报告标题：基于云-边协作的时段多层级配电网络重构方法研究

本篇报告基于文献《Time-Segmented Multi-Level Reconfiguration in Distribution Network: A Novel Cloud-Edge Collaboration Framework》，这篇论文由香港的高洪军教授（Hongjun Gao）和麻省理工学院的马旺（Wang Ma）、何帅佳（Shuaijia He）、王凌锋（Lingfeng Wang）、刘俊永（Junyong Liu）等学者共同完成。该论文于2022年7月刊登在《IEEE Transactions on Smart Grid》期刊的第13卷第4期。

一、研究背景

配电网络中的负荷需求时空分布不均，可能会导致光伏发电（Photovoltaic Generation，简称PVG）的发电削减和负荷脱落问题。为了实现发电与消耗的平衡，全球动态重构（Global Dynamic Reconfiguration）是一个有效的方式。然而，传统的基于集中式云服务系统的全局动态重构，可能会导致大规模的电力流调整并增加计算负担，特别是在大规模配电网络中，这种计算负担更加明显。因此，本研究提出了一种时段化多层级配电网络重构方法，该方法优先进行局部重构，以最小化光伏发电削减和负荷脱落的现象。

本研究的核心目标是提出一个新的云-边（Cloud-Edge）协作框架，该框架能够有效减轻由于集中计算任务过度集中所带来的巨大压力。具体来说，研究提出了一个以云计算为核心、边缘计算节点为支撑的多层次分布式架构，旨在优化配电网络的重构过程，并提升计算效率。该框架结合了集中式和分散式重构策略，从而实现了网络重构的有效性与计算复杂度之间的平衡。

二、研究方法

2.1 多层级配电网络重构与层级识别

配电网络中的重构模式主要包括总线级（Bus-level）、变压器级（Transformer-level）和变电站级（Substation-level）。这些重构级别的电力流转移能力逐级增强，从总线级到变电站级，其功率调度能力逐步扩展。在实际应用中，负荷平衡等操作目标往往能够通过较低级别的重构（如总线级或变压器级）实现，而无需通过更高级别的全局重构。即，变电站级的重构在大多数情况下不一定是必要的。

因此，层级识别的工作至关重要，研究采用集中式方式对整个配电网络进行层级识别。这一过程主要是通过对各个变压器和变电站的局部数据进行收集和分析，来确定各个重构区域的适当重构级别。

2.2 时段化多层级重构的优化模型

为了进一步降低计算复杂度，本研究通过模糊C均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering，简称FCM）算法，将时间段划分为几个聚类，并在每个时段内对配电网络进行多层级重构。每个时段内采用相同的重构级别，这样可以避免频繁的重构操作。

此外，研究采用了一种基于场景的随机编程模型来应对光伏发电输出的不确定性。这一模型的目标是通过合理调度配电网络的切换操作，最小化负荷脱落和光伏发电削减的成本。

2.3 云-边协作框架的提出与实现

云-边协作框架是本研究的核心创新之一。该框架将层级识别和多层级重构的任务分配给云计算中心和边缘节点共同完成。具体来说，边缘节点通过采集局部信息并上传至云计算中心，进行重构级别的确定。云计算中心完成全网的层级识别后，向各边缘节点下发任务，边缘节点则根据自身区域的网络状态进行局部的重构优化操作。

这一框架避免了传统全局动态重构方法中所存在的大规模数据上传和计算负担，同时实现了高效的局部重构与优化。此外，云-边协作框架支持网络规模的扩展，能够应对大规模配电网络中的计算挑战。

三、研究结果

3.1 多层级重构的实验验证

通过在445节点的模拟配电系统上进行实验验证，研究展示了时段化多层级重构方法的有效性。实验结果表明，采用该方法后，光伏发电削减（PVG Curtailment）和负荷脱落（Load Shedding）得到了显著减少。例如，光伏发电削减从初始的20.7752 MWh降低至0.2480 MWh，负荷脱落从11.1744 MWh降至0。

3.2 云-边协作框架的计算效率

实验还比较了云-边协作方法与传统的全局动态重构方法在计算时间上的差异。结果表明，云-边协作框架在计算效率上远超其他方法，尤其在处理大规模配电网络时，具有明显优势。通过分布式计算，云-边协作方法能够避免传统方法中因数据传输带来的高带宽需求和维度灾难问题。

四、结论

本研究提出的时段化多层级配电网络重构方法，结合了局部重构优先策略和云-边协作框架，在优化配电网络的同时有效降低了计算复杂度，减轻了系统的计算负担。实验结果验证了该方法在光伏发电削减和负荷脱落方面的优异性能。特别地，云-边协作框架能够支持大规模配电网络的扩展，具有较高的实际应用价值。

未来的研究可以进一步探讨如何将机器学习技术引入到层级识别过程中，以进一步缓解云计算中心的计算压力，尤其在网络规模较大的情况下。此外，该框架还可以扩展到更复杂的配电网络系统，以满足更加精细化的重构需求。

五、研究亮点

1. 创新性框架：本研究提出的云-边协作框架，是对传统全局动态重构方法的一种重要突破，能够有效分担计算压力，提高配电网络重构的效率。

2. 时段化多层级重构：通过时段化多层级重构方法的应用，本研究成功避免了频繁切换的操作，减少了系统的操作风险和计算负担。

3. 计算效率的提升：实验结果显示，云-边协作方法显著提升了配电网络重构的计算效率，尤其在大规模网络中展现出了强大的优势。

4. 实际应用潜力：该方法不仅在理论上有重要贡献，而且具有很高的实际应用价值，特别是能够适应不同规模的配电网络，推动了智能电网的进一步发展。

通过这些创新和实验证明，本文为配电网络的动态重构提供了一种高效、可扩展的解决方案，具有较强的理论和应用意义。