基于随机规划与微网形成的配电网分布式发电优化配置策略研究

《IEEE Access》：Strategic Placement and Sizing of Distributed Generation for Resilience Enhancement of Distribution Grids With Microgrid Formation

为解决极端天气事件导致的配电网脆弱性问题，研究人员开展了分布式发电(DG)优化配置与微网形成策略研究。通过两阶段随机混合整数规划模型和样本平均近似(SAA)算法，实现了DG的精准选址定容，显著提升了配电网韧性。该研究为极端天气下多微网自主形成提供了创新解决方案。

　　

随着极端天气事件频发，配电网面临严峻挑战。据统计，美国用户平均每年因恶劣天气遭受7小时以上停电。微网作为提升电网韧性的有效手段，通过本地分布式发电(DG)在配电网故障时形成孤岛供电，保障关键负荷连续供电。然而，传统DG规划方法往往忽略线路随机故障概率，且多依赖启发式算法，难以保证解的质量。

为解决上述问题，美国田纳西大学与橡树岭国家实验室联合团队在《IEEE Access》发表研究，提出一种基于两阶段随机规划的DG优化配置方法。创新性地引入虚拟节点概念，通过样本平均近似(SAA)算法处理大规模场景不确定性，实现了极端天气下多微网自动形成与负荷优化恢复。

关键技术方法包括：1)基于脆弱性曲线的场景生成算法，模拟不同风速下线路故障概率；2)两阶段随机混合整数规划模型，第一阶段决策DG选址定容，第二阶段优化开关操作与功率分配；3)虚拟节点技术，将多棵生成树整合为含辐射状拓扑的单一树结构；4)采用改进的IEEE 33节点和123节点测试系统进行验证。

主要研究结果如下：

一、基案例分析

在修改的IEEE 33节点系统中，当风速40 m/s时，模型在8、24、30号节点分别配置151.63kW、317.93kW、152.06kW的DG，总容量621.62kW。通过虚拟节点技术自动形成两个微网：DG24和DG30共同为关键节点23-33供电，DG8为节点7-9、21供电。开关6-7和21-22断开确保微网独立运行。

二、不同扰动水平的敏感性分析

研究表明，低扰动水平下（风速40 m/s）第一阶段投资成本较高，但第二阶段负荷削减成本较低；高扰动水平（风速50 m/s）则相反。当风速从40 m/s升至50 m/s时，DG总容量从621.62kW降至459.88kW，说明严重故障下线路损坏限制DG效益。

三、预算与DG数量限制的影响

增加预算可降低负荷削减，但效益随扰动程度增强而递减。当风速50 m/s时，过高预算无法显著改善效果，因损坏线路导致功率传输受限。结果表明需权衡投资成本与韧性收益。

四、大规模系统验证

在IEEE 123节点系统中，模型在48、65、76号节点配置DG，总容量555.63kW（40 m/s）和503.73kW（50 m/s）。SAA算法在M=40、N=40时最优性间隙降至1.18%，验证方法可扩展性。

研究结论表明，所提方法能有效提升配电网韧性，尤其适用于灾害多发区域。通过SAA算法保证解的质量，虚拟节点技术简化微网形成过程。未来研究方向包括：考虑空间相关故障、整合储能设备、研究多利益主体协同规划等。该工作为智能电网建设提供了重要技术支撑，对能源安全保障具有实践意义。