东南大学电气工程学院 徐俊俊 戴桂木 吴在军 窦晓波 顾伟

　　国网江苏省电力公司电力科学研究院 袁晓冬

　　1 引言

　　高渗透率分布式电源（DG）、电动汽车（EV）和储能系统等可控负荷的接入，使得传统的单向辐射状配电网逐步转变为含多能源供电系统、必要时辅助以弱环状拓扑结构运行的主动配电网[1-2]。与此同时，配电网态势感知技术有望能够进一步快速、准确地感知系统的实时运行状态，为电网的安全稳定运行奠定基础[3]。

　　然而，一方面，由于EV的充/放电随机性以及DG出力的波动性使得当前配电网态势感知结果需要考虑更多的不确定性因素，传统的配电管理系统面临严峻挑战[4]；另一方面，出于经济性等因素考虑，目前难以在配电网每一个功率注入节点或每一条馈线配置智能电表馈线终端设备等量测装置，从而使得由数据采集与监控系统中获取的实时状态量数据难以满足调度人员的要求[5]。因此，加快构建适合主动配电网低碳化、智能化运行的新型量测监控系统，意义重大。

　　当前，结合系统态势感知结果与数据采集点优化配置问题开展的研究大多集中于输电网络及传统配电网[6-9]，在主动配电网中仅有零星的研究[10-12]。文献[10]以系统量测装置成本最小为目标，以状态估计精度为约束，建立了含DG接入的主动配电网单相状态估计及其量测优化布置模型，并采用遗传算法对模型进行优化求解；文献[11]在此基础之上又考虑弱环状拓扑结构下的模型优化求解问题；文献[12]采用层次分析方法对含DG接入的主动配电网状态估计及其量测优化布置模型进行求解。以上文献均可取得比较满意的结果，但其所建立的数学模型均是基于单相对称型网络结构，且忽略了大规模EV充/放电负荷对配电网的影响[13]，另外,在对模型求解方面采用的遗传算法等方法存在耗时长、全局收敛性差等弊端。尽管如此，上述文献中仍有不少思路、方法和经验值得学习和借鉴。

　　本文基于现有理论研究基础之上，以动态概率密度函数表征EV充/放电随机性和DG出力间歇性，基于加权最小二乘方法，建立了含网络节点注入功率不确定性的主动配电网量测优化配置模型，并采用自适应协方差矩阵进化策略对模型进行优化求解，从而可以得到在给定系统状态量估计误差允许精度下的数据采集点最优配置方案。通过某一电网算例计算（含辐射状和弱环状网络结构），结果初步验证了所提模型的可行性和有效性，可为主动配电网安全评估提供支撑。

　　2 网络注入功率不确定性建模