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促进可再生能源消纳的主动配电网多目标优化运行研究
随着可再生能源的不断普及，由于其不稳定性、不可控性等特点，其消纳在低电压配电网中可能会引发一系列问题，如电压偏低、容量不足等。为了解决这些问题，配电网需要转变为主动配电网（ADN），并实现可再生能源的高效消纳。
ADN作为新一代配电网，具有智能化、自适应、互联互通等特点，可以通过实时监测和控制等手段，提高可再生能源消纳能力。为此，本文将主要从多目标优化运行的角度，探讨如何提高ADN的可再生能源消纳能力。
一、ADN的多目标优化运行模型
ADN的多目标优化运行模型，是基于复杂电力系统的理论基础和配电网实际运行情况，对ADN进行建模，并考虑到多个目标、多种约束条件和多种不确定性因素的影响。
多目标优化运行模型的主要目标包括：1）提高配电网的供电可靠性，2）降低能耗成本，3）提高可再生能源的消纳能力。为了实现这些目标，需要考虑到多种约束条件和不确定性因素：
1.电压约束：保持配电网内的电压稳定在正常范围内。
2.线损约束：使得线路的损耗不超过一定的限制。
3.配电器件的容量限制：保证设备的容量不超过其允许的极限。
4.可再生能源的质量和数量不确定。
5.负载的动态变化和随机性。
基于这些约束条件和不确定性因素，可以建立如下的多目标优化运行模型：
min(C+V)
s.t.
Ploss≤Pmax
PVmin≤V≤PVmax
Pi≤Ki×I
Si≤Si,max
P≤Pmax
其中，C表示能耗成本，V表示电压偏差，Pmax表示可再生能源的最大容量，Ploss表示线路损耗，PVmin和PVmax分别表示电压的最小值和最大值，Pi和Ki表示电流和阻抗，Si表示设备容量，Si,max表示设备的最大容量，P表示负载，Pmax表示最大负载量。
二、ADN的多目标优化运行策略
基于上述模型，可以采用多目标优化算法，如粒子群算法（PSO）、遗传算法（GA）等，来寻求最小化目标函数的最优解。同时，为了适应ADN的实时监测和控制特点，可以采用基于模型预测控制（MPC）的策略，在实时监测过程中对ADN进行优化运行。
具体措施包括：
1.预测未来的可再生能源和负载因素，针对未来可能出现的变化，对ADN进行优化调整。
2.基于预测结果，控制可再生能源和负载的消纳量，在最大化可再生能源消纳的同时保证电网的安全稳定。
3.持续监测和控制ADN的运行情况，实时调整运行策略，确保其最优化运行。
三、结论与展望
通过对ADN的多目标优化运行模型和策略的探讨，可以实现ADN的高效运行及优化可再生能源消纳。未来，应进一步完善模型和算法，以实现对更复杂情况的处理，例如，考虑能源互联网、不同电力市场之间的交互等，以此促进可再生能源大规模应用。