文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《面向区域自治的配电网动态区域划分方法》

这个标题涉及到配电网领域的一个方法，我们可以分解解读如下：

1. 面向区域自治： 意味着该方法注重在配电网中考虑区域的自治性，即区域内部能够独立、自主地运行和做出决策。这可能涉及到在配电网的不同区域内，各自具备一定的独立性和自治性。

2. 配电网动态区域划分方法： 意味着该方法是用于在配电网中进行区域划分的，而且是一个动态的划分方法。动态可能表示划分过程能够根据实时或变化的条件进行更新和调整，以适应配电网系统在运行过程中的变化。

因此，整个标题的意思是，这个方法专注于在配电网中提出一种能够考虑到区域自治性的、并且具有动态特性的区域划分方法。这样的方法可能有助于更有效地管理和优化配电网系统，使其更适应复杂和变化的电力需求和条件。

摘要：具有间隙性及波动性特征的大量分布式光伏接入配电网，为配电网的源荷功率平衡及节点电压调节等带来了新的技术挑战。为充分利用配电网中多类型调节资源的调节能力，提高新能源高比例接入下配电网的自治能力，本文提出了一种面向区域自治的配电网动态区域划分方法。首先，结合分布式光伏和负荷预测数据，衡量配电网中多类型可调资源的调节能力，建立考虑模块度、电压调节能力和功率持续调节能力的综合指标体系。其次，采用遗传算法求解各区域最优综合指标，结合运行状态及调控需求设计分区结构更新触发机制，更新分区结果。最后，结合实际配电网典型日运行数据的仿真算例及对比分析验证了所提区域动态划分方法在提高区域电压调节能力和功率持续调节能力方面的优势，并分析了不同指标权重，不同触发阈值以及不同时间尺度对分区结果的影响。

这段摘要描述了一种针对分布式光伏接入的配电网，面临源荷功率平衡和节点电压调节等技术挑战的情境，并提出了一种面向区域自治的配电网动态区域划分方法。以下是对摘要各部分的详细解读：

1. 挑战描述： 摘要首先指出，由于大量分布式光伏的间隙性和波动性特征，配电网面临了新的技术挑战，包括源荷功率平衡和节点电压调节等问题。这表明传统的配电网管理方法可能不足以有效应对具有新能源接入的复杂情况。

2. 解决方法： 为了应对这些挑战，提出了一种动态区域划分方法，其目标是提高配电网在新能源高比例接入情况下的自治能力。这种方法着眼于充分利用配电网中多类型调节资源的调节能力。

3. 方法步骤：

   • 数据结合： 结合分布式光伏和负荷预测数据，以量化配电网中多类型可调资源的调节能力。
   • 指标体系： 建立了一个综合指标体系，考虑了模块度、电压调节能力和功率持续调节能力等因素，以全面评估各区域的性能。
   • 遗传算法优化： 使用遗传算法求解各区域最优综合指标，以优化区域划分结果。
   • 动态更新： 结合运行状态和调控需求设计了分区结构更新触发机制，确保区域划分能够根据实际情况进行动态调整。

4. 验证和分析： 通过使用实际配电网典型日运行数据进行仿真算例，并进行对比分析，验证了所提方法在提高区域电压调节能力和功率持续调节能力方面的优势。此外，还分析了不同指标权重、触发阈值和时间尺度对分区结果的影响。

总体来说，该方法旨在通过动态区域划分，结合光伏和负荷数据，以及综合指标体系，优化配电网的自治能力，特别是在高比例新能源接入的情况下。

关键词:配电网; 高比例分布式光伏;动态区域划分;遗传算法;

1. 配电网： 指的是电力系统中的一个部分，负责将电力从输电网引入用户家庭和企业。配电网在这里可能面临与高比例分布式光伏接入相关的挑战，包括源荷功率平衡和节点电压调节等问题。

2. 高比例分布式光伏： 指的是在配电网中，光伏发电系统以分布式的方式接入，而且这些光伏系统在总发电容量中占比较高。这种情况下，由于光伏发电的间隙性和波动性，配电网可能需要采取特殊的管理和控制策略来适应新能源的高比例接入。

3. 动态区域划分： 是一种针对配电网的管理策略，其中配电网被划分成不同的区域，并且这些区域可以根据实际运行状态和调控需求动态地进行调整。在这个背景下，可能使用了一种基于遗传算法的方法来寻找最优的区域划分，以最大程度地利用不同区域的调节资源。

