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一种基于云边智能的配电网分区与运行优化方法
A Cloud-Edge Intelligence-Based Optimization Method for Distribution Network Partitioning and Operation Considering Simulation Inaccuracy
Renjun Wang · Hongjun Gao · Haifeng Qiu · Longbo Luo 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年1月
针对分布式可再生能源和负荷波动对配电网运行安全的影响，本文提出一种基于云边协同智能的优化方法，用于配电网分区与实时运行控制。该方法在云端集中训练，在边缘侧实时执行，通过新型分区策略降低计算负担，并引入开关重要性评估方法以压缩动作空间维度。建立多智能体马尔可夫决策过程模型，结合改进的混合多智能体软Actor-Critic算法与域随机化方法，提升策略在仿真与实际系统存在模型失配时的鲁棒性。IEEE 33节点系统及实际445节点网络的仿真验证了所提方法的有效性与优势。
解读: 该云边协同优化技术对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。其云端训练-边缘执行架构可直接应用于ST系列储能变流器的分布式协调控制，通过多智能体强化学习实现储能集群的实时功率调度与电网分区管理。域随机化方法增强的鲁棒性可提升储能系统在模型失配场景下的控制可靠...
配电网中分布式模块化储能系统的最优鲁棒配置以实现电压调节
Optimal robust allocation of distributed modular energy storage system in distribution networks for voltage regulation
Zirong Xu · Zhiyuan Tang · Yongdong Chen · Youbo Liu 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.388
本文研究了在主动式低压配电网（DNs）中为减小电压偏差而进行的分布式模块化储能（DMES）最优鲁棒配置（位置与数量）问题。在所提出的配置问题中，设计了一种新颖的集中-本地控制框架（CLCF）用于DMES的电压调节，并对该框架下的下垂系数设定方案进行了优化确定。此外，为了应对有功与无功功率注入之间的不确定性及其相关性，本文在一种新型的相关多面体不确定性集（CPUS）下构建了鲁棒优化模型来表述DMES配置问题，从而避免解的过度保守性。进一步地，为使所提出的非线性非凸配置问题在计算上具有可追踪性，将其...
解读: 该分布式模块化储能优化配置技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。论文提出的集中-本地控制框架与下垂系数优化调度,可直接应用于我司储能变流器的电压调节策略,提升低压配网场景下的电压质量。其鲁棒优化模型能有效应对功率不确定性,为iSolarCloud平台的智能运维算...