一种面向智能配电网的分布式并行电压优化方法.pdf

：“一种面向智能配电网的分布式并行电压优化方法” 【摘要】：本文针对智能配电网中分布式电源(DG)接入以及电网仿真实时响应的需求，提出了一种分布式并行环境下解决智能配电网各DG最优输出功率的方法，旨在实现快速高效的配电网电压优化。 【关键词】：智能配电网，分布式电源，电压优化，凝聚层次聚类法，分布式序列二次规划 文章深入探讨了智能配电网中分布式电源接入带来的电压优化挑战。传统的最优潮流(OPF)问题主要针对输电网，对于含有多个DG的配电网络特性并未做出相应改进，无法有效解决电压优化问题。因此，文章提出了一种基于分布式并行环境的电压优化算法。 利用凝聚层次聚类法(HAC)解决了智能配电网的自动分区问题，这一方法能够高效地将电网划分为多个子区域。接着，文章采用了分布式序列二次规划(DSQP-DG)算法，通过内外层迭代交替并行求解出DG的最优输出功率。这种方法的优势在于，能够在保持优化能力的同时，提高计算速度，从而满足智能配电网实时响应的要求。 与辅助问题原理(APP)方法相比，DSQP-DG算法在解决智能配电网分布式并行电压优化问题上表现出更好的寻优能力和快速性。具体来说，该算法能够在大规模分布式系统中有效地分配计算任务，加快电压优化过程，降低计算延迟。 此外，文中引用了多项前人研究，例如遗传算法、自适应权重粒子群优化算法等，这些研究主要关注优化DG的位置和容量，最小化有功线损，以及考虑环境效益的供电公司规划成本。而DSQP-DG算法则针对分布式发电系统的优化配置，结合了分布式并行计算技术，提高了处理复杂电网问题的效率。 总结来说，该论文提出了一种创新的面向智能配电网的分布式并行电压优化策略，通过结合凝聚层次聚类和分布式序列二次规划，解决了配电网分区和优化计算的难题，提升了系统性能，并为未来智能电网中的分布式电源管理提供了理论和技术支持。这种方法有望在实际应用中降低运行成本，提高电网稳定性，推动智能配电网的快速发展。