数据驱动下最小闭包椭球集面向承载力提升的配电网鲁棒优化调度

孙亮; 沈骏杰; 党翠; 张宗振; 刘书宁

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0894

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数据驱动下最小闭包椭球集面向承载力提升的配电网鲁棒优化调度

更新时间：2026-07-02

- 数据驱动下最小闭包椭球集面向承载力提升的配电网鲁棒优化调度
- Vol. 50, Issue 6, Pages: 2531-2543(2026)
- 作者机构：
  
  1. 现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
  2. 国网南昌供电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0894
  CLC： TM73
- Published：2026
- 稿件说明：
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孙亮, 沈骏杰, 党翠, et al. 数据驱动下最小闭包椭球集面向承载力提升的配电网鲁棒优化调度[J]. 2026, 50(6): 2531-2543.
DOI：

孙亮, 沈骏杰, 党翠, et al. 数据驱动下最小闭包椭球集面向承载力提升的配电网鲁棒优化调度[J]. 2026, 50(6): 2531-2543. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0894.

摘要

随着分布式可再生能源渗透率的提高，其波动性与间歇性给配电网的安全经济运行带来了严峻挑战。为应对此不确定性，鲁棒优化是常用方法，但为保证绝对安全

其构建的传统不确定性集(如盒式集)往往过度保守，导致运行成本高昂且可再生能源消纳率低。为解决此保守性问题，该文提出了一种数据驱动的配电网鲁棒优化调度方法。该方法的核心是利用最小闭包椭球(minimum volume enclosing ellipsoids

MVEE)算法，从历史运行数据中学习不确定性(如风光出力、负荷等)的内在相关性，构建出一个更紧凑、更有效的高维椭球不确定性集。随后，将此不确定性集嵌入到一个以提升配电网承载力为目标的多目标优化模型中。IEEE-33节点系统算例表明：与采用传统盒式及普通椭球不确定性集的方法相比，该文方法能够在严格保证电压、潮流等安全约束的前提下，显著降低系统的保守性。其优化结果在网络损耗、碳排放及新能源利用率等关键经济环保指标上均表现出明显优势，评估结果更贴近实际且经济性更优。所提方法为高比例可再生能源接入下的配电网精益化运行调度提供了一个更准确、更经济的决策工具。

Abstract

关键词

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