考虑变压器寿命损耗的光伏高渗透配电网中光伏-氢能协同优化策略

本文针对高渗透率光伏(PV)并网导致的电压越限、逆功率流等关键问题，创新性地提出基于PSO-XGBoost状态感知模型和TD3算法的光伏-氢能协同优化策略。通过协调PV逆变器无功输出与氢能储能(HES)系统电解制氢，将电压波动范围优化至[0.95,1.05]p.u.，逆功率流峰值降低78%，变压器年寿命损耗减少96%，为高比例可再生能源配电网的可靠运行提供新范式。

　　

Highlight

本研究亮点在于：

1. 首创结合粒子群优化(PSO)与极限梯度提升(XGBoost)的配电网状态感知框架，实现节点电压、网损等参数的毫米级精度预测；

2. 构建考虑变压器使命剖面的寿命量化模型，揭示逆功率流与绝缘纸聚合度的非线性关系；

3. 采用双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法求解高维非线性优化问题，计算效率较传统方法提升3个数量级。

PV-hydrogen coordinated optimization model for distribution networks considering transformer operational lifetime loss based on the PSO-XGBoost state perception model

基于PSO-XGBoost状态感知的配电网光伏-氢能协同优化模型（含变压器寿命损耗）

本节开创性地将变压器热点温度与纤维素降解动力学关联，建立寿命损耗量化指标LO_trans=∫(K^老化?ΔT^1.5)dt。通过氢能储能系统动态消纳逆功率，使变压器负载率稳定在0.7-0.9安全区间，相较传统方法延长设备寿命12.8年。

Data-driven collaborative optimization operation strategy for distribution network PV-hydrogen systems based on PSO-XGBoost state perception model

数据驱动的光伏-氢能协同运行策略（PSO-XGBoost感知赋能）

如同给配电网装上"智能脑"，该策略突破物理模型限制：

• 采用TD3智能体探索33维动作空间，10³次迭代即可收敛；

• 构建"电压-网损-寿命"三维奖励函数，使优化过程兼具电力电子快速响应与热力学慢过程协调特性。

Conclusions

结论

1. 就像精准的"电网CT"，PSO-XGBoost模型实现电压预测误差<0.5%、网损计算偏差<1.2%；

2. 氢能系统如同"功率海绵"，吸收90%逆潮流能量并转化为绿氢；

3. 变压器寿命损耗从0.207/年降至0.008/年，相当于给设备注射"青春药剂"。