配电网分布式在线电压控制：两阶段实时实现框架及其在可再生能源高渗透场景下的应用

《CSEE Journal of Power and Energy Systems》：Distributed Online Voltage Control in Distribution Network: A Two-Stage Real-Time Implementation

本文针对高比例可再生能源接入导致的配电网电压波动与越限问题，提出了一种两阶段分布式在线电压控制框架（TDO-VC）。研究通过上层模型预测控制（MPC）调度传统机械调压设备（OLTC、CB），下层采用广义快速对偶上升算法（Gf-DA）实现分布式电源（DG）的实时协同优化，有效抑制电压波动并降低网损。仿真验证表明，该方法在IEEE-123节点系统中将收敛速度提升至O(1/k2)，且对通信故障和模型误差具有强鲁棒性，为高渗透可再生能源配电网的电压控制提供了新思路。

　　

随着全球能源转型加速，风电、光伏等可再生能源通过分布式发电（DG）形式大规模接入配电网（DN），其随机性和波动性导致电压频繁越限，传统机械式调压设备（如带载调压变压器OLTC、电容组CB）因响应速度慢难以应对瞬时电压扰动。根据IEEE 1547标准修订要求，电力电子接口的DG需提供快速电压支撑，但现有集中式控制存在计算负担重、通信可靠性低的问题，而本地控制虽响应快却因缺乏全局优化导致性能下降。为此，张正发等人在《CSEE Journal of Power and Energy Systems》发表研究，提出一种两阶段分布式在线电压控制框架（TDO-VC），通过协调慢速机械设备与快速DG逆变器，实现电压安全与经济运行的平衡。

本研究核心方法包含三个关键技术：首先基于线性Distflow模型建立配电网电压-功率关系方程，将电压控制问题转化为优化问题；上层采用模型预测控制（MPC）以小时级时间尺度滚动优化OLTC和CB的档位，考虑未来可再生能源预测值以降低设备动作频次；下层设计广义快速对偶上升（Gf-DA）算法，通过分布式计算实现DG无功输出的秒级实时优化，其中加权拉普拉斯矩阵B的稀疏性保障了仅需相邻节点通信即可更新变量。此外，通过块对角矩阵L的构造满足算法收敛条件，并扩展至三相不平衡配电网场景。

上层控制器设计

上层控制器以调压设备动作成本与电压偏差最小化为目标，如公式(5a)所示，约束条件包括功率平衡方程(5b)-(5d)、电压限值(5e)、OLTC/CB操作约束(5f)-(5j)以及DG无功容量约束(5k)-(5l)。通过Gurobi求解器实现小时级前瞻优化，有效平抑日内光伏与负荷变化引起的电压缓慢波动。

下层分布式在线优化

下层控制将网损最小化问题转化为对偶问题，如公式(14)所示。Gf-DA算法通过引入广义Lipschitz常数矩阵L加速收敛，其原始变量更新如公式(21)所示，仅需与物理相连邻居节点交换λ信息；对偶变量更新如公式(25)所示，依赖本地电压测量值。Proposition 1-3理论证明该算法收敛速率达O(1/k2)，较传统对偶上升法（O(1/k）提升显著。

鲁棒性验证

研究在IEEE-123节点系统中模拟通信中断（随机丢包率ρ）与模型误差（正态分布扰动）。

显示，当ρ=0.2时电压仍能收敛至安全范围；表IV-V中模型误差标准差为0.1时，电压极值偏差仅0.011 p.u.，证实方法对非理想条件的适应性。

动态性能对比

24小时仿真中，无控制时电压越限严重（最高1.15 p.u.，最低0.90 p.u.），仅传统设备控制时仍存在越限，而TDO-VC与下垂控制均能维持电压在[0.95, 1.05] p.u.内。

进一步表明，TDO-VC通过协调OLTC降压与DG吸收无功（图11），使平均网损为215.1 kW，较集中式最优解（212.4 kW）仅高1.3%，显著优于下垂控制（223.8 kW）。

本研究通过理论推导与实证分析，证实TDO-VC框架在收敛速度、优化性能与鲁棒性方面的优势。其创新点在于将MPC的预见性与Gf-DA的分布式快速计算结合，解决了高比例可再生能源配电网中慢速设备与快速资源协同控制的难题。未来工作将拓展至不平衡配电网全分布式电压控制，为新型电力系统安全运行提供技术支撑。