移动储能助力配电网韧性提升的策略与Matlab实现

资源摘要信息:"该文档详细描述了面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略，通过使用MATLAB复现了全文内容，特别是鲁棒优化模型和混合整数二阶锥规划模型的求解过程。文章在极端灾害导致大面积停电的场景下，探讨了如何利用多种分布式资源协同恢复重要负荷的问题。在电网与交通网融合的背景下，作者提出了两阶段配电网韧性提升策略：灾前预防阶段和灾后恢复阶段。 在灾前预防阶段，由于光伏出力的不确定性，建立了两阶段鲁棒优化模型。该模型运用Big-M法和列约束生成算法迭代求解移动储能配置数量与位置方案。Big-M法是一种用于线性规划中处理不等式约束的方法，能够将某些特定的约束转换为线性形式；列约束生成算法则是一种解决大规模优化问题的策略，通过逐步添加变量（列）来改善解的质量。 灾后恢复阶段则是针对灾害影响下交通网通行时间的变化，基于移动储能、电动汽车和柴油发电机的动态调度及时序出力特性，建立混合整数二阶锥规划模型，求解出最优的负荷削减与电源出力方案。混合整数二阶锥规划模型（MIQCP）是一种同时包含线性约束和二阶锥约束的混合整数规划问题，它通常用于求解优化问题，特别是那些涉及到凸二次约束的优化问题。 文章中使用的IEEE33节点配电系统作为算例，证实了所提出的策略在提升配电网韧性方面的有效性。IEEE33节点配电系统是一个广泛被用来测试和比较配电系统优化算法的基准测试系统，它反映了实际配电网络的典型结构与运行特点。 文章还涉及到配电网韧性的评估问题。韧性是指系统面对灾害或扰动时，能够迅速恢复正常运作的能力。在配电网中，提升韧性意味着提高系统在极端条件下应对停电事件的能力，保障关键负荷的供电安全。 总之，该文档涉及了配电网规划、移动储能技术、优化算法以及MATLAB编程等多个知识领域，是电力系统自动化领域内的重要参考资料。" 知识点总结: 1. 配电网韧性提升: 指的是在灾害或极端条件下配电网维持或快速恢复供电的能力。 2. 移动储能预布局: 在电网规划中提前考虑储能设备的最优配置，以备不时之需。 3. 动态调度策略: 根据实时条件动态调整储能、电动汽车和发电机的运行，以满足负荷需求。 4. 两阶段鲁棒优化模型: 在存在不确定因素的情况下，采用分阶段优化方法，提前规划以减少不确定性带来的影响。 5. Big-M法: 一种在数学规划中处理约束的技巧，用于线性规划和整数规划问题。 6. 列约束生成算法: 用于求解大规模优化问题，通过逐步添加变量以逼近最优解。 7. 混合整数二阶锥规划模型: 结合了混合整数规划和二阶锥约束的优化问题，常用于求解有复杂约束条件的优化问题。 8. IEEE33节点配电系统: 用于配电系统分析和优化算法测试的标准模型。 9. 韧性评估: 评估配电网在面对干扰时的恢复能力，包括抵抗干扰和恢复运作的速度和效率。