考虑极端天气线路脆弱性的配电网分布式电源配置优化模型【IEEE33节点】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着全球气候变化的加剧，极端天气事件（如台风、暴雪、洪涝等）的频率和强度日益增加，对配电网的安全稳定运行构成了严峻挑战。传统的配电网规划和运行往往较少充分考虑极端天气下线路的脆弱性，导致在灾害发生时，配电网易遭受大面积停电。分布式电源（Distributed Generation, DG）以其靠近负荷、灵活高效的特点，在提高配电网供电可靠性和韧性方面展现出巨大潜力。本文旨在提出一个考虑极端天气线路脆弱性的配电网分布式电源配置优化模型，以IEEE33节点系统为例，通过优化DG的选址定容，旨在提高配电网在极端天气下的运行韧性。研究内容包括极端天气下线路脆弱性的量化评估方法、基于多目标优化的DG配置模型构建、以及在IEEE33节点系统上的仿真验证。期望本研究能为未来配电网的规划和抗灾能力提升提供有益借鉴。

关键词

极端天气；线路脆弱性；配电网；分布式电源；优化配置；IEEE33节点

1. 引言

电力是现代社会生产和生活不可或缺的能源基础。配电网作为连接发电端与用户端的桥梁，其安全可靠运行至关重要。然而，全球气候变化带来的极端天气事件，如2008年中国南方低温雨雪冰冻灾害、2012年美国桑迪飓风、2017年波多黎各玛丽亚飓风等，均对当地电网造成了毁灭性打击，导致长时间大面积停电，给社会经济发展和人民生活带来了巨大损失[1-3]。这些事件深刻揭示了传统配电网在抵御极端天气方面的脆弱性，凸显了提升配电网韧性的紧迫性。

分布式电源（DG），包括太阳能光伏、风力发电、小型水力发电等，由于其模块化、可分散部署的特性，在提高配电网供电可靠性和韧性方面展现出独特的优势。在极端天气导致主网供电中断时，合理配置的DG可以在孤岛模式下为局部负荷提供持续供电，从而有效减少停电范围和时间[4-5]。因此，如何科学合理地配置DG，使其在兼顾经济性的同时，最大限度地提升配电网在极端天气下的抗灾能力，成为当前研究的热点。

现有DG优化配置研究多集中于提高系统经济性、降低网损、改善电压质量等方面，对极端天气下线路脆弱性的考虑相对不足[6-8]。部分研究开始关注自然灾害对配电网的影响，但多采用简化模型，未能充分量化线路在不同极端天气条件下的脆弱程度。本文旨在弥补这一不足，提出一个更为完善的配电网DG优化配置模型，该模型将充分考虑极端天气下配电网线路的物理脆弱性，以期在灾害发生时最大化系统运行韧性。

2. 极端天气下线路脆弱性评估

在极端天气事件中，配电网线路是受损最严重的元件之一。不同类型的极端天气对线路的影响机制各异。例如，强风和冰雪荷载可能导致杆塔倒塌、导线断裂；洪涝则可能淹没设备，造成短路故障。因此，准确评估极端天气下线路的脆弱性是进行DG优化配置的前提。

2.1 脆弱性指标选取

本文选取线路的故障概率作为其在极端天气下的脆弱性指标。故障概率与极端天气事件的类型、强度以及线路自身的物理特性（如杆塔类型、导线截面、建设年限等）密切相关。

2.2 极端天气建模

针对不同类型的极端天气，可以建立相应的数学模型来描述其影响。例如：

• 强风：

   风速是评估强风对线路影响的关键参数。可以采用Weibull分布来描述风速的概率分布，并结合线路的设计抗风能力，计算在特定风速下线路的故障概率。

• 冰雪荷载：

   冰厚是评估冰雪荷载对线路影响的关键参数。冰厚的形成与气温、湿度、降水等因素有关。可以建立冰厚与线路故障概率之间的关系模型。

• 洪涝：

   淹没深度和持续时间是评估洪涝对线路影响的关键参数。当线路设备被淹没时，故障概率将显著增加。

3. 配电网分布式电源配置优化模型

本文提出的DG配置优化模型旨在兼顾经济性与配电网在极端天气下的韧性。考虑到问题的复杂性，将构建一个多目标优化模型。

3.3 优化算法

由于本模型为非线性、混合整数规划问题，可以采用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）等智能优化算法进行求解。这些算法具有较强的全局搜索能力，能够有效处理复杂约束条件。

4. IEEE33节点系统仿真与结果分析

4.1 IEEE33节点系统介绍

IEEE33节点系统是配电网研究中常用的标准测试系统，包含33个节点和32条线路，总负荷约为3.715MW和2.3MVar。本文将基于该系统进行仿真验证。

4.2 极端天气场景设置

为模拟极端天气对系统的影响，本文将设置多个极端天气场景，每个场景对应不同的线路故障概率。例如：

• 场景1（正常）：

   无线路故障。

• 场景2（中度强风）：

   某些脆弱线路发生单点故障或少量线路故障。

• 场景3（重度强风/冰灾）：

   较多线路发生故障，可能导致系统分裂。

• 场景4（洪涝）：

   低洼区域的线路发生故障。

每个场景将根据前文所述的线路脆弱性评估方法，设定相应的线路故障概率。

4.3 仿真步骤

1. 数据准备：

    获取IEEE33节点系统的拓扑数据、负荷数据、线路参数等。

2. 脆弱性评估：

    根据设定的极端天气场景，评估每条线路的故障概率。

3. DG参数设置：

    设定DG的类型、单位容量成本、运行维护成本、以及可安装节点集合。

4. 算法实现：

    采用MATLAB等工具，实现所选的优化算法。

5. 优化求解：

    运行优化算法，求解DG的最佳配置方案（选址和定容）。

6. 结果分析：

    对优化结果进行分析，包括DG的安装位置、容量、经济性指标、以及在不同极端天气场景下的供电可靠性提升程度。

5. 结论

本文提出了一个考虑极端天气线路脆弱性的配电网分布式电源配置优化模型。该模型通过量化极端天气下线路的故障概率，并将其纳入多目标优化框架，旨在兼顾DG配置的经济性和配电网在极端天气下的运行韧性。以IEEE33节点系统为例的仿真验证将展示所提模型的有效性。

本研究的贡献主要体现在：

1. 构建了考虑极端天气下线路物理脆弱性的量化评估方法。

2. 提出了一个综合考虑经济性和韧性的多目标DG优化配置模型。

3. 通过IEEE33节点系统仿真验证了模型的有效性，为配电网在极端天气下的抗灾能力提升提供了理论依据和方法支持。

未来的研究可以进一步考虑DG的种类多样性、储能系统与DG的协同优化、以及计及更复杂极端天气连锁效应的动态脆弱性评估。此外，引入鲁棒优化或随机优化方法，以应对极端天气发生概率和强度不确定性，也将是值得探索的方向。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李文文.配电网中分布式电源的优化配置研究[D].东北电力大学,2015.

[2] 杜维,杜兆斌,范国晨,等.极端天气下考虑分布式电源可用程度的配电网多源协同恢复策略[J].广东电力, 2024, 37(7):88-97.

[3] 李菱.考虑供电可靠性的主动配电网储能系统优化规划[J].广西电力, 2022, 45(5):12-20.

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