【EI复现】考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法附Matlab代码

原创于 2025-11-06 16:51:54 发布 · 689 阅读

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#网络 #重构 #分布式

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🔥 内容介绍

针对传统分布式电源（DG）选址定容依赖静态配电网拓扑，忽略网络动态重构导致方案在时序工况下适应性差、网损降低有限的问题，本文提出 “动态重构 - DG 选址定容” 协同优化方法。首先，构建时序系统模型：基于 24 时段负荷 / DG 出力数据，建立配电网动态重构模型（含开关状态时序调整）与 DG 出力场景模型（覆盖风光波动）；其次，设计多目标优化函数：以 “全时段网损最小 + DG 投资运维成本最低 + 电压合格率最高 + 弃风弃光率最低” 为目标，嵌入辐射状拓扑、开关操作次数、DG 容量 / 节点约束；最后，提出改进粒子群 - 禁忌搜索（PSO-TS）混合算法，解决 “整数开关变量 + 连续 DG 容量变量” 耦合求解问题，并通过对偶转化处理电压 / 电流安全约束。以 IEEE 33 节点、69 节点配电网为算例，设置 3 种 DG 渗透率场景（20%/35%/50%）验证，结果表明：与静态拓扑下 DG 优化相比，所提方法网损降低 18.7%-25.3%，电压合格率提升 9.2%-13.6%，DG 投资回收期缩短 2.1-3.5 年；且动态重构使 DG 配置对时序工况的适应性提升 40% 以上。研究可为高 DG 渗透率下配电网规划提供高效工程方案。

关键词

分布式电源；选址定容；网络动态重构；多目标优化；混合智能算法；场景分析；配电网规划

一、引言

1.1 研究背景

配电网规划中，DG（光伏、风电等）选址定容是决定其消纳效率与电网运行效益的关键环节 [1]。传统方法多基于静态拓扑（固定开关状态）优化 DG 位置与容量，虽能降低当前工况网损，但存在两大局限：

时序适应性差：负荷 / DG 出力呈 24 时段强波动性（如居民负荷峰谷差达 3-4 倍，光伏出力日间波动超 80%），静态拓扑下 DG 出力与负荷匹配度下降，导致时序网损反弹、电压越限 [2]；

未利用拓扑调节潜力：配电网动态重构通过分时调整分段 / 联络开关状态，可优化潮流分布、均衡支路负载，若与 DG 选址定容协同，能进一步挖掘网损降低空间（实验表明动态重构可使 DG 优化的网损降幅再提升 15%-20%）[3]。

然而，“动态重构 - DG 选址定容” 协同优化面临两大挑战：①耦合求解复杂：需同时优化 “整数开关状态变量”（重构）与 “连续 DG 容量变量”（选址定容），传统单一算法（如 PSO、NSGA-Ⅱ）难以兼顾求解精度与效率；②不确定性处理难：风光 DG 出力波动与负荷预测误差易导致优化方案鲁棒性不足，需量化场景覆盖度与优化目标的平衡 [4]。因此，设计兼顾协同性、鲁棒性、高效性的优化方法，成为配电网规划的核心需求。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 DG 选址定容研究进展

国外研究中，美国佛罗里达大学采用遗传算法（GA）优化 DG 选址定容，以网损最小为目标，但基于静态拓扑，时序工况下网损降幅不足 10%[5]；德国柏林工业大学引入概率潮流处理 DG 不确定性，但未结合动态重构，电压合格率提升有限（<85%）[6]。

国内研究聚焦多目标优化：文献 [7]（中国电机工程学报）构建 “网损 - 成本 - 可靠性” 多目标 DG 优化模型，采用 NSGA-Ⅱ 求解，但静态拓扑导致方案在负荷峰期失效；文献 [8]（IEEE Trans. on Smart Grid）将动态重构与 DG 定容结合，但忽略 DG 选址优化，限制网损降低潜力；文献 [9]（电网技术）采用强化学习优化动态重构下的 DG 配置，但未考虑开关操作寿命（单日操作超 5 次导致运维成本激增），工程适用性受限。

1.2.2 动态重构与 DG 协同研究不足