双层动态配网重构：融合DG与EV不确定性优化

随着分布式电源(Distributed Generation, DG)和电动汽车(Electric Vehicles, EV)的普及，它们的并网以及所带来的不确定性和波动性对现代配电网的高效、经济运行构成了新的挑战。论文"考虑分布式电源和电动汽车不确定性的双层动态配网重构"探讨了如何应对这些新型负荷的特性，以提升配电网的灵活性和稳定性。 首先，研究者关注的是DG和EV的不确定性，这是由于两者都受到诸如天气条件、用户需求、电池储能等因素的影响。为了处理这种不确定性，作者采用了拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)技术，这是一种常用的随机变量生成方法，它能考虑到变量之间的相关性，从而提供一组代表实际可能情况的数据样本。 在优化策略上，论文提出了一种双层优化模型。上层模型主要目标是综合运行成本的最小化，这包括了分布式电源的发电成本、电网的损耗以及峰谷价等经济因素。下层模型则聚焦于系统节点电压的均衡，确保电网的稳定运行。通过这种方式，模型既考虑了经济效益，也考虑了电网的安全性。 为了实现实时和动态的配网重构，研究人员采用了改进和声搜索算法(Improved Harmony Search Algorithm, IHSA)，这是一种模仿生物群体行为的计算智能优化算法，能够有效处理非线性问题，并在解决复杂优化问题时展现出良好的性能。通过将该算法应用到分时段的配网重构中，论文表明这种方法能够在保持可再生能源利用率的同时，显著提高配电网的整体运行效率和可靠性。 论文通过IEEE 33节点系统的仿真测试，验证了上述方法的有效性。实验结果显示，双层动态配网重构策略能够在满足供电需求的同时，降低运营成本，减少电压波动，从而为适应未来智能电网的发展提供了重要的理论支持和实践指导。 本研究在分布式电源和电动汽车的不确定性环境下，提出了一种双层优化的动态配网重构策略，结合LHS技术和IHSA算法，实现了配网的经济、可靠运行，对于推动清洁能源的接入和智能电网的优化管理具有重要意义。