优化配电网参数：考虑负荷不确定性下的区间灵敏度分析与计算加速方法

本文主要探讨了在考虑负荷不确定性的情况下，对电力分配网络参数进行区间敏感性分析和优化的方法。作者Zhigang Lu等人提出了一种先进的策略，其核心是利用一种创新的区间敏感性模型。这些模型允许研究人员处理线路上的导纳（包括线路和变压器）变化对网络损耗的影响，同时考虑到实际操作中的不确定性和变异性。 首先，文章构建了一个基于区间分析的框架，通过引入区间前向后向功率流算法。这种方法不同于传统的单值分析，它能够提供一个关于参数变化对系统性能影响的全面范围，而非单一的点估计。这在面对负荷波动或设备老化等难以精确预测的状况时显得尤为重要，因为它们可能导致网络损耗的上下限变化。 为了提高计算效率，研究者采用简化集模型来快速计算系统损失的区间敏感性。这种简化意味着在保持精度的同时，降低了计算的复杂度，使得大规模的网络优化成为可能。这种方法借鉴了细菌群体化学趋化行为的概念，将复杂的网络动态简化为易于处理的数学模型，从而实现了对参数空间的高效搜索和优化。 具体而言，研究过程包括以下步骤： 1. 区间敏感性模型设计：开发出能适应负荷不确定性的一套模型，这些模型能够捕捉到参数变化对网络损耗的可能影响范围。 2. 区间功率流算法：构建一个能够处理区间变量的前向和后向迭代流程，用于求解网络的区间状态，包括电压、电流和功率分布。 3. 优化策略：利用区间分析的结果，确定最优的线路和变压器参数组合，既能满足安全性要求，又能最大限度地减少网络损耗的可能性。 4. 计算速度提升：通过简化模型降低计算负担，确保在实际应用中能迅速找到有效的解决方案。 这项研究对于提高电力分配系统的可靠性、经济性和适应性具有重要意义，因为它不仅提供了理论上的支持，还为实际工程中的网络参数调整提供了实用的工具。通过结合区间分析和优化技术，电力公司可以更好地应对负荷波动带来的挑战，提升整体电网运营效率。