Data-knowledge-driven Optimal Dispatch and Control Strategy for Distribution Network Considering Photovoltaic Levelized Cost of Energy

ZHANG Bo; ZHANG Yongkang; SUN Yingjun; JIA Jiaoxin

doi:10.7500/AEPS20241025003

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Data-knowledge-driven Optimal Dispatch and Control Strategy for Distribution Network Considering Photovoltaic Levelized Cost of Energy

Basic Research | 更新时间：2025-09-25

- Data-knowledge-driven Optimal Dispatch and Control Strategy for Distribution Network Considering Photovoltaic Levelized Cost of Energy
- Automation of Electric Power Systems Vol. 49, Issue 18, Pages: 74-82(2025)
- 作者机构：
  
  河北省分布式储能与微网重点实验室（华北电力大学），河北省保定市 071003
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(52207102);Hebei Provincial Natural Science Foundation of China(E2022502059)
- DOI：10.7500/AEPS20241025003
  CLC：
- Received：25 October 2024，
  
  Revised：2025-01-14，
  
  Published Online：11 March 2025，
  
  Published：25 September 2025
- 稿件说明：
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张波,张永康,孙英钧等.考虑光伏度电成本的配电网数据-知识驱动优化调控策略[J].电力系统自动化,2025,49(18):74-82.

ZHANG Bo,ZHANG Yongkang,SUN Yingjun,et al.Data-knowledge-driven Optimal Dispatch and Control Strategy for Distribution Network Considering Photovoltaic Levelized Cost of Energy[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(18):74-82.
张波,张永康,孙英钧等.考虑光伏度电成本的配电网数据-知识驱动优化调控策略[J].电力系统自动化,2025,49(18):74-82. DOI： 10.7500/AEPS20241025003.

ZHANG Bo,ZHANG Yongkang,SUN Yingjun,et al.Data-knowledge-driven Optimal Dispatch and Control Strategy for Distribution Network Considering Photovoltaic Levelized Cost of Energy[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(18):74-82. DOI： 10.7500/AEPS20241025003.

摘要

光伏电源深度参与配电网优化调控可促进新能源配电网安全稳定运行，但势必会降低光伏电源的寿命损伤，同时增加优化模型的求解复杂度。为此，文中基于数据-知识驱动架构，提出考虑光伏度电成本的配电网数据-知识驱动优化调控策略。首先，分析光伏电源提供无功支撑对光伏度电成本的影响，建立考虑光伏度电成本的配电网优化最优决策知识模型，获取配电网优化调控最优决策知识。然后，将配电网优化调控最优决策知识嵌入数据驱动的配电网极端梯度提升（XGBoost）优化调控模型，通过数据-知识驱动方法挖掘配电网状态信息与光伏最优决策之间的非线性映射关系，并利用贝叶斯算法完成XGBoost模型超参数的自适应优化。最后，利用PG&E 69节点典型配电系统验证所提策略的有效性。

Abstract

The deep participation of photovoltaic power supply in the optimal dispatch and control of distribution networks can promote the safe and stable operation of distribution networks with renewable energy. However

it reduces the life expenditure of photovoltaic power supply and increases the complexity of solving the optimal model. Consequently

based on the data-knowledge-driven architecture

this paper proposes a data-knowledge-driven optimal dispatch and control strategy for the distribution network considering photovoltaic levelized cost of energy (LCOE). Firstly

the influence of reactive power support provided by photovoltaic power supply on the photovoltaic LCOE is analyzed

and the optimal decision-making knowledge model of distribution network optimization considering the photovoltaic LCOE is established. The optimal decision-making knowledge of the optimal dispatch and control for distribution networks is obtained. Then

the optimal decision-making knowledge of the optimal dispatch and control for distribution networks is embedded in the data-driven eXtreme gradient boosting (XGBoost) optimal dispatch and control model for distribution networks. The nonlinear mapping relationship between the distribution network state information and photovoltaic optimal decision-making is mined through the data-knowledge-driven method

and the adaptive optimization of the hyperparameters of the XGBoost model is completed by the Bayesian algorithm. Finally

the effectiveness of the proposed strategy is verified by the typical PG&E 69-bus distribution network.

关键词

Keywords

references

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