文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《考虑净负荷均衡的分布式光伏集群电压调控策略研究》

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这篇文章标题表明研究的重点是分布式光伏（太阳能光伏）集群的电压调控策略，特别是在考虑净负荷均衡方面的研究。分布式光伏集群指的是分布在不同地点的多个光伏发电系统，其组成集群。电压调控策略则是指在这样的分布式光伏系统中，如何调节电压以维持系统的稳定运行。

“考虑净负荷均衡”意味着研究将考虑到系统中各个部分的净负荷（即消耗电力的设备）之间的平衡，以确保整个系统的电压保持在安全和稳定的范围内。这种考虑可以帮助优化电力分配和电压控制策略，以满足不同地区和设备的需求，并确保系统的可靠性和效率。

因此，这篇文章的研究将会探讨如何在分布式光伏集群系统中，通过考虑净负荷均衡来制定有效的电压调控策略，以实现电力系统的可靠性和稳定性。

摘要：针对大规模分布式光伏(Distributed photovoltaic， DPV)接入配电网场景下电压越限问题，采用集群调控易引发调压任务分配不均。对此，该文提出了一种考虑净负荷均衡的DPV集群电压调控策略。首先，计及净负荷概念求取节点间电气距离并建立模块度指标；其次，基于负载均衡理论构建均衡指标，连同模块度指标及戴维森堡丁指标建立集群划分综合指标，以此改进谱聚类算法对配电网进行集群划分并选取出关键节点；进而，选取电压偏差和网损最小为目标函数建立无功电压调控模型，并采用粒子群算法(Particle swarm optimization， PSO)求解；最后，针对DPV接入的IEEE 33节点系统进行仿真验证，结果表明，相较对比指标与算法，该文在集群划分规模及集群容量偏差上较优，节省运算时间的同时，在DPV出力最大时节点电压偏差与网损较小，调压任务及净负荷量分配更合理，验证了所提方法的有效性。

这段摘要描述了一项针对大规模分布式光伏（DPV）接入配电网场景下电压越限问题的研究。在这种情境下，采用集群调控可能导致任务分配不均。为应对这一问题，该研究提出了一种考虑净负荷均衡的DPV集群电压调控策略。

首先，研究考虑了净负荷概念，通过计算节点间电气距离和建立模块度指标。其次，基于负载均衡理论构建均衡指标，结合模块度指标和戴维森堡丁指标建立了集群划分的综合指标。采用这些指标改进了谱聚类算法，用于对配电网进行集群划分并选择出关键节点。接着，选取电压偏差和网损最小为目标函数，建立了无功电压调控模型，并采用粒子群算法（PSO）进行求解。最后，通过对DPV接入的IEEE 33节点系统进行仿真验证，研究结果显示，相较于对比指标与算法，该研究在集群划分规模及集群容量偏差方面更为优越，同时在DPV出力最大时节点电压偏差与网损较小，调压任务及净负荷量分配更合理，验证了所提出方法的有效性。这表明该研究对于解决大规模DPV接入配电网电压控制问题提供了一种有效的策略。

关键词：分布式光伏;集群划分;电压调控;净负荷均衡;谱聚类;粒子群优化;

这些关键词代表了文章研究的主要内容和使用的技术方法，下面是对每个关键词的解读：

分布式光伏 (Distributed Photovoltaic, DPV): 指的是分布在广泛地区，通常安装在屋顶或地面的小规模光伏发电系统。这些系统可以直接接入配电网，为电网提供电力。
集群划分 (Clustering): 在电力系统中，集群划分是指将电网中的节点（如发电站、变电站和负荷）根据特定的标准或相似性分成不同的集群或组。这有助于简化电网管理和优化调控策略。
电压调控 (Voltage Control): 是指通过各种控制策略和技术手段调整电网中的电压水平，以保持电压在规定的范围内，确保电网的稳定运行和电能质量。
净负荷均衡 (Net Load Balancing): 净负荷考虑了负荷消耗的电力和分布式发电资源（如光伏）产生的电力之间的差值。净负荷均衡旨在通过调整发电和负荷之间的平衡，优化电网的运行效率。
谱聚类 (Spectral Clustering): 是一种基于图论的聚类方法，通过利用数据点之间的相似性（如电网节点间的电气距离）建立图模型，然后根据图的特征值（谱）进行聚类，以实现高效的集群划分。
粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO): 是一种模仿鸟群捕食行为的优化算法，通过群体中个体的协作和信息共享寻找最优解。在电网的电压调控问题中，PSO可以用来优化调控策略，寻找最小化电压偏差和网损的解。

