融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法

程礼临; 罗子杰; 李群; 张宁宇; 李雅然; 臧海祥

doi:10.7500/AEPS20250213005

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融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法
- Real-time Stochastic Dispatch Method for Active Distribution Network Using Fuzzy Neural Network Pre-decision
- 电力系统自动化 2025年49卷第19期页码：75-85
- 作者机构：
  
  1.河海大学电气与动力工程学院，江苏省南京市 211100
  2.国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，江苏省南京市 211103
- 作者简介：
  
  程礼临(1995—)，男，博士，讲师，主要研究方向：电力系统人工智能、新能源发电。E-mail：straw@hhu.edu.cn
  罗子杰(2000—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统人工智能、基于数据驱动的配电网优化。E-mail：231606030034@hhu.edu.cn
  李群(1967—)，男，博士，研究员级高级工程师，主要研究方向：大电网安全稳定分析与控制、新能源发电技术。E-mail：qun_li@sina.com
  臧海祥(1986—)，男，通信作者，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统规划与运行分析、新能源发电技术、人工智能在电力系统中的应用。E-mail：zanghaixiang@hhu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目(4000-202418061A-1-1-ZN)
- DOI：10.7500/AEPS20250213005
  中图分类号：
- 收稿：2025-02-13，
  
  修回：2025-06-12，
  
  网络首发：2025-07-31，
  
  纸质出版：2025-10-10
- 稿件说明：
移动端阅览
程礼临,罗子杰,李群等.融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法[J].电力系统自动化,2025,49(19):75-85.

CHENG Lilin,LUO Zijie,LI Qun,et al.Real-time Stochastic Dispatch Method for Active Distribution Network Using Fuzzy Neural Network Pre-decision[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(19):75-85.
程礼临,罗子杰,李群等.融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法[J].电力系统自动化,2025,49(19):75-85. DOI： 10.7500/AEPS20250213005.

CHENG Lilin,LUO Zijie,LI Qun,et al.Real-time Stochastic Dispatch Method for Active Distribution Network Using Fuzzy Neural Network Pre-decision[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(19):75-85. DOI： 10.7500/AEPS20250213005.

摘要

伴随大量分布式资源接入有源配电网，配电网内部不确定性增强。为建立准确的调度模型，将光伏出力的不确定性、负荷的随机性分别描述为对应预测误差的不确定性，并通过数据驱动的方法获得不确定变量的概率分布。考虑到基于二阶锥松弛（SOCR）的潮流模型可能违反松弛条件并造成误差，基于欧拉方程重新推导了潮流模型，进一步建立有源配电网经济、安全的随机优化功率调度模型。针对所提模型的特点，提出一种融合模糊神经网络（FNN）预决策的有源配电网实时随机调度方法。首先，利用FNN对不确定变量的概率分布进行模糊描述，将其输出作为求解器寻优的初值。然后，通过求解器进行加速求解。最后，通过改进的IEEE 33节点系统验证所提模型和方法的有效性。

Abstract

With the large-scale integration of distributed resources into the active distribution network

internal uncertainties of the active distribution network increase. To establish an accurate dispatch model

the uncertainty of photovoltaic output and the randomness of load are described as the uncertainty of corresponding prediction errors

and the probability distribution of uncertain variables is obtained through data-driven methods. Considering that the power flow model based on second-order cone relaxation (SOCR) may violate relaxation constraints and introduce errors

the power flow model is re-derived based on the Euler equations

thereby further establishing a stochastic optimal power dispatch model for active distribution networks that is both economical and secure. Aiming at the characteristics of the proposed model

this paper presents a real-time stochastic dispatch method for active distribution networks using fuzzy neural network (FNN) pre-decision. First

the FNN is employed to provide a fuzzy description of the probability distribution of uncertain variables

and its output is used as the initial value for solver optimization. Then

the solver is utilized to accelerate the solution process. Finally

the effectiveness of the proposed model and method is validated through a modified IEEE 33-bus system.

关键词

Keywords

references

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