分布式电源接入配电网故障恢复方法是电力系统领域的一项重要研究课题，它在提高配电网的供电可靠性、减少故障停电损失以及促进可再生能源的高效利用方面具有重大意义。随着分布式发电技术的发展，诸如光伏发电和风力发电这样的分布式电源越来越多地被并入到传统配电网中，给电网的管理和运行带来了新的挑战。本文通过合理建模并提出了一种新的配电网故障恢复方法，旨在最大化恢复因故障而失电的负荷量，并确保在分布式电源接入情况下配电网的安全运行。
在介绍配电网故障恢复方法之前，我们需要明确几个关键概念。分布式电源（Distributed Generation，DG）指的是在配电网中直接接入小容量电源的技术，这些电源通常安装在用户近旁，能够提供灵活的电能供应。分布式电源的接入大幅度提升了能源利用效率，并且有助于减少环境污染，是智能电网建设中不可或缺的组成部分。
在本文的背景下，所提出的故障恢复方法侧重于在高渗透率DG接入的情况下，保证配电网的安全和稳定性。DG的接入改变了配电网的功率流动特性，使得传统仅考虑集中式发电的故障恢复方法不再适用。因此，本文中提出了一种新的故障恢复优化模型，模型的核心是以故障失电负荷恢复量最大为目标函数，并考虑了DG接入条件下配电网络的运行安全作为约束条件。
为了高效求解所提出的故障恢复模型，文章采用了一种创新的技术路线，即二阶锥与£-松弛技术。通过这种方法，原问题模型得以松弛为线性可解形式，从而可以利用YALMIP（Yet Another Linear Modeling Parser）这一商业软件进行快速有效的求解。YALMIP是一个基于MATLAB的优化建模工具箱，它能够将复杂的优化问题转化为可以在各种求解器上运行的标准形式。二阶锥和£-松弛是数学上用于优化问题线性化处理的常用方法，通过松弛约束条件，将非线性或者难以直接求解的问题转化为更易于求解的线性问题或凸优化问题。
在实际应用中，文章通过组态式配网动模试验平台搭建了基于改进的IEEE33节点网络进行测试，这是一个模拟真实配电网环境的实验平台。通过与传统的基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法的故障恢复模型进行对比，仿真结果表明了所提出的基于线性规划方法的故障恢复模型能够在保证配电网运行安全的前提下，快速且最大限度地恢复失电负荷。PSO算法是一种模拟鸟群觅食行为的随机优化算法，适用于解决连续空间的优化问题，但在处理大规模、复杂的配电网故障恢复问题时，线性规划方法的效率更高，收敛速度更快。
关键词中除了配电网、分布式电源、故障恢复等核心词汇外，还提到了二阶锥松弛和线性规划。这两者在优化数学中具有重要意义，前者是指利用二阶锥这一数学结构对优化问题进行松弛处理，后者则是指利用线性关系来逼近原本可能是非线性的优化问题，通常可以更简便地得到最优解。动模实验平台是用于配电网故障恢复、稳定性分析等电力系统仿真研究的专用设施，它可以通过模拟真实配电网的工作状态，为研究人员提供有价值的实验数据。
在研究方法论上，本文体现了将理论与实践相结合的思路。文章首先针对分布式电源输出进行合理建模，然后在此基础上构建故障恢复模型，并通过仿真试验验证模型的有效性。这种研究方法不仅能够帮助电力系统工程师理解和掌握高渗透率DG接入对配电网故障恢复带来的影响，同时也为电力系统的优化运行提供了新的思路和手段。
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