基于鲁棒模型预测控制的配电网供电恢复策略

谢云云; 杨正婷; 蔡胜; 王栋; 陈汹; 邹云

doi:10.7500/AEPS20201022003

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基于鲁棒模型预测控制的配电网供电恢复策略

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于鲁棒模型预测控制的配电网供电恢复策略
- Power Supply Restoration Strategy for Distribution Network Based on Robust Model Prediction Control
- 电力系统自动化 2021年45卷第23期页码：123-131
- 作者机构：
  
  1.南京理工大学自动化学院，江苏省南京市 210094
  2.国网淮安供电公司，江苏省淮安市 223002
  3.南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司），江苏省南京市 211106
- 作者简介：
  
  谢云云(1985—)，男，通信作者，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：极端条件下电力系统运行与控制。E-mail：yunyun-xie@163.com
  杨正婷(1993—)，女，硕士，主要研究方向：弹性配电网。E-mail：18851079775@163.com
  蔡胜（1994—），男，博士研究生，主要研究方向：弹性配电网。E-mail：798826762@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61773214);已申请国家发明专利（申请号：201911305250.5）
- DOI：10.7500/AEPS20201022003
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-10-22，
  
  修回日期：2021-04-29，
  
  网络出版日期：2021-08-19，
  
  纸质出版日期：2021-12-10
- 稿件说明：
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谢云云,杨正婷,蔡胜等.基于鲁棒模型预测控制的配电网供电恢复策略[J].电力系统自动化,2021,45(23):123-131.

XIE Yunyun,YANG Zhengting,CAI Sheng,et al.Power Supply Restoration Strategy for Distribution Network Based on Robust Model Prediction Control[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(23):123-131.
谢云云,杨正婷,蔡胜等.基于鲁棒模型预测控制的配电网供电恢复策略[J].电力系统自动化,2021,45(23):123-131. DOI： 10.7500/AEPS20201022003.

XIE Yunyun,YANG Zhengting,CAI Sheng,et al.Power Supply Restoration Strategy for Distribution Network Based on Robust Model Prediction Control[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(23):123-131. DOI： 10.7500/AEPS20201022003.

摘要

随着微网技术的发展，配电网发生故障后，利用配电网中的微网为停电负荷提供应急供电，可以减小配电网停电范围，提高配电网的弹性。由于微网内可再生能源出力和负荷需求存在不确定性，现有研究主要采用单时步随机优化方法生成供电恢复策略。然而，由于准确的概率分布模型较难获得，且单时步优化方法仅优化未来一个时间段的运行方案，忽略了多个时间段中状态的相关性，降低了运行的效率。为此，文中提出了基于鲁棒模型预测控制的弹性运行策略。首先，以每个控制周期内多个时步的成本最低为优化目标，建立了基于鲁棒模型预测控制的优化决策模型。由于该模型是min-max问题，难以直接求解，可采用强对偶理论将其转换为单层混合整数模型。最后，采用IEEE 69节点配电系统对所提方法的有效性进行了验证。

Abstract

With the development of microgrid technology

after the distribution network fails

microgrids in the distribution network can be employed to provide emergency power supply to the outage load

which can reduce the power outage range and improve the power supply reliability. Due to the uncertainties of renewable energy output and load demand in the microgrid

the existing studies mainly adopt single-time-step stochastic optimization methods to generate power supply restoration strategies. However

the accurate probability distribution model is difficult to obtain

and single-time-step optimization methods only optimize the operation scheme for the next one time period and ignore the relevance of states in multiple time periods

which results in a decrease in operation efficiency. Therefore

this paper proposes a resilience operation strategy based on robust model predictive control (RMPC). First

with the lowest cost of multiple time steps in each control cycle as the optimization goal

an optimal decision-making model based on RMPC is established. Since the proposed model is formulated as a min-max problem and cannot be solved directly

the strong duality theory is adopted to transform it into a single-layer mixed-integer model. Finally

the IEEE 69-bus distribution system is used to verify the effectiveness of the proposed method.

关键词

Keywords

references

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