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作者：易姝娴;王晶;梁伟宸;李江;马鑫晟;黄炎;
单位：国网冀北电力有限公司电力科学研究院;清华四川能源互联网研究院;
摘要：大量异构分布式资源分散无序地接入农村配网，为源荷功率平衡及节点电压调节等带来了巨大挑战。本文针对农村配电网电压分布式控制分区难的问题，提出一种基于自适应学习粒子群优化算法改进K-means的集成异构分布式资源的农村配电网电压优化控制动态分区方法。首先，建立包含模块度、电压调节能力和节点隶属度的综合分区指标体系；其次，通过非线性减小惯性权值和自适应学习因子改进粒子群优化算法，解决传统粒子群优化易陷入局部最优的问题；最后，在聚类分区算法基础上，利用改进粒子群优化算法优化K-means聚类中心，配合触发机制以实现配电网动态分区。仿真结果表明，该方法能够有效均衡分区规模，提高电压调节能力，与传统粒子群优化的K-means方法相比，速度提升14.8%，精度提升4.3%。
关键词：农村配电网;动态分区;自适应学习粒子群优化算法;电压控制;分布式控制
基金资助：国家电网有限公司科技项目（国网冀北电科院2023年农村中压配电网优化控制技术研究,B3018K23000F）
