[论文解读] Joint Grid Topology Reconfiguration and Design of Watt-VAR Curves for DERs

Manish K. Singh, Sina Taheri+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 7, 2019

Optimal Power Flow Distribution参考文献 24被引用 4

一句话总结

本文提出了一种混合整数线性规划（MILP）框架，联合优化基于IEEE 1547.8标准的配电网络拓扑重构、电压调节器分接头设置以及DER无功功率控制曲线。该框架引入了一个可证明正确的辐射性约束，并对传统调节器和DER进行了真实建模，表明最优拓扑与控制设置会随负荷-发电特性动态变化，尤其是在净负荷急剧变化期间，以最小化损耗并维持电压限值。

ABSTRACT

Operators can now remotely control switches and update the control settings for voltage regulators and distributed energy resources (DERs), thus unleashing the network reconfiguration opportunities to improve efficiency. Aligned to this direction, this work puts forth a comprehensive toolbox of optimization models leveraging the control capabilities of smart grid assets. We put forth detailed yet practical models to capture the operation of locally and remotely controlled regulators, and customize the watt-var DER control curves complying with the IEEE 1547.8 mandates. Maintaining radiality is a key requirement germane to various feeder optimization tasks. This requirement is accomplished here through an intuitive and provably correct formulation. The developed toolbox is put into action to reconfigure a grid for minimizing losses using real-world data on a benchmark feeder. The results corroborate that optimal topologies vary across the day and coordinating DERs and regulators is critical during periods of steep net load changes.

研究动机与目标

• 开发一个综合优化框架，联合重构电网拓扑并设计DER无功功率控制曲线，同时考虑传统电压调节器和辐射性约束。
• 通过动态建模调节器运行，弥补现有DNR模型忽略调节器或假设分接头固定设置的不足。
• 通过一种新颖、直观且可证明正确的MILP公式，将辐射性与潮流变量解耦，确保重构网络的辐射性。
• 利用IEEE 37节点系统的真实负荷与光伏数据，证明在净负荷波动剧烈时期协调DER与调节器的重要性。
• 评估运行时段长度、场景采样与系统性能之间在损耗、电压越限和控制动作频率方面的权衡。

提出的方法

• 为配电网络重构（DNR）构建一个混合整数二次规划（MIQP）模型，联合优化开关状态、调节器分接头位置和DER无功功率控制曲线参数。
• 提出一种新颖的MILP模型，通过为每个母线（松弛母线除外）分配唯一父节点来强制实现辐射性，确保连通性与树状结构，无需循环消除。
• 开发了对本地控制电压调节器的详细模型，捕捉在不同负荷与发电条件下分接头位置动态变化及电压调节行为。
• 集成符合IEEE 1547.8标准的DER无功功率曲线，允许根据有功功率输出进行无功功率注入或吸收，并采用分段线性逼近以利于优化。
• 使用线性化三相潮流模型（AC潮流近似）以确保计算可扩展性，同时在平衡配电馈线中保持高精度。
• 采用基于场景的优化方法，在多个时间段内进行优化，每个时间段代表不同的负荷与光伏发电水平，以捕捉随时间变化的系统运行条件。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何最优地协调电网拓扑重构、DER无功功率控制曲线与电压调节器分接头设置，以最小化损耗并维持辐射性？
• RQ2 将传统电压调节器动态建模（分接头可变）与假设分接头固定或已知相比，对DNR解的最优性与可行性有何影响？
• RQ3 在一天中不同负荷-发电特性下，最优拓扑与控制设置如何变化，特别是在净负荷快速变化的时段？
• RQ4 运行时段长度与系统性能（总损耗、电压越限、控制动作频率）之间存在何种权衡？
• RQ5 在存在DER的情况下，所提出的辐射性约束公式在正确性与计算效率方面相较于传统方法有何优势？

主要发现

• 由于负荷与光伏发电特性随时间变化，最优馈线拓扑在不同时间段有所不同，共识别出五组时间间隔中的三种最优拓扑。
• 在光伏出力高而负荷低的时段（如𝒯₂），DER仅在过电压即将发生时才主动吸收无功功率，表现为无功功率曲线仅在有功功率容量超过80%时才启动吸收。
• 在高负荷与高发电并存的时段（如𝒯₃），所需无功功率吸收最小，导致无功功率曲线保持在最小吸收点附近。
• 在净负荷急剧下降的时段（如𝒯₄），需将调节器分接头设置为高值（21）以防止低电压，但此时必须由DER吸收无功功率，以避免在光伏出力峰值时发生过电压。
• 较短的运行时段会增加控制动作频率与通信开销，而较长的时段可能因极端负荷-发电变化而引发不可行性或增加损耗，尤其是在合并高波动区间时。
• 每个时间段的求解时间在50至920秒之间，最复杂的实例（𝒯₄）耗时800秒，表明该方法在实时或经济调度应用中具备计算可行性。