面向决策的节能电压降低方法，考虑预测误差的级联影响
系统与控制
2026-04-09 v1 系统与控制
摘要
节能电压降低（CVR）依赖于慢速设备（如 OLTC 和 CB）与快速设备（如 SVG 和光伏逆变器）的有效协调，通常通过跨越日前调度、日内调度和实时控制的分层多阶段电压-无功控制（VVC）来实现。然而，现有的序贯方法未能考虑预测误差对多阶段决策的级联影响。这一疏忽导致 OLTC 和 CB 的日前调度次优，阻碍了与快速 SVG 和逆变器的有效协调，必然在实时电压安全与 CVR 效率之间产生权衡。为改善这一权衡的帕累托前沿，本文提出了一种新型的双层多时间尺度预测（Bi-MTF）框架，用于多阶段 VVC 优化。通过将下游多阶段 VVC 优化集成到上游预测模型训练中，面向决策的预测模型能够学习不同时间尺度之间的权衡。为求解计算上具有挑战性的双层优化问题，开发了一种改进的灵敏度驱动整数 L 形方法。它利用混合梯度反馈机制，将离散变量的数值灵敏度分析与连续预测参数的解析对偶信息相结合，以确保可处理性。在改进的 IEEE 33 母线系统上的数值结果表明，所提出的方法在能源节约和运行安全性方面优于传统的基于均方误差的序贯范式。具体而言，随着快速设备容量的增加，所提出方法的能源节约从 2.74% 提高到 3.41%，远优于传统基于均方误差的序贯范式实现的 1.50% 至 1.76%。
引用
@article{arxiv.2604.07106,
title = {Decision-focused Conservation Voltage Reduction to Consider the Cascading Impact of Forecast Errors},
author = {Qintao Du and Ran Li and Weiyi Lv and Huan Zhou and Moduo Yu and Jianzhe Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.07106},
year = {2026}
}