适用于配电网三相优化潮流的数据物理融合驱动线性化方法

巨云涛; 杨明友; 吴文传

doi:10.7500/AEPS20211218002

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适用于配电网三相优化潮流的数据物理融合驱动线性化方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 适用于配电网三相优化潮流的数据物理融合驱动线性化方法
- Hybrid Data-Physical-Driven Linearization Method for Three-phase Optimal Power Flow in Distribution Network
- 电力系统自动化 2022年46卷第13期页码：43-52
- 作者机构：
  
  1.中国农业大学信息与电气工程学院，北京市 100083
  2.清华大学电机工程与应用电子技术系，北京市 100086
- 作者简介：
  
  巨云涛(1985—)，男，通信作者，博士，副教授，博士生导师，主要研究方向：高比例可再生能源系统的分布自律-集中协同的稳定分析与优化调控技术、分布式协同能量管理系统。E-mail：juyuntao@cau.edu.cn
  杨明友(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：中低压配电网规划。E-mail：1575809984@qq.com
  吴文传(1973—)，男，博士，教授，主要研究方向：大电网能量管理与运行控制、主动配电网、机器学习理论及其在能源系统的应用。E-mail：wuwench@tsinghua.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52177125)
- DOI：10.7500/AEPS20211218002
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-12-18，
  
  修回日期：2022-01-24，
  
  网络出版日期：2022-04-26，
  
  纸质出版日期：2022-07-10
- 稿件说明：
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巨云涛,杨明友,吴文传.适用于配电网三相优化潮流的数据物理融合驱动线性化方法[J].电力系统自动化,2022,46(13):43-52.

JU Yuntao,YANG Mingyou,WU Wenchuan.Hybrid Data-Physical-Driven Linearization Method for Three-phase Optimal Power Flow in Distribution Network[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(13):43-52.
巨云涛,杨明友,吴文传.适用于配电网三相优化潮流的数据物理融合驱动线性化方法[J].电力系统自动化,2022,46(13):43-52. DOI： 10.7500/AEPS20211218002.

JU Yuntao,YANG Mingyou,WU Wenchuan.Hybrid Data-Physical-Driven Linearization Method for Three-phase Optimal Power Flow in Distribution Network[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(13):43-52. DOI： 10.7500/AEPS20211218002.

摘要

现有配电网三相潮流线性化模型在重载时精度下降较明显，限制了其应用

。

为此，提出了一种适用于三相优化潮流的改进型数据物理融合驱动线性化方法。首先，基于配电网物理特性得到三相线性潮流模型。然后，采用偏最小二乘回归的数据驱动方法获得线性化误差模型，对物理驱动模型进行修正。与完全数据驱动型方法相比，三相线性潮流模型保留了线路信息，可在优化潮流中用于描述支路约束。与完全物理驱动模型相比，三相线性潮流模型充分利用数据驱动的优化拟合能力来获得线性化误差与节点负荷之间的线性关系。因为在误差修正项中包含更多维的全局信息，所以线性化模型的精度得到提高，保证了重载时所提方法的精度仍足够高。所提方法具有更好的适用性，能够处理各种连接方式的三相变压器和负荷模型以及考虑相间耦合的分布式电源模型。基于IEEE标准算例，将所提方法与其他可用于优化潮流的线性化方法进行对比分析，结果表明所提方法在系统重载时精度依然很高。

Abstract

The accuracy of the existing three-phase power flow linearization models in distribution networks decreases obviously under heavy load

which limits its application. Therefore

an improved hybrid data-physical-driven linearization method for three-phase optimal power flow is proposed. First

the three-phase linear power flow model is obtained based on the physical characteristics of distribution networks. Then

the linearization error model is obtained by using the data-driven method of partial least squares regression to correct the physical-driven model. Compared with the fully data-driven method

the three-phase linear power flow model retains the line information and can be used to describe branch constraints in the optimal power flow. Compared with the fully physical-driven model

the three-phase linear power flow model can obtain the linear relationship between the linearization error and the node load by making full use of the optimization fitting ability of data-driven approach. Because the error correction term contains more multidimensional global information

the accuracy of the linearization model is improved

and the accuracy of the proposed method is still high enough under heavy load. The proposed method has better applicability

which can deal with the three-phase transformers and the load models with various connection modes

and the distributed generator model considering the coupling between phases. Based on the IEEE standard cases

the proposed method is compared with other linearization methods that can be used for optimal power flow. The results show that the proposed method still has high accuracy under heavy load.

关键词

Keywords

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