考虑模型误差的分布式光伏配网优化调控策略提升精准度

本文主要探讨了在分布式光伏配电网的优化调控中遇到的一个关键问题——模型误差。由于配电网信息采集的局限性和精确模型在线获取的困难，对分布式光伏的调控往往存在误差，这直接影响了配电网的安全运行效率。针对这一问题，研究者提出了一种创新的方法，旨在通过结合近似灵敏度分析和极限学习机（ELM）人工智能技术来解决。 首先，研究人员构建了一个基于近似灵敏度的光伏调控量粗略计算模型，这个模型能够提供一个基础的调控策略，但它可能受到实际电网模型不确定性的影响。为了减小这种误差，他们引入了极限学习机，这是一种强大的机器学习工具，能够通过少量训练数据快速拟合复杂的非线性关系。通过将ELM应用于光伏调控量的修正，该模型可以更好地适应实际条件，提高调控的准确性。 接着，研究人员设计了一种计及模型误差的分布式光伏优化调控策略。这个策略综合了粗略计算模型和ELM修正的结果，使得调控决策不仅考虑了光伏本身的特性，还考虑到电网的整体状态，从而实现了全局优化。分布式控制的优势在于它允许光伏系统内的节点之间进行信息共享和协调，以减少局部优化带来的负面影响。 最后，通过仿真分析，研究结果证明了这种方法的有效性。相比于单纯依赖电网模型进行调控，新提出的计及模型误差的方法显著降低了调控误差，提高了优化调控的精度。这对于保障配电网的稳定运行，提升电能质量和缓解分布式光伏带来的挑战具有重要意义。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于提出了一种创新的分布式光伏配电网调控方法，通过结合近似灵敏度和极限学习机技术，有效解决了模型误差问题，为实现更精确、高效的分布式光伏调控提供了新的思路。这项研究对于推动绿色能源的广泛应用以及电力系统的智能化管理具有重要的理论和实践价值。