综上所述，这些关键词概述了文章的研究焦点：通过集群划分和电压调控策略，特别是考虑净负荷均衡的情况下，使用谱聚类和粒子群优化算法来提升分布式光伏接入配电网的效率和稳定性。

仿真算例：为验证本文所提方法的可行性，基于DPV 接入的IEEE 33节点系统进行仿真验证。仿真平台采用Matlab 2020b，系统中所有节点均考虑接入时变负荷，同时在节点4、6、8、12、14、16、 20、22、25、28和31上接入DPV，如附录图B1 所示。其中节点6、14、20和28接入0.8MW容量光伏；节点4、12和25接入1MW容量光伏；节点8、16、22和31接入1.4MW容量光伏。各节点最大可调无功范围根据其容量分别为 [-0.8Mvar，0.8Mvar]、[-1Mvar，1Mvar]和 [-1.4Mvar，1.4Mvar]。负荷变化和光伏出力如附录图B2所示，数据来源参考文献[38]，本文具体采用某年夏季典型日13时对应负荷变化及光伏出力数据。

仿真程序复现思路：

以下将提供一个更详细的示例代码，其中包含了一些基本的函数和模块。请注意，这是一个简化的示例，具体情况可能需要更复杂的模型和算法。此外，确保你的Matlab环境支持相关工具箱，例如优化工具箱。

% 导入相关库和数据
load('负荷数据.mat');
load('光伏出力数据.mat');% 定义系统参数和节点信息
N = 33; 
P_capacity = [0 1 0 0 0 0.8 0 1 0 0 0 1 0 0.8 0 1.4 0 0 0 0 1.4 0 0 1 0 0 0 1 0 1.4 0 0 0];
Q_range = [-0.8 0.8; -1 1; -1.4 1.4]; 
nodes_with_DPV = [4 6 8 12 14 16 20 22 25 28 31];
DPV_capacity = [1 0.8 1.4 1 0.8 1.4 0.8 1.4 1 0.8 1.4];% 构建电网模型
% 电网拓扑建模、参数建模等（根据实际情况）
% 这里假设使用简化的节点导纳矩阵Y和电压V进行模拟% 计算净负荷
net_load = calculate_net_load(load_data, solar_output_data);% 运用谱聚类算法进行集群划分
clusters = spectral_clustering(Y, k); % k为集群数量% 建立电压调控模型
V_ref = create_voltage_reference_model(nodes_with_DPV, DPV_capacity, Q_range);% 采用粒子群算法进行优化
options = optimoptions('particleswarm', 'SwarmSize', 50, 'MaxIterations', 100);
objective_function = @(x) voltage_control_objective_function(x, net_load, V_ref, clusters);
[x_opt, f_opt] = particleswarm(objective_function, length(nodes_with_DPV), Q_range(:, 1), Q_range(:, 2), options);% 仿真验证
simulated_voltage = simulate_voltage(Y, net_load, x_opt, nodes_with_DPV);% 结果分析
analyze_simulation_results(simulated_voltage, V_ref);

以上代码仅为示例，实际情况可能需要更多的细节和精确的建模。例如，create_voltage_reference_model函数可能涉及到更复杂的光伏模型和电压控制策略，simulate_voltage函数可能需要考虑更多的电网特性。根据你的具体要求和情况，需要相应调整和扩展这些函数。

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