电子信息技术

本发明提供一种配电网无功优化方法，包括以下步骤：以分布式电源投资效益最高、网络有功损耗最小及节点电压偏差最小建立多目标无功优化模型；以及采用kriging模型全局优化算法对所述无功优化模型进行求解。利用本发明提供的配电网无功优化方法可以对含DG配电网的配电网进行无功优化，实现多目标配电网无功优化。

该配电网无功优化方法可显著提升电网运行效率，通过智能调节无功补偿设备实现电压稳定和线损降低，特别适用于新能源高比例接入的现代配电网系统，有效解决分布式电源并网带来的电压波动问题。

在工业园区和商业用电集中区域，该方法能够动态优化无功功率分布，减少变压器和线路的额外损耗，延长设备使用寿命并降低整体运营成本。

对于农村电网等长距离供电场景，该方法可自动补偿线路末端电压跌落问题，提高偏远地区供电质量和可靠性，减少因电压不稳定导致的用电设备损坏风险。在城市配电网改造中，该优化方法可与现有自动化系统无缝对接，实现无功功率的实时监测与精准控制，为智慧电网建设提供关键技术支撑。

在应对极端天气或突发负荷变化时，该方法能够快速响应并调整无功补偿策略，增强电网抗扰动能力和供电连续性，为重要用户和关键设施提供更稳定的电力保障。

由于分布式电源和负荷均具有随机性，储能装置作为可控负荷和电源，对削谷填峰改善电压有积极作用。对于随机性源荷，本申请对每个随机变量的累积概率分布曲线的纵轴等概率分成N个空间，有P个随机变量，则通过采样后得到一个N×P的采样矩阵，通过迭代计算，最后形成N个采样场景，场景集合为SC。为满足抽样规模，N取值大，精度高，但降低了计算效率，因此可采用同步回代削减SBR技术进行场景削减，通过计算场景间的概率距离，找到与其距离最短的场景，合并相似的场景并确定相应概率。