鲁棒优化在主动配电网分布式电源配置中的应用

"基于鲁棒优化的主动配电网分布式电源优化配置方法" 在电力系统领域，随着可再生能源技术的发展，分布式发电（Distributed Generation, DG）已成为现代配电网的重要组成部分。主动配电网（Active Distribution Network, ADN）是智能电网概念下的一个关键元素，它能够集成并有效管理各种分布式能源，提高电力系统的效率、稳定性和可靠性。本文探讨了一种基于鲁棒优化（Robust Optimization）理论的主动配电网分布式电源优化配置方法。 首先，我们需要理解鲁棒优化在解决不确定性问题中的作用。在电力系统中，尤其是涉及到分布式电源时，如风能和太阳能，其出力受气象条件影响，具有显著的不确定性。传统的优化方法可能无法有效处理这些不确定性，可能导致配置方案的不稳定性。鲁棒优化则提供了一种处理不确定性的强大工具，通过构建能够应对各种可能情况的模型，来确保决策的稳健性。 文章中，作者凌万水和刘刚首先建立了主动配电网的优化配置模型。这个模型以综合配置成本最小化为目标函数，考虑了多个约束条件，包括但不限于： 1. 功率平衡约束：确保整个系统的供电与负荷需求相匹配，防止出现功率过剩或不足的情况。 2. 可控微源运行约束：限制了分布式电源的运行范围，保证它们在安全、有效的范围内工作。 3. 旋转备用约束：确保系统有足够的备用容量，以应对突发故障或异常情况。 为了处理模型中的不确定性，研究者采用了鲁棒优化框架。他们将分布式光伏和风电的不确定性通过区间模型进行表示，然后利用线性对偶理论和拉格朗日乘子法，将这些不确定变量转化为确定性的形式，使得优化问题可以得到解决。 通过这种方法，提出的模型不仅能够考虑风光出力的不确定性，还能保证配置方案的经济性和可靠性。仿真计算结果显示，主动配电网相对于传统配电网有更高的经济效益和运行稳定性。这表明，该模型适用于主动配电网的优化配置决策，能够帮助电力公司更好地规划和管理分布式电源，提高电力系统的整体性能。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提供了一种结合鲁棒优化的主动配电网分布式电源优化配置策略，能够有效地处理不确定性，确保配置方案的稳健性和适应性。这对于推动绿色能源的广泛应用，以及构建更加灵活、可靠的未来电力系统具有重要意义。