用于动态承载容量的交流网络感知最优削减方法

随着分布式能源（DERs）的指数级增长以及配电网基础设施的满负荷运行，产消者无法在不违反技术限制的情况下将所有多余电力输出到电网。因此，涌现了大量动态承载容量（DHC）算法，用于在最大化DERs输出的同时优化电网基础设施的利用。大多数DHC算法利用运行包络（OE）的概念，即公用事业公司向产消者提供技术性电力输出限制，产消者可在这些限制内自由输出电力。近期研究表明，基于OE的框架存在缺陷，因为大多数框架基于凸或线性电网模型开发电力输出限制。由于OE必须涵盖极端运行条件，凸模型和线性模型在实践中都可能违反技术限制，因为它们近似了电网物理特性。然而，交流（AC）模型也不适用，因为它们在OE的整个区域内可能不可行。我们提出了一种基于三相AC模型的两阶段优化框架，以解决当前存在的差距。在该方法中，产消者首先运行滚动时域优化，以确定与公用事业公司通信的最优输出功率设定点。公用事业公司随后执行基于不可行性的优化，要么接受产消者的请求，要么发送最优削减信号，以确保整体技术约束不被违反。为了探索各种削减策略，我们开发了基于L1、L2和L∞范数的调度算法，并采用精确的三相AC模型。我们在一个1420节点三相配电网网络上测试了该框架，结果表明所提出的算法在保证AC可行性的同时，能最优地削减DERs。