分布式电源的出力、储能系统的充放电等进行优化调度。

• 中期：以日为时间单位，主要用于制定设备检修计划、分布式电源的投资规划等，考虑一周或一个月内的电网运行情况 。

2.2 滚动优化机制

在每个时间尺度内，采用滚动优化机制。以超短期为例，每隔一定时间（如 15 分钟），根据最新的风光出力预测、负荷预测数据以及电网实时运行状态，重新进行一次优化计算，更新控制策略 。这种滚动优化方式能够及时跟踪风光不确定性和系统状态的变化，使主动配电网始终处于较优的运行状态 。

三、基于 IEEE33 节点的主动配电网优化模型构建

3.1 系统模型

以 IEEE33 节点系统为基础，考虑风力发电机、光伏电站等分布式电源的接入，以及储能系统、有载调压变压器、电容器组等设备的配置 。建立节点电压、支路功率、功率平衡等数学模型，描述主动配电网的运行状态 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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