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Robust Distribution Network Reconfiguration Using Mapping-Based Column-and-Constraint Generation
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AI
DOI：10.1109/tpwrs.2026.3684672.png)
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摘要
En 中文
将间歇性可再生能源接入配电网引入显著的不确定性和波动性，对其运行安全、稳定性和效率构成挑战。本文考虑了考虑可再生能源发电预削减的鲁棒配电网重构（RDNR），并将其建模为一个具有决策依赖不确定性（DDU）的两阶段鲁棒优化（RO）问题。我们的模型将预削减决策优化为可再生能源发电输出的上限，同时优化网络拓扑。我们设计了一种基于映射的列与约束生成（C&CG）算法，以应对DDU带来的计算挑战，该算法可在有限次迭代内生成最优解，并得到理论保证。敏感性分析进一步探讨了不确定性集参数对最优解的影响。案例研究表明，所提出的算法在降低计算复杂度的同时确保了解的最优性。
Keyword:
Distribution network reconfiguration
renewable energy sources
robust optimization
decision-dependent uncertainty
期刊
IF:
7.2
论文数:
1.1W
被引数:
5.0W
机构
引用论文
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