主动配电网电压控制：分布式储能系统两阶段协调策略

"分布式储能系统参与调压的主动配电网两段式电压协调控制策略" 本文主要探讨了在主动配电网中解决电压问题的一种创新方法，即利用分布式储能系统（DESS）与传统调压设备的两阶段协调控制策略。该策略旨在有效地管理和稳定电网电压，同时减少传统调压设备的工作负担。 在第一阶段，采用了模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）。MPC是一种基于未来预测的控制策略，它通过较长的时间间隔来调整网络节点电压。在这个阶段，传统调压设备作为控制主体，目标是降低网络损耗。通过建立以最小化网络损耗为目标的优化模型，并应用锥优化算法（Convex Optimization Algorithm）进行高效求解，实现对电压的全局优化。 进入第二阶段，即基于电压灵敏度的DESS分散控制。DESS在这一阶段扮演了关键角色，负责控制那些电压波动频繁的重要节点。DESS的控制包括无功功率的调节以及有功功率的充放电管理。除了本地控制，DESS还会与中央控制器协作，共同应对其他关键节点的电压问题。这种分散控制策略能快速响应局部电压变化，防止关键节点电压的剧烈波动，并确保整个网络电压保持在允许范围内。 通过修改后的IEEE 34节点系统案例分析，证明了提出的两段式控制策略的有效性。分析结果显示，该策略能显著抑制关键节点电压的频繁波动，防止网络电压超出限制，从而减轻了传统调压设备的调压工作量。 这项研究对于应对主动配电网中的电压挑战具有重要意义，尤其是在高比例分布式电源接入，如可再生能源和电动汽车充电的情况下，其对于电网稳定性的影响更加突出。两阶段优化策略结合DESS的智能控制，为未来的绿色电网提供了一种灵活、高效的电压管理方案，有助于推动电力系统的可持续发展。 关键词：主动配电网、分布式储能系统、两阶段优化、锥优化算法、分散控制 本文的研究受到了国家高技术研究发展计划（863计划）项目和国家自然科学基金的支持，这表明了国家对于智能电网技术研究的重视。随着电力系统向更绿色、更智能的方向转型，这类技术的应用前景广阔。