超大型城市复杂配电网高效重构自愈控制方法-四川大学（高红均）_34页_4mb

超大型城市电网高效重构自愈控制方法研究报告

研究背景

国家双碳战略推动下，分布式能源大规模接入给传统配电网带来以下挑战：

1. 清洁能源消纳需求提升
2. 供电可靠性和能效管理要求提高
3. 特大城市配电网结构日益复杂

在负荷高速增长和高比例新能源接入背景下，广州等城市配电网已呈现：

• 线路数量多、互联复杂的特点
• 全局重构计算面临维度灾难问题
• 原有的集中式优化方法难以满足实时调控要求

核心方法**

分层分布式协同重构架构

提出“馈线组”概念，构建三级重构层级架构（馈线-变压器-变电站），实现：

• 各层级平衡机制
• 联络开关重要度量化
• 基于贡献度的开关分类

关键技术创新：

• 多类型联络开关联络模式调节（潮流转移三个层级）
• 基于贡献度的开关分类（关键联络72%，非关键15%，冗余13%）
• 分布式馈线聚类算法（显著减少分组轮数）

云边协同重构控制方法**

基本框架

graph TD
    A[云端系统] -->|需求生成| B[边缘计算节点]
    B --> C[变电站边缘平台]
    C --> D[分布式终端设备]
    D -->|实时响应| C
    C -->|策略反馈| B
    B -->|全局优化| A

主要创新点：

1. 云边协同计算框架，解决全局优化无法满足实时性问题
2. 基于双智能体深度强化学习（MADRL）的两阶段优化方法
3. 通过任务分解将
   • 长时间尺度重构优化
   • 短时间尺度协调优化相结合
   • 显著提高计算效率（求解时间减少）
4. 边缘节点部署本地优化模型，与云中心协同决策

算法与模型创新**

1. 重 构 优 化 算法：

   • 基于多阶段优化的云计算模型
   • 分布式并行计算架构实现百万级开关优化
   • 支持含柔性负荷的重构决策建模

2. 智能自愈控制：

   • 构建典型故障模式数据库，建立故障智能诊断系统
   • 开发基于云平台的故障特征知识库
   • 采用机器学习算法生成最优恢复路径规则
   • 通过事件化专家系统实现非完备信息环境下的高容错判别

3. 效能验证：

   • 云边协同模型求解时间较传统Cplex优化模型减少600倍
   • 故障自愈响应时间缩短
   • 多场景下弃光率和用户停电次数显著下降

仿真结果与应用效果**

联络开关分类效果：

云边协同重构计算效果：

主要贡献与创新点**

1. 提出分层分布式协同重构架构，有效解决大规模配电网全局优化难题
2. 构建云边协同的多智能体深度强化学习框架，实现秒级计算决策
3. 开发面向复杂配电网的实际工程应用算法体系
4. 形成可推广的超大城市电网智能自愈控制解决方案

该研究为解决超大型城市配电网调度控制中的计算瓶颈和可靠性挑战提供了创新技术路径。