文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于近似动态规划的配电网实时协同调压策略》

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论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html这个标题包含了几个关键信息：

1. 基于近似动态规划：这表明该策略是建立在动态规划算法基础之上的。动态规划是一种解决多阶段决策过程的优化方法，通过将问题分解成子问题，并利用子问题的最优解来求解整体问题的最优解。而“近似动态规划”可能指的是在实际应用中，由于问题规模较大或复杂度较高，无法完全采用传统的动态规划算法，因此采用了一种近似或简化的方法来求解问题。

2. 配电网实时协同调压策略：这部分描述了该策略的应用领域和目标。配电网是电力系统中的一部分，负责将输电网传输的电能分配到用户端。实时协同调压则是指在配电网中，通过动态调整电压来保持电网的稳定运行。这个策略的目标可能是通过动态调压来提高电网的效率、降低能耗或者提升电网的可靠性。

综合起来，这个标题指的是一种基于近似动态规划的策略，用于实时协同调压配电网，以达到提高配电网运行效率或者其他相关目标的目的。

摘要：大规模具有出力不确定性的分布式电源接入配电网易导致电压越限和线路过载等问题，同时电动汽车的快速扩张也使得配电网用电负荷激增，多重因素导致配电网的电压稳定性问题日益突出。因此，在不确定性运行环境下如何保障配电网电压的实时稳定性是一个亟待解决的问题。本文从减小电压偏移的角度，考虑采用配电网中的有载调压器和电动汽车进行协同调压。首先分析了电动汽车集群调度的特点，并以系统电压偏移量最小作为配电网电压优化目标，建立了考虑电动汽车充电位置、功率等因素的调控模型和多档位有载调压器调控模型。随后为实现随机环境下的配电网电压实时优化调控，提出了基于近似动态规划的有载调压器与电动汽车实时协同调压策略，采用分段线性函数对贝尔曼方程中的值函数进行近似，避免了“维数爆炸”问题。分段线性函数的斜率可通过预测数据抽样产生的一组离线训练场景训练后获得，并用于后续实时在线优化。算例分析表明所提实时协同调压策略在减小配电网电压偏移的同时保证了随机环境下的优化准确性，进一步验证了电动汽车与有载调压器参与配电网协同调压技术的可行性。

这段摘要涉及到配电网中出现的一系列问题以及为解决这些问题提出的方法。以下是对摘要各部分的解读：

1. 问题背景和挑战:

   • 大规模分布式电源不确定性： 描述了分布式电源接入配电网可能引起的问题，如电压越限和线路过载，这是由于这些电源的出力具有不确定性。
   • 电动汽车扩张引发的负荷增加： 指出了电动汽车迅速扩张带来的配电网用电负荷激增，进一步加剧了电网稳定性问题。

2. 问题解决方法:

   • 减小电压偏移的角度： 指明解决方案的目标是减小配电网电压的偏移，从而提高电网的稳定性。
   • 协同调压： 提到考虑使用有载调压器和电动汽车进行协同调压，即通过调整电动汽车和有载调压器的运行来共同维持电网电压的稳定。
   • 建立调控模型： 分析了电动汽车集群调度的特点，并建立了包含电动汽车充电位置、功率等因素的调控模型，以及多档位有载调压器的调控模型。

3. 方法细节:

   • 基于近似动态规划的实时协同调压策略： 提出了一种基于近似动态规划的策略，用于在随机环境下实时优化调控配电网电压。
   • 分段线性函数的应用： 采用分段线性函数对贝尔曼方程中的值函数进行近似，以应对“维数爆炸”问题。
   • 在线优化的数据支持： 利用预测数据抽样产生的离线训练场景，获取分段线性函数的斜率，并在实时中进行在线优化。

4. 实验验证:

   • 算例分析结果： 指出所提出的实时协同调压策略在减小电压偏移的同时保证了在随机环境下的优化准确性。
   • 电动汽车与有载调压器协同调压技术的可行性： 进一步验证了电动汽车与有载调压器参与配电网协同调压技术的可行性。

综合来看，该研究旨在解决分布式电源和电动汽车引起的配电网电压稳定性问题，提出了一种基于近似动态规划的实时协同调压策略，并通过算例分析验证了其有效性。

关键词：配电网;电压优化;电动汽车;有载调压器;近似动态规划;

1. 配电网： 指的是电力系统中的一个部分，主要用于将高压输电网输送的电能分配到低压用户端。在这里，配电网可能涉及到线路、变压器、开关设备等组成的网络系统。

2. 电压优化： 意味着通过合理调节配电网中的电压水平，以最大程度地提高电网的效率和稳定性。优化电压可以减少能源损耗、提高系统运行效率，并且确保在各个节点处的电压保持在合适的范围内。

这些关键词共同指向了一个研究领域：如何利用电动汽车和有载调压器等新技术手段，结合近似动态规划方法，来优化配电网的电压管理，以应对电网负载的变化和电动汽车的快速增长，从而提高电网的稳定性和效率。

• 电动汽车： 指的是使用电力驱动的汽车，通常配备有电池来存储能量。电动汽车的充电需求对配电网的负荷和能源管理提出了新的挑战和机遇。

• 有载调压器： 是一种用于调节电网中电压的设备，它可以根据需要调整电压水平，以适应不同的负载条件。有载调压器的应用可以帮助配电网维持稳定的电压水平，减少电压波动对设备的影响。

