智能软开关优化提升配电网弹性：鲁棒算法与IEEE 33节点实证

本文主要探讨了在自然灾害频发背景下，如何通过智能软开关(SNOP)来提升配电网的弹性。SNOP是一种具有智能控制功能的开关，能够在电力系统面临灾害时发挥关键作用。研究者针对SNOP的功能特性和运行限制，构建了一个多层次的防御-攻击-防御优化模型，目标是提高配电网在面对自然灾害时的抗灾能力和恢复效率。 模型的构建考虑了SNOP的动态行为和其在配电网中的作用，包括如何有效地分配资源，减少供电负荷损失。在这个过程中，鲁棒优化方法——列约束生成(CCG)算法被提出，作为解决复杂优化问题的有效手段。CCG算法旨在找到在面对不确定性因素（如自然灾害）时，SNOP配置的最优解，确保在最坏情况下也能保持系统的基本运行。 作者以IEEE 33节点系统为例，对该模型和算法进行了深入的验证。实验结果显示，通过优化配置的SNOP在灾害场景下能显著提升配电网的弹性，减少因灾害导致的供电负荷损失，从而保障电力系统的稳定性和可靠性。这对于保障社会生产和生活免受大面积停电影响具有重要意义。 这篇文章结合了智能技术、鲁棒优化理论和实际电力系统案例，为提升配电网的弹性提供了新的理论支持和技术路径，为电力系统的灾害风险管理提供了实用的解决方案。它不仅关注配电网的结构优化，还强调了在极端情况下的动态决策和适应能力，是电力系统安全与可靠运行研究的重要贡献。