摘要
极端天气频发对配电网的稳定性带来了巨大的挑战。本文提出了一种考虑线路脆弱性的配电网分布式电源（如光伏）和储能系统的优化配置模型，以提升配电网在极端天气下的抗扰动能力。该模型通过对线路的脆弱性分析，合理配置分布式电源和储能系统，实现负荷需求与供电能力之间的动态平衡，并提高配电系统的韧性。通过仿真验证，该方法能够有效改善配电网的电压稳定性和抗扰性。
理论
在极端天气下，配电网线路脆弱性主要体现在线路损坏和负荷激增带来的电压波动问题。为此，本文提出的优化配置模型包含以下要素：
1. 脆弱性分析：利用线路的历史故障数据和气象数据，分析配电网中各条线路的脆弱性，找出在极端天气下易受影响的线路。
2. 分布式电源配置：根据负荷需求及光伏发电的特性，在负荷中心附近布置分布式电源，以减少输电距离和降低线路负荷。
3. 储能系统优化：通过合理配置储能系统，保障在电力供应不足或电压波动较大时能提供快速响应。
4. 目标函数：建立以成本最小化和电压稳定性最大化为目标的优化模型，结合线路脆弱性分析结果，配置分布式电源和储能系统。
实验结果
通过MATLAB仿真平台对本文提出的模型进行了验证，实验结果如下：
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电压变化图：图一显示了不同节点在不同时刻的电压变化情况。实验表明，加入分布式电源和储能系统后，电压波动得到显著抑制。
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网络拓扑图：图二展示了配电网中分布式电源（光伏）和储能的配置位置，以及通过灵活开关（SOP）实现的电力流动调整。结果表明，优化配置的分布式电源和储能系统能够有效缓解极端天气下的电压波动问题，提高配电网的抗扰性。
部分代码
% 参数设置
numNodes = 33; % 配电网节点数量
timeSteps = 24; % 时间步长
voltage = ones(numNodes, timeSteps); % 初始电压% 分布式电源和储能配置参数
PV_capacity = 50; % 光伏容量 (单位：kW)
storage_capacity = 100; % 储能系统容量 (单位：kWh)% 电压计算
for t = 1:timeStepsfor node = 1:numNodesload_demand = rand * 1.2; % 模拟负荷需求generation = PV_capacity * (sin(2 * pi * t / 24) + 1) / 2; % 光伏发电随时间变化storage_output = min(storage_capacity, max(0, generation - load_demand)); % 储能系统响应% 电压调整公式 (简化)voltage(node, t) = 1 + (generation + storage_output - load_demand) / 100;end
end% 绘制3D电压变化图
figure;
mesh(voltage);
xlabel('节点');
ylabel('时间');
zlabel('电压');
title('配电网节点电压变化');
参考文献
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Li, F., Wang, X., & Zhang, Y. (2020). Resilient distributed generation planning in active distribution networks under extreme weather conditions. IEEE Transactions on Power Systems, 35(3), 1748-1759.
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（文章内容仅供参考，具体效果以图片为准）
