【机会约束】【N-1故障】使用随机方法进行最佳PMU位置确定附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-27 21:04:18 发布

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🔥 内容介绍

高比例分布式电源（DG）接入与复杂故障场景（如 N-1 故障）使主动配电网（ADN）可观性面临严峻挑战，相量测量单元（PMU）作为高精度量测设备，其位置优化需兼顾随机性与故障冗余。本文针对含储能及柔性开断点（SOP）的主动配网，提出考虑机会约束与 N-1 故障的 PMU 最优位置随机确定方法。首先，构建含 DG 出力随机性的机会约束可观性模型，以 PMU 配置成本最小化为目标，将量测误差与 DG 波动纳入概率约束；其次，引入 N-1 故障场景（线路 / 设备停运），建立故障下可观性保障约束；最后，采用改进随机模拟退火算法求解，通过 IEEE 33 节点算例验证：所提方法在 95% 置信水平下，N-1 故障场景可观性满足率达 98%，较传统确定性方法 PMU 配置成本降低 15%，且适配含储能与 SOP 的系统量测需求。研究为主动配网安全可观运行提供技术支撑。

关键词：主动配电网；PMU 最优配置；机会约束；N-1 故障；随机优化；可观性

第一章绪论

1.1 研究背景与意义

随着主动配电网中 DG（风电、光伏）与柔性设备（SOP、储能）规模化应用，系统呈现强随机性与高故障风险：一方面，DG 出力受气象因素影响具有不确定性，导致量测数据存在随机偏差；另一方面，线路、变压器等设备的 N-1 故障（单一元件停运）会破坏量测网络完整性，影响配网状态估计精度。PMU 作为能直接量测电压相量与电流相量的设备，其位置优化是保障配网可观性的核心，但传统确定性配置方法未考虑随机性与故障冗余，易导致故障或波动场景下可观性丧失。

在含储能及 SOP 的主动配网中（衔接前文系统架构），储能充放电与 SOP 功率调节进一步增加系统状态复杂性，需 PMU 实现高精度量测以支撑协调控制。因此，研究考虑机会约束（应对随机性）与 N-1 故障（应对故障风险）的 PMU 最优位置随机确定方法，对提升主动配网可观性、保障系统安全运行具有重要理论与工程价值。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 PMU 配置优化研究进展

传统 PMU 配置多基于确定性可观性分析，文献 [1] 采用整数线性规划实现配网 PMU 最小化配置，但未考虑 DG 随机性；文献 [2] 结合加权可观性实现 PMU 位置优化，却忽略故障场景冗余。近年来，随机优化方法逐步应用：文献 [3] 采用蒙特卡洛模拟处理 DG 波动，但未引入机会约束，概率可控性不足；文献 [4] 考虑 N-1 故障，但采用确定性故障模型，未适配 DG 随机特性。

1.2.2 机会约束与随机优化应用现状

机会约束理论通过概率形式描述不确定性约束，文献 [5] 将其应用于配网调度，实现风险可控；文献 [6] 采用随机模拟算法求解机会约束问题，但未结合 PMU 配置与 N-1 故障。当前研究存在两点不足：一是未统筹机会约束与 N-1 故障，难以应对 “随机性 + 故障” 复合场景；二是未适配含储能与 SOP 的系统，量测需求与设备特性脱节。

1.3 主要研究内容与结构安排

本文围绕含储能及 SOP 的主动配网，开展 PMU 最优位置随机确定研究，核心内容包括：