高速公路神经网络驱动的含分布式光伏配电网无功优化控制

"数据驱动的无精确建模含源配电网无功运行优化" 本文主要探讨的是在当前分布式光伏大量接入的背景下，如何处理配电网无功电压运行控制问题。由于配电网的测量设备不全，导致无法准确获取网架参数，从而无法建立精确的数学模型。针对这一挑战，研究者提出了一种无精确建模的含分布式光伏的配电网电压优化控制模型。 该模型以确保所有节点电压合格作为优化目标，利用高速公路神经网络（Highway Neural Network）来拟合网络中节点注入功率与关键节点电压之间的复杂非线性关系。高速公路神经网络是一种特殊类型的深度学习模型，它允许信息在层间高效流动，提高了网络在处理非线性问题时的拟合能力和收敛速度。 在考虑到分布式光伏的出力约束条件下，模型采用了定向寻优策略和反馈机制，以解决优化问题。通过对分布式电源逆变器的出力进行调整，可以有效地控制电网电压，实现全局系统的电压稳定。这种方法避免了传统电容器和有载调压抽头可能出现的过补偿或欠补偿问题，同时也减少了对静态同步补偿器（STATCOM）等昂贵设备的需求。 作者通过不同规模的配电网实际数据进行案例分析，验证了提出的优化运行控制模型的有效性。结果表明，高速公路神经网络在拟合精度和收敛速度上均优于普通神经网络，尤其适用于处理多节点含源配电网的无功运行优化问题。 总结来说，这项研究为解决配电网无功优化问题提供了一个创新的数据驱动解决方案，利用高速公路神经网络实现无精确建模条件下的高效控制，为未来的智能配电网管理和优化提供了新的思路。该工作不仅有助于提升配电网的运行效率，还有利于促进可再生能源的集成和利用，符合能源转型的趋势。