风速负荷关联的配网重构策略：基于Copula函数的优化模型

本文主要探讨了在考虑风速与负荷相关性的前提下，如何优化配电网重构过程。在传统的电力系统中，配电网设计为闭环运行，通过调整分段开关和联络开关的状态来实现网络结构的动态变化，目的是减少损耗、平衡负荷并提升供电可靠性。随着风力发电的快速发展，风力发电机接入配电网已成为智能配电网的一个关键趋势，但风力发电的随机性和间歇性对配电网稳定性的挑战日益突出。 文中提出了一个基于Copula函数理论的创新方法，该理论通常用于描述多变量的概率分布，特别适用于处理非独立随机变量。在这个框架下，作者构建了一种配电网随机潮流算法，其目标是通过考虑风速与负荷的联合分布，以有功功率损耗期望值最小化为目标函数，进行配电网重构。这种方法能够精确捕捉到风速与负荷之间的复杂相关性，这对于理解和预测实际电网性能至关重要。 以往的研究往往假设负荷是恒定的，或者只关注风速与出力的关系，忽视了两者之间的关联。然而，实验证明风速和负荷并非完全独立，它们受到气候因素的影响而呈现出一定的相关性，这种相关性对于配电网的潮流分析和重构策略具有显著影响。例如，气温变化可能通过影响风速进而影响负荷，反之亦然。 文献中提到，已有研究如［7］和［8］尝试考虑风速与负荷的关联，前者通过ARMA模型结合温度预测风速，后者则建立了时序模型来研究两者对容量裕度的影响。然而，这些方法的准确性有待提高，并且鲜有研究针对配电网重构问题深入探讨风速与负荷的联合效应。 引用文献［10］的应用Copula理论处理风电场和光伏电站出力的概率分布，虽然并未直接涉及风速与负荷的关系，但提供了在处理多变量随机性方面的启示。文献［11］则将Copula理论与蒙特卡洛模拟相结合，这可能是构建更精确的风速-负荷相关性模型的一种潜在路径。 总结来说，本文的贡献在于提出了一种新的配电网重构方法，它能有效考虑风速与负荷的关联性，这对于提高配电网运行效率和稳定性具有重要意义。通过运用Copula函数，研究者能够更好地理解这种相关性对配电网动态行为的影响，并据此制定出更为精细的重构策略。未来的研究可以在此基础上进一步改进模型精度，以适应风力发电和其他可再生能源的快速发展。