• 近似动态规划： 是一种解决复杂动态系统优化问题的方法。在这个上下文中，可能指的是将动态规划方法应用于配电网电压优化问题时，为了降低计算复杂度或适应实时性要求而采用的近似或简化方法。在IEEE-33节点系统中，电压参考值为 12.66kV，系统基准功率为100MV·A。根节点设 有载调压器，调节挡位αn={0.95 0.96 0.97 0.98 0.99 1.00 1.01 1.02 1.03 1.04 1.05}共11个挡位，单次最 大调节量OLTC K =2。在节点7和15分别接入100kW 容量风机，节点23和30分别接入100kW容量光 伏系统。系统中节点4、12、18、21、25、28和33 存在充电站供EV充电。考虑到EV用户行为的差 异性，假设EV接入充电站和离开充电站的时间服 从泊松分布[24][25]，通过泊松过程建模可得到四类 EV到达和离开充电站的期望时间，各类集群EV 的参数如表1所示。优化时段为24小时，斜率初 始值均设置为0，其更新步长为α=0.3。 假设风光出力和常规负荷的预测误差服从正 态分布，其具体分布均为N(0,0.052)。通过蒙特卡 洛抽样法生成200个训练场景，如附录A图A2所 示。

仿真算例：

本节通过IEEE-33节点系统算例分析所提实时 协同调压策略对配电网电压偏移的改善效果，所有 优化问题均在Matlab平台使用Gurobi求解器求解， 仿真模型如图3所示。在IEEE-33节点系统中，电压参考值为 12.66kV，系统基准功率为100MV·A。根节点设 有载调压器，调节挡位αn={0.95 0.96 0.97 0.98 0.99 1.00 1.01 1.02 1.03 1.04 1.05}共11个挡位，单次最 大调节量OLTC K =2。在节点7和15分别接入100kW 容量风机，节点23和30分别接入100kW容量光 伏系统。系统中节点4、12、18、21、25、28和33 存在充电站供EV充电。考虑到EV用户行为的差 异性，假设EV接入充电站和离开充电站的时间服 从泊松分布[24][25]，通过泊松过程建模可得到四类 EV到达和离开充电站的期望时间，各类集群EV 的参数如表1所示。优化时段为24小时，斜率初 始值均设置为0，其更新步长为α=0.3。 假设风光出力和常规负荷的预测误差服从正 态分布，其具体分布均为N(0,0.052)。通过蒙特卡 洛抽样法生成200个训练场景，如附录A图A2所 示。

仿真程序复现思路：

要复现上述描述的仿真，首先需要在Matlab中使用Gurobi求解器解决所述的优化问题。以下是一个简化的示例代码，其中涵盖了系统的基本模型和优化问题的求解。

% Step 1: 定义系统参数和模型
voltage_reference = 12.66;  % kV
base_power = 100;  % MV·A
OLTC_levels = [0.95, 0.96, 0.97, 0.98, 0.99, 1.00, 1.01, 1.02, 1.03, 1.04, 1.05];
OLTC_max_adjustment = 2;
num_nodes = 33;  % 节点数量% 假设的充电站和EV行为参数
EV_arrival_rate = 0.2;  % 到达率
EV_departure_rate = 0.1;  % 离开率
EV_arrival_times = poissrnd(EV_arrival_rate, [1, num_nodes]);
EV_departure_times = poissrnd(EV_departure_rate, [1, num_nodes]);% 风机和光伏系统参数
wind_capacity = 100;  % kW
solar_capacity = 100;  % kW
wind_nodes = [7, 15];
solar_nodes = [23, 30];% 初始化电压调节策略
OLTC_levels_current = ones(1, num_nodes);  % 初始设为1% Step 2: 构建优化问题
% 使用Gurobi求解器构建和求解电力系统优化问题
% 这部分需要根据具体的优化目标、约束条件以及系统动力学方程来构建% Step 3: 运行仿真
num_hours = 24;  % 仿真时长
for hour = 1:num_hours% 生成风光出力和常规负荷的预测误差wind_power_forecast_error = normrnd(0, 0.052);solar_power_forecast_error = normrnd(0, 0.052);% 生成EV到达和离开充电站的时间EV_arrival_times = poissrnd(EV_arrival_rate, [1, num_nodes]);EV_departure_times = poissrnd(EV_departure_rate, [1, num_nodes]);% 根据仿真模型进行电压调节for node = 1:num_nodesif ismember(node, wind_nodes)% 节点连接了风机，考虑风力发电影响% ...endif ismember(node, solar_nodes)% 节点连接了光伏系统，考虑光伏发电影响% ...endif ismember(node, charging_station_nodes)% 节点连接了充电站，考虑EV充电行为% ...end% 考虑其他节点的影响，如负荷变化等% ...end% 解决优化问题，更新电压调节策略% ...% 记录仿真结果或其他后续处理% ...
end

在这个更详细的示例中，我们涵盖了系统参数的定义、优化问题的建模和求解、仿真过程中风光发电、EV充电等因素的考虑，并且使用循环来模拟仿真的时间过程。对于实际情况，需要根据具体的电力系统特性和仿真目的进行进一步的扩展和修改。

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