基于场景聚类的主动配电网分布鲁棒综合优化

《基于场景聚类的主动配电网分布鲁棒综合优化》是一篇深入探讨主动配电网优化问题的研究论文，全文共40页。该研究针对现代电力系统中日益复杂的运行环境，提出了一种结合场景聚类与分布鲁棒优化的方法，旨在提升配电网在不确定性条件下的运行效率和可靠性。

文章首先分析了主动配电网面临的挑战，包括分布式能源接入带来的波动性、负荷变化以及设备故障等不确定因素。传统优化方法在面对这些不确定性时往往难以兼顾计算效率和结果的鲁棒性。因此，作者引入了场景聚类技术，通过将大量可能的运行场景进行分类和简化，减少计算复杂度，同时保留关键的不确定性特征。

在此基础上，论文进一步结合分布鲁棒优化理论，构建了一个能够应对多种不确定场景的优化模型。该模型不仅考虑了最坏情况下的运行约束，还通过合理设定不确定性集，平衡了系统的经济性和安全性。这种优化策略使得配电网在面对未知扰动时仍能保持良好的运行状态。

研究过程中，作者采用了一系列数值实验对所提方法进行了验证，结果表明该方法在提高系统鲁棒性、降低运行成本等方面具有显著优势。此外，论文还对不同场景聚类方法的性能进行了比较分析，为后续研究提供了参考依据。

总体而言，《基于场景聚类的主动配电网分布鲁棒综合优化》为解决主动配电网在不确定性环境下的优化问题提供了一种创新思路，具有重要的理论价值和实际应用意义。