配电网韧性提升：移动储能预布局与动态调度策略实现

资源摘要信息:"本文档旨在介绍面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略，特别关注灾前布局阶段的优化问题，并提供了完整的 MATLAB 代码实现。文档内容覆盖了配电网在极端灾害导致大面积停电后的恢复策略，其中包含了对移动储能预布局的理论研究以及实际代码的复现。文献中提出的策略考虑了光伏出力的不确定性与网络重构，利用两阶段鲁棒优化模型来提升配电网的韧性。本文档还包含了一个基于 IEEE 33 节点配电系统的算例，通过它验证了所提策略的有效性。 关键词包括配电网、韧性评估、移动储能、两阶段鲁棒优化以及 MATLAB 编程。配电网作为电力系统的重要组成部分，其运行的可靠性直接影响到供电的稳定性和安全性。在面临自然灾害等极端情况时，配电网的韧性显得尤为重要。因此，如何提高配电网面对灾害时的恢复能力，即韧性，成为了研究的重点。 本文档中提到的两阶段鲁棒优化模型，是一种在不确定条件下对决策进行优化的方法。它通过预先考虑不确定因素，如光伏出力的变化，来建立一个鲁棒的决策方案，确保在不确定事件发生时，系统仍能保持较高的运行效能和稳定性。此模型的建立涉及到优化理论中的 Big-M 法和列约束生成算法，这些方法被用来迭代求解移动储能的配置数量与位置方案。 此外，文档中提到的移动储能系统，作为一种分布式资源，能够为配电网提供灵活的能量调节和储备，有助于快速响应灾害等突发状况，从而提升了配电网的韧性。动态调度策略则涉及在灾害发生后，如何高效地调度移动储能资源，以快速恢复重要负荷的供电。 本文档包含的 MATLAB 代码是对应文献中提出的理论的实现，为研究人员和工程师提供了一个可以直接复现并进一步研究的平台。通过代码的运行，用户可以直观地看到在不同策略下配电网韧性的变化，以及移动储能配置对电网恢复的影响。 总体来说，本文档对于希望深入了解配电网韧性评估、移动储能预布局、以及两阶段鲁棒优化策略的读者来说，提供了一个宝贵的资源。不仅包含了对策略的详细解读，而且通过实际的 MATLAB 代码实现，使得相关理论研究能够落地，并为实际问题的解决提供了可行的路径。"