综述：基于多智能体系统与互支撑能力的主动中低压配电网重构方法

《Energy Reports》：Reconfiguration of active medium- and low-voltage distribution networks based on multi-agent systems and mutual support capacity

　　

降低网损与防止电压失稳始终是配电网络(DN)的核心关切问题，通常通过配电网重构与分布式电源(DG)接入加以解决。本研究提出一种基于多智能体系统(MAS)的配电网重构与DG容量优化配置方法，旨在同时最小化有功损耗与电压偏差。尽管中压(MV)与低压(LV)网络作为独立系统运行且运行需求存在差异，但二者的决策具有强耦合性，会相互影响整体目标函数与决策空间。所提方法通过统筹考虑MV与LV网络的协同运行，充分挖掘两级网络间的电压互支撑潜力，以表征真实运行工况。为刻画实际运行条件，分析中纳入了可再生能源出力与负荷需求的不确定性。该方法应用于包含一条MV主干线与三条LV馈线的测试系统，采用遗传算法(GA)进行优化求解，仿真基于MATLAB平台结合MATPOWER 8.0工具箱完成。为验证方法有效性，研究人员设置了多种场景进行对比分析。仿真结果表明，所提架构性能优于现有架构：在MV配电网中，相较于无DG的初始配置与无DG的重构配置，所提方法分别实现有功损耗降低44.70%与25.80%；相较于MV网络中采用集中式方法的DG重构方案，网损进一步降低27.99%。对于MV-LV一体化网络，相较于采用集中式与分散式MAS的DG重构方案，所提方法使总网损分别再降低5.57%与5.06%。此外，电压偏差得到显著改善，不同时段的电压分布趋于均匀稳定。

1. 引言

随着技术与工业的快速发展及人口增长，电力能源需求显著攀升，化石能源枯竭、温室气体排放与燃料成本上升推动了分布式电源(DG)尤其是可再生能源的广泛应用。传统配电网多采用辐射状拓扑且无负荷侧电源，DG接入改变了潮流分布、电压特性与设备运行状态，可能对系统性能产生双向影响，因此需严格遵循技术标准以保障电网安全稳定高效运行。配电网因电压等级低、线路电阻大，网损占比高达全网总损耗的75%，成为降损的重点环节。除网损外，电压偏差控制也是保障电能质量的关键目标。DG的合理选址定容可有效降低网损与电压偏差，提供末端电压支撑，但不当配置可能引发双向潮流、过电压等问题。当前研究多采用粒子群优化(PSO)、遗传算法(GA)等多目标优化方法求解DG最优配置，并结合动态重构以适应负荷波动。现有研究虽已广泛覆盖集中式与分散式重构方法，但大多将MV与LV网络解耦处理，忽略二者间的相互依赖性与双向支撑潜力，限制了协调优化的效果。为此，本文提出一种兼顾MV-LV协同与电压互支撑的MAS分层优化架构，同时计及可再生能源与负荷不确定性，以实现网损最小化与电压稳定性提升。

2. 多智能体系统

多智能体系统(MAS)由具备自主决策、环境感知与行为执行能力的智能体构成。智能体的核心特征包括协作性、反应性、学习性及响应执行能力。相较于单智能体系统，MAS通过分布式决策机制具备高鲁棒性，局部故障不影响整体运行，并能通过并行计算分解复杂任务以降低计算复杂度。近年来，MAS在电力系统的控制、保护与优化调度中得到广泛应用，尤其在配电网重构领域，其灵活性与可扩展性优势显著，已成为支撑主动配电网智能化运行的关键技术架构。

3. 所提方法

本研究采用MAS实现配电网的分层重构，以最小化网损与电压偏差为核心目标，同时纳入光伏(PV)、风电(WT)出力及负荷需求的不确定性建模，确保电网实时稳定运行。

3.1. 不确定性建模

研究将PV出力、WT出力与负荷需求视为随机变量。PV出力通过Beta概率分布描述辐照度波动，结合环境温度计算输出功率，模型综合考虑了标准测试条件下的转换效率、温度系数及额定运行条件(NOCT)。WT出力则采用Weibull分布刻画风速随机性，依据切入风速v_i、额定风速v_r与切出风速v_o分段计算输出功率。负荷需求通过正态分布表征日内与时序波动特性，以反映天气、节假日等因素对用电行为的影响。

3.2. 目标函数与约束条件

问题构建为双层优化架构：上层为中压(MV)网络优化，下层为低压(LV)网络优化。MV与LV网络通过边界母线连接，仅交换有功与无功功率信息，LV网络在MV侧表现为等效负荷，MV网络则为LV网络提供电源支撑。整体目标函数为MV与LV网络子目标函数的加权和，即最小化总网损与电压偏差平方和，并引入惩罚项处理越限情况。

3.2.1. 中压网络

MV网络的目标函数包含三项：支路有功损耗之和、各节点电压幅值平方与参考值偏差的平方和、以及针对电压越限与过载的惩罚项。

3.2.1.1. 潮流约束

采用交流潮流方程确保系统功率平衡，包括节点有功/无功注入平衡方程、支路电压降落方程及功率-电流关系方程，并考虑PV、WT出力、变电站功率与负荷需求的叠加关系，确保优化结果的物理可行性。

3.2.1.2. 安全约束

为保障供电可靠性，母线电压需满足V_min ≤ V_j ≤ V_max的限值要求；支路电流I_ij不得超过额定容量I_ij,max；同时，支路传输的有功与无功功率需在允许范围内波动。

3.2.1.3. 辐射状网络约束

配电网需维持辐射状运行结构，即闭合开关数N_b等于节点数N_B减1，确保任意节点仅通过单一路径供电，避免环网运行。

3.2.1.4. 光伏与风电机组约束

DG出力受设备物理极限限制：PV与WT的有功出力介于零与其最大装机容量P^P0_j、P^W0_j之间；逆变器无功出力由视在功率限额与当前有功出力共同决定，且满足功率因数约束，即无功调节范围受限于±P_j,t^Ptanγ。

3.2.1.5. 有载调压变压器约束

有载调压变压器(OLTC)的分接头档位k_ij在基准变比k_ij,0基础上，按步长Δk_ij调节，档位调整次数K_ij受最大档位限制K^*_ij约束，以维持二次侧电压在合理区间。

3.2.1.6. 电容器组约束

电容器组(CB)作为无功补偿源，其输出容量Q_CB,j由投切组数n_j^CB与单组阶梯容量Q^step_CB,j决定，用于改善功率因数、平抑电压波动与降低网损。

4. 结论

本文提出的基于MAS的中低压配电网协同重构方法，通过挖掘两级网络间的电压互支撑潜力，有效解决了传统方法忽略MV-LV耦合关系的局限。仿真结果验证了该方法在降低网损与改善电压分布方面的显著优势，为主动配电网的优化运行提供了可行的技术方案。未来工作将进一步探索大规模网络下的算法加速策略与通信延迟对MAS协同性能的影响。