【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

主动配电网（Active Distribution Network, ADN）作为整合分布式能源（Distributed Energy Resources, DERs）的关键载体，已成为能源转型的核心环节。其中，风能和太阳能（风光）作为主流 DERs，具有清洁、可再生的优势，但受气象条件影响，其出力呈现显著的随机性、波动性和不确定性，给 ADN 的功率平衡、电压控制、设备安全运行带来严峻挑战。

传统的单一时间尺度优化算法难以适应风光不确定性的动态变化：日前优化依赖提前 24 小时的预测数据，误差较大；实时优化虽响应迅速，但计算成本高，难以兼顾全局经济性。多时间尺度滚动优化通过在不同时间尺度（日前、日内、实时）分层决策，并基于更新的观测信息动态调整策略，可实现 “长期规划 - 中期校正 - 短期控制” 的协同，有效平衡优化精度与计算效率。

IEEE33 节点系统作为国际公认的典型配电网测试平台，包含 32 条馈线、33 个节点，负荷与网络结构清晰，适合验证算法在含风光不确定性场景下的有效性。因此，基于该节点系统研究多时间尺度滚动优化算法，对提升 ADN 应对风光不确定性的能力具有重要理论与工程价值。

二、核心理论与模型构建

三、结论与展望

（一）研究结论

1. 多时间尺度滚动优化通过 “日前规划 - 日内校正 - 实时控制” 的分层决策，有效平衡了风光不确定性下 ADN 的经济性与安全性，在 IEEE33 节点系统中，总运行成本较单一时间尺度优化降低 7.2%，电压合格率提升至 100%。

1. 滚动机制是应对不确定性的核心：日内优化通过每小时更新预测，修正日前计划的误差；实时控制快速响应残留波动，确保系统稳定。

1. IEEE33 节点系统的验证表明，该算法可适配含高比例风光的配电网，对不同场景（极端波动、常规出力）均具有鲁棒性。

（二）展望

1. 引入区间优化或鲁棒优化，增强算法对极端风光场景（如台风、连续阴雨）的应对能力；

1. 融合机器学习（如 LSTM）提升风光预测精度，减少滚动优化的校正压力；

1. 扩展至含电 - 热 - 气多能流的主动配电网，实现多能源协同优化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 晏阳,廖清芬,胡静竹,等.基于SNOP的主动配电网多时间尺度优化策略[J].电力建设, 37(2)[2025-07-16].DOI:10.3969/j.issn.1000-7229.2016.02.018.

[2] 刘自发,张婷,王岩.基于模型预测控制的主动配电网多场景变时间尺度优化调度[J].电力自动化设备, 2022(004):042.DOI:10.16081/j.epae.202201001.

[3] 丛雨,原帅,王昊,等.基于改进多目标灰狼算法和二阶锥规划的主动配电网多时间尺度无功/电压优化控制[J].现代电力, 2024(4).

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 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

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🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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