《Energies》：Multi-Time-Scale Distributed Voltage Optimization for AC/DC Hybrid Distribution Networks with High-Penetration Photovoltaics
编辑推荐：
在高渗透率分布式光伏（DPVs）接入AC/DC混合配电网后，源荷随机波动、AC-DC耦合以及电压调节设备的异构响应特性共同加剧了电压越限和快速电压波动。研究人员提出了一种时空协调的分层分布式电压优化框架。在空间上，首先根据电压源换流器（VSC）接口分离AC和D
在高渗透率分布式光伏（DPVs）接入AC/DC混合配电网后，源荷随机波动、AC-DC耦合以及电压调节设备的异构响应特性共同加剧了电压越限和快速电压波动。研究人员提出了一种时空协调的分层分布式电压优化框架。在空间上，首先根据电压源换流器（VSC）接口分离AC和DC区域，然后结合归一化双向无功-电压灵敏度、可用快速无功支撑能力以及簇内紧凑性，为AC网络构建了一个电气耦合感知模块度指标。在时间上，一个1小时日前模型协调慢速、离散或时间耦合资源，包括有载调压变压器、电容器组、储能系统和柔性负荷，而一个15分钟日内滚动模型则协调DPV逆变器、静止无功发生器和VSC。研究人员针对所得到的AC簇、DC子网络和VSC边界变量，定制了同步交替方向乘子法（SADMM），以实现同步区域求解和边界一致性协调。在一个改进的50节点AC/DC测试系统上的研究表明，在所研究的运行条件下，该框架缓解了电压越限和日内波动，同时获得了良好的网损、DPV弃电和求解时间性能。
**论文解读**
**研究背景与问题**
随着分布式光伏（DPV）渗透率不断提高，AC/DC混合配电网面临源荷随机波动加剧、AC-DC耦合复杂以及电压调节设备响应特性异构等挑战，这些因素共同导致电压越限和快速电压波动频发。传统配电网以单向潮流为主，而高渗透率DPV接入后，有功配电网呈现更强的源荷随机性、潮流方向频繁反转以及时空电压分布复杂化，威胁电网安全运行与光伏消纳能力。现有研究多聚焦于AC配电网或单一时间尺度优化，未能同时协调AC簇、DC子网络和VSC接口的时空耦合，且缺乏面向电压控制的空间分解与资源分配机制。为此，研究人员提出了一种融合电气耦合感知空间划分与日前-日内多时间尺度协调的分布式电压优化框架，旨在解决高渗透率DPV接入下的电压越限与波动问题。
**研究内容与结论**
研究人员在《Energies》期刊上发表了该研究，主要贡献包括：（1）提出了一种面向电压控制的模块度构建方法，综合考虑双向无功-电压灵敏度、快速设备可用无功裕度及簇内电气紧凑性；（2）建立了基于设备响应速度、动作离散性和时间耦合特性的日前-日内资源分配机制，日前层（1小时分辨率）协调有载调压变压器（OLTC）、电容器组（CB）、储能系统（ESS）和柔性负荷，日内层（15分钟分辨率）协调DPV逆变器、静止无功发生器（SVG）和VSC；（3）针对所生成的AC簇、DC子网络和VSC边界变量，构建了问题特定的同步交替方向乘子法（SADMM）协调机制，实现同步区域求解与边界一致性约束。通过改进的50节点AC/DC测试系统（基于经典33节点AC馈线与17节点DC扩展，通过VSC接口连接）进行案例验证，结果表明：在所研究的运行条件下，该框架能有效缓解电压越限和日内波动，同时获得良好的网损、DPV弃电和求解时间性能。
**主要技术方法**
（1）电气耦合感知簇划分方法：基于Louvain算法，改进模块度函数，将归一化双向无功-电压灵敏度、快速设备（DPV逆变器、SVG、VSC）可用无功裕度以及簇内紧凑性纳入边权矩阵，通过综合模块度指标实现AC侧网络的分区。（2）分层多时间尺度优化模型：日前层采用集中式混合整数二阶锥规划（MISOCP），协调OLTC、CB、ESS和柔性负荷；日内层将日前计划固定后，采用分布式滚动优化，协调DPV逆变器、SVG和VSC。（3）同步交替方向乘子法（SADMM）：将日内问题分解为多个区域子问题，通过复制边界变量（电压、支路功率、VSC接口变量）并施加一致性约束，实现同步迭代求解，采用残差平衡更新惩罚参数加速收敛。测试系统为改进的50节点AC/DC混合配电网，DPV渗透率为110%，节点电压限制0.9–1.1 p.u.，AC侧电压12.66 kV，DC侧±10 kV。
**研究结果**
**4.2 日前长时间尺度优化控制结果**
通过对比五种案例（无优化、仅DPV弃电、AC/DC+VSC弃电、加入OLTC/CB/ESS、再加入柔性负荷），研究人员发现：在12:00高光伏出力时刻，无优化时部分节点电压越上限，而AC/DC混合网络通过VSC控制DC侧电压，能显著降低电压越限风险；加入OLTC/CB/ESS及柔性负荷后，电压分布进一步改善。在20:00负荷高峰无光伏时，无优化节点电压越下限，采用VSC控制后AC侧电压仍偏低但DC侧改善明显，加入柔性负荷后电压偏差更小。网损与DPV弃电能量对比显示，案例5（含所有设备）综合性能最优。
**4.3 日内短时间尺度分布式优化控制结果**
基于日前计划，利用改进Louvain算法将AC侧网络划分为3个簇（模块度最大）。采用固定96点源荷输入序列（15分钟分辨率）进行滚动优化，对比集中式、顺序ADMM和SADMM三种方法。在第50个时段，集中式与分布式优化结果接近但略有差异（因一致性容差和多目标加权）。节点18电压轨迹显示，无日内校正时波动剧烈，集中式和分布式日内优化均能有效抑制波动。
**4.4 算法分析**
SADMM算法在同步更新方式下，经26次外迭代收敛，总耗时9.25秒（平均每次迭代0.356秒）；顺序ADMM需20次迭代，总耗时50.1秒（平均2.505秒）。SADMM的同步更新减少了每轮迭代的等待时间，但结果仅针对特定实现和硬件配置，不视为通用加速保证。
**讨论与总结**
研究人员指出，案例验证仅基于一个改进的50节点系统、固定源荷序列和选定运行条件，结果不具有普遍最优性。未来需在更大标准馈线、多日运行、不同渗透率及预测偏差水平下进行更广泛验证。此外，二阶锥松弛的精确性未通过非线性回代验证，模块度构建的权重敏感性也未系统分析，这些均为后续工作方向。
**研究结论**
（1）所提出的框架将电气耦合感知空间划分与日前-日内电压协调相结合。在所研究的50节点系统中，日前计划与15分钟滚动校正共同缓解了电压越限和源荷波动。
（2）日前模型协调慢速、离散和时间耦合资源，日内模型使用快速连续设备。目标归一化使得网损能量、弃电能量、电压偏差和柔性负荷利用率之间的权衡明确；报告结果对应于所选偏好向量，而非通用帕累托最优。
（3）改进的模块度构建结合了归一化Q-V耦合、可用快速无功裕度和簇内紧凑性。然后使用SADMM协调所得到的AC簇、DC子网络和VSC边界。结论仅限于所研究的系统和实现；多系统基准测试、划分消融、权重敏感性和非线性可行性验证仍为未来工作。
