【电力系统】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

最新推荐文章于 2025-03-25 08:59:52 发布

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🔥 内容介绍

配电网作为电力系统的重要组成部分，承担着将电能安全、可靠、经济地输送到终端用户的关键任务。近年来，极端天气事件频发，如强风、冰雪、洪水等，对配电网的物理基础设施造成严重破坏，导致大面积停电事故，严重威胁社会经济的稳定运行。因此，提高配电网应对极端天气的能力，保障电力供应的可靠性至关重要。分布式电源(Distributed Generation, DG)的合理配置作为增强配电网韧性的有效手段，越来越受到重视。本文以IEEE33节点系统为例，研究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，旨在寻求一种能够有效提高配电网在极端天气下供电可靠性的DG配置方案。

1. 引言

传统的配电网设计通常关注负荷增长、电压稳定和损耗降低等问题，对极端天气的抵御能力考虑不足。然而，极端天气具有突发性、破坏性强的特点，可能导致配电线路倒塌、设备损坏，进而引发大规模停电。例如，冰雪灾害会加剧导线覆冰，导致线路过载甚至断裂；强风则可能吹倒电杆，造成线路永久性损坏。因此，必须将极端天气的影响纳入配电网规划和运行的考量之中。

分布式电源具有靠近负荷中心、灵活可控的特点，能够有效缓解主网的供电压力，提高区域供电的可靠性。在极端天气条件下，DG可以作为备用电源，在主网停电时为重要负荷提供电力支持，降低停电范围和时间。此外，DG还可以通过与储能系统配合使用，进一步提高电网的自愈能力。

然而，DG的接入也会带来一些挑战，如电压波动、潮流倒灌、保护协调等。因此，必须对DG的位置、容量和类型进行合理的优化配置，才能充分发挥其优势，避免对配电网产生不良影响。

2. 文献综述

目前，国内外学者对配电网DG配置优化问题进行了广泛的研究，提出了各种不同的优化模型和算法。

优化目标方面：
常见的优化目标包括降低网损、提高电压稳定性、改善电压质量、提高供电可靠性等。在考虑极端天气影响的研究中，通常将提高配电网的韧性作为优化目标，例如，通过最小化停电范围、停电持续时间和用户损失等指标来衡量配电网的抗灾能力。
约束条件方面：
优化模型通常需要满足电力系统的运行约束，如功率平衡约束、电压上下限约束、线路潮流约束、DG容量约束等。在考虑极端天气影响时，还需要考虑线路的脆弱性约束，即根据不同类型的极端天气事件，评估线路的损坏概率，并将其作为约束条件纳入优化模型。
优化算法方面：
常用的优化算法包括数学规划方法（如线性规划、混合整数规划、二次规划等）、启发式算法（如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等）和智能优化算法（如蚁群算法、人工神经网络等）。不同的算法适用于不同的优化问题，需要根据问题的特点选择合适的算法。

在现有研究中，关于考虑极端天气线路脆弱性的配电网DG配置优化模型的研究相对较少。一些研究采用概率模型来描述极端天气的发生和影响，并通过蒙特卡洛模拟等方法来评估配电网的可靠性。然而，这些方法通常计算量较大，难以应用于大规模配电网的优化。