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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着分布式光伏、分散式风电等新能源大规模接入配电网，系统的无功运行状态呈现强时变、强随机特性，传统基于典型日预测曲线的确定性动态无功优化方法，在风光实际出力大幅偏离预测值的场景下，极易出现节点电压越限、线路网损飙升、无功设备动作越限等问题，严重威胁主动配电网的安全经济运行。

传统随机规划方法需要提前预设风光出力的概率分布，难以适配实际运行中概率分布未知的强波动场景，而两阶段鲁棒优化仅需构建风光出力的不确定性区间集合，不需要精确的概率分布信息，即可求解得到能抵御最恶劣波动场景的无功调度方案，完美适配主动配电网动态无功优化的工程需求。结合你此前在配电网仿真、鲁棒优化求解领域的技术积累，基于IEEE 33节点标准测试系统构建完整的两阶段鲁棒动态无功优化模型，可为高比例新能源接入下的主动配电网无功安全调度提供可靠的工程化解决方案。

二、主动配电网动态无功优化数学建模

本研究以IEEE 33节点系统为测试基底，系统基准电压12.66kV，基准功率10MVA，在节点6、节点13、节点25分别接入分布式光伏机组，节点30接入分散式风电机组，系统内的可控无功资源包含：有载调压变压器分接头（节点0处，调节档位±8，步长0.0125p.u.）、分组投切并联电容器（节点17、节点21、节点29，单组容量50kVar，最大投切6组）、分布式电源的连续可调无功出力。

构建两阶段鲁棒优化标准模型形式：

三、基于C&CG算法的模型求解流程

针对两阶段鲁棒优化问题的min-max-min三层结构，本研究采用当前电力系统优化领域主流的列与约束生成（C&CG）算法进行分解求解，将原复杂三层问题拆分为主问题与子问题交替迭代求解，完整流程如下：

1. ‌初始化环节‌：输入IEEE 33节点系统的完整拓扑参数、全天24小时的负荷预测曲线、风光出力预测曲线，设置鲁棒调节系数Γ=2Γ=2，确定风光出力的不确定性波动区间为预测值的±40%，设置迭代收敛阈值为1e-4。

2. ‌主问题求解‌：固定此前迭代过程中识别出的所有极端不确定性场景，求解第一阶段离散无功设备的最优调度计划，同时得到原问题下界LB，主问题在YALMIP+CPLEX环境下可快速完成求解。

3. ‌子问题求解‌：固定主问题输出的第一阶段调度变量，构造max-min对偶问题转化为单层max问题，在不确定性集合内搜索对当前调度方案最恶劣的风光出力波动场景，得到该场景下系统的最大有功网损，输出原问题上界UB。

4. ‌迭代收敛判断‌：判断上界UB与下界LB的相对误差是否小于收敛阈值，若未收敛则将子问题识别出的新极端场景作为新增变量与约束加入主问题，返回步骤2继续迭代；若收敛则停止迭代，输出最终的两阶段鲁棒动态无功优化调度方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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