4. 遗传算法： 是一种启发式搜索和优化算法，模拟生物进化的过程来寻找问题的最优解。在这个上下文中，遗传算法可能被用来优化配电网的区域划分，以使得每个区域的调节能力得到最大程度的发挥，从而提高整个配电网的性能。

这些关键词共同揭示了在面对高比例分布式光伏接入时，采用动态区域划分和遗传算法等方法来提高配电网的管理和控制效能。这种方法有望有效解决由于新能源接入而带来的源荷功率平衡和电压调节等技术挑战。

仿真算例：本文选取中国安徽省金寨县某 35kV 变电站实际配网拓扑和文献[39]中的 141 节点配网算例，验证所提方法的有效性。其中金寨配电网共有 63 个节点，负荷节点 39 个，分布式光伏节点 30 个，含储能节点 9 个。各节点的光储荷功率聚合至 10kV馈线。配电网储能总装机 1MW/2MWh，负荷水平2.6MW，分布式光伏总装机容量约 5.9MW，光伏渗透率约 265.4%。141 节点算例电压水平为 12.5kV，储能总装机 1.95MW/5MWh，负荷水平 10.9MW，小型发电机装机容量 12.5MW，光伏渗透率 54%。算例拓扑如图 3 所示。上述配电网中，光伏午间大发时，配电网线路末端均出现明显电压越限。晚间负荷高峰时，出现电压越下限情况。其中金寨配电网不同时刻电压如图 3 所示。

仿真程序复现思路：

要复现这篇文章的仿真，首先需要了解文章提到的配电网的具体参数和拓扑结构，以及遗传算法的应用细节。由于文章中没有提供详细的遗传算法实现步骤，以下是一个简化的思路，以Python为例：

1. 定义配电网参数和拓扑结构：
   • 创建节点列表，包括负荷节点、分布式光伏节点和储能节点。
   • 指定各节点的功率信息，包括负荷水平、分布式光伏容量、储能容量等。
   • 构建配电网的拓扑结构，即节点之间的连接关系。

import networkx as nx

# 定义节点和参数
nodes = {'负荷': 39, '分布式光伏': 30, '储能': 9}
load_power = 2.6  # MW
pv_capacity = 5.9  # MW
energy_storage_capacity = 2  # MWh

# 构建配电网拓扑
G = nx.Graph()

# 添加节点
for node_type, count in nodes.items():
    G.add_nodes_from(range(count), type=node_type)

# 添加边，构建拓扑结构
# 这里需要根据具体的拓扑图来定义节点之间的连接关系

# 可以使用 G.add_edge(node1, node2) 添加连接关系

1. 遗传算法优化：
   • 定义遗传算法的参数，包括种群大小、交叉概率、变异概率等。
   • 设计适应度函数，衡量配电网的性能，例如电压水平是否越限。
   • 编写遗传算法的主循环，包括选择、交叉、变异等步骤。

import random

# 遗传算法参数
population_size = 50
crossover_rate = 0.8
mutation_rate = 0.2
generations = 100

# 适应度函数（需要根据具体情况设计）
def fitness(solution):
    # 计算配电网性能，例如电压水平越限的程度
    # 返回适应度值，越小越好
    pass

# 初始化种群
population = [random_solution() for _ in range(population_size)]

# 遗传算法主循环
for generation in range(generations):
    # 计算适应度
    fitness_values = [fitness(solution) for solution in population]

    # 选择
    selected_indices = selection(fitness_values)

    # 交叉
    crossovered_population = crossover(population, selected_indices, crossover_rate)

    # 变异
    mutated_population = mutate(crossovered_population, mutation_rate)

    # 替换当前种群
    population = mutated_population

# 找到最优解
best_solution = population[argmin(fitness_values)]

1. 仿真结果展示：
   • 使用可视化工具（如Matplotlib）展示仿真结果，包括配电网拓扑、节点电压情况等。

import matplotlib.pyplot as plt

# 根据具体需求绘制配电网拓扑图和电压情况图
# 例如，可以使用 nx.draw(G) 绘制拓扑图，使用 plt.plot() 绘制电压曲线

需要注意的是，上述代码是一个简化版本，具体的实现会根据文章中提到的具体算法和配电网模型的细节而有所调整。此外，还需要根据实际情况选择合适的遗传算法库、网络建模库等。