结合数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度电压协调优化控制

《结合数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度电压协调优化控制》是一篇聚焦于现代电力系统中电压控制问题的研究论文。随着可再生能源的大量接入，传统配电网面临着越来越多的不确定性与波动性问题，这使得传统的电压控制方法难以满足当前复杂运行环境的需求。因此，本文提出了一种基于数据驱动与物理模型相结合的双时间尺度电压协调优化控制策略，旨在提高配电网的稳定性和运行效率。

在论文中，作者首先分析了主动配电网的特点及其面临的挑战。主动配电网由于分布式能源、储能设备和负荷的多样化接入，导致网络结构和运行状态更加复杂。这种复杂性对电压控制提出了更高的要求，尤其是在短时间内可能出现的电压波动问题。因此，传统的单时间尺度控制方法已无法满足实际需求，需要引入多时间尺度的控制策略。

为了应对这些挑战，本文提出了一种双时间尺度的电压协调优化控制框架。该框架分为两个主要部分：短期时间尺度和长期时间尺度。短期时间尺度主要关注实时电压波动的快速响应，利用数据驱动的方法进行预测和调整；而长期时间尺度则侧重于优化整体运行状态，结合物理模型进行全局协调。

在数据驱动方面，论文采用了机器学习算法，如支持向量机（SVM）和神经网络（NN），对历史数据进行训练，以实现对电压变化趋势的准确预测。这种方法能够有效捕捉非线性关系，并适应不同运行条件下的变化。同时，数据驱动方法还能够减少对精确物理模型的依赖，提高系统的灵活性和适应性。

在物理模型方面，论文构建了一个基于潮流计算的数学模型，用于描述配电网的运行状态。通过将数据驱动的预测结果与物理模型相结合，可以实现更精确的电压控制。这种融合方式不仅提高了控制精度，还增强了系统的鲁棒性，使其能够在不确定环境下保持稳定运行。

此外，论文还探讨了双时间尺度控制策略的实施方法。在短期时间尺度上，采用基于模型预测控制（MPC）的方法，对电压进行实时调整；而在长期时间尺度上，则采用优化算法对整个配电网的运行状态进行优化。这种分层控制结构能够有效协调不同时间尺度之间的关系，确保系统的整体稳定性。

为了验证所提方法的有效性，论文进行了大量的仿真测试。实验结果表明，与传统方法相比，所提出的双时间尺度控制策略在电压调节精度和响应速度方面均有显著提升。特别是在高比例可再生能源接入的情况下，该方法表现出更强的适应能力和稳定性。

综上所述，《结合数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度电压协调优化控制》是一篇具有重要理论价值和实际应用意义的研究论文。它不仅为解决主动配电网中的电压控制问题提供了新的思路，也为未来智能电网的发展奠定了坚实的基础。通过数据驱动与物理模型的有机结合，该研究为提高配电网的运行效率和可靠性提供了有力支持。