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1020 - 顶刊复现：配电网两阶段鲁棒故障恢复（Matlab实现）

news 2026/5/12 17:14:29

1020-(顶刊复现)配电网两阶段鲁棒故障恢复(matlab实现) 参考资料为：《Robust Restoration Method for Active Distribution Networks》复现自中科院一区期刊IEEE Transactions on Power Systems 使用matlab+yalmip+gurobi进行求解代码逻辑清晰，注释详细本文提出了一种具有两阶段目标的可调鲁棒恢复优化模型，使用列约束生成方法进行求解。本资源包含对文献的详细解读以及完整matlab代码复现邮箱，后请及时给出邮箱。

最近在研究配电网相关问题时，发现了一篇来自中科院一区期刊IEEE Transactions on Power Systems的论文《Robust Restoration Method for Active Distribution Networks》，里面提出的具有两阶段目标的可调鲁棒恢复优化模型非常有意思，今天就来和大家分享下我对它的复现过程，使用的工具是Matlab + Yalmip + Gurobi 。

一、模型解读

本文提出的这个两阶段目标的可调鲁棒恢复优化模型，简单来说，第一阶段就是在不确定性还没完全确定的时候，做出一些初步的决策，比如开关的开合状态等。而第二阶段则是在获得更多关于不确定性的信息后，再进一步调整决策，以更好地应对各种可能出现的情况。这种两阶段的设计，能够让我们在面对复杂多变的配电网故障场景时，更灵活地做出恢复策略。

求解这个模型使用的是列约束生成方法。这个方法的核心思想是，在求解过程中逐步生成新的约束条件，使得解不断地向最优靠近。刚开始求解时，约束条件可能比较少，随着迭代的进行，根据当前解的情况，不断添加新的有针对性的约束，从而让模型更加精确。

二、代码实现

下面咱们来看部分关键代码以及分析。首先，引入Yalmip和Gurobi求解器：

% 加载Yalmip addpath('yalmip-master'); yalmip('clear'); yalmip('reset'); % 加载Gurobi求解器 addpath('gurobi952\win64\matlab');

这里就是把Yalmip和Gurobi的相关路径添加到Matlab的搜索路径中，这样我们后续才能使用它们提供的函数和功能。

接下来定义一些模型中的变量：

% 定义第一阶段变量 x = binvar(n_switch,1); % x表示开关状态，n_switch是开关的数量，binvar表示这是一个二进制变量，0代表开关断开，1代表开关闭合 % 定义第二阶段变量 p = sdpvar(n_load,1); q = sdpvar(n_load,1); % p和q分别表示负荷的有功和无功功率，n_load是负荷的数量，sdpvar表示这是一个半定规划变量

这里我们定义了第一阶段的开关状态变量x和第二阶段的负荷功率变量p和q。变量类型的选择是根据模型的需求来的，比如开关状态就很适合用二进制变量来表示。

再看目标函数的构建，以第一阶段目标为例（假设第一阶段目标是最小化开关操作次数）：

% 第一阶段目标函数 obj1 = sum(x - x_0); % x_0是开关的初始状态，通过计算当前开关状态x与初始状态x_0的差值和，来得到开关操作次数

这里通过对当前开关状态与初始状态的差值求和，就得到了开关操作次数，这就是第一阶段要最小化的目标。

对于约束条件，比如潮流约束（这里只是简单示意，实际会更复杂）：

% 潮流约束 for i = 1:n_bus % 有功潮流约束 con1 = con1 + (sum(G(i,:).*(v(i)*v(:).*cos(theta(i) - theta(:))) - B(i,:).*(v(i)*v(:).*sin(theta(i) - theta(:)))) - p_d(i) + p(i) == 0; % 无功潮流约束 con2 = con2 + (sum(B(i,:).*(v(i)*v(:).*cos(theta(i) - theta(:))) + G(i,:).*(v(i)*v(:).*sin(theta(i) - theta(:)))) - q_d(i) + q(i) == 0; end % G和B是导纳矩阵的实部和虚部，v是节点电压幅值，theta是节点电压相角，p_d和q_d是负荷的初始有功和无功功率

这部分代码就是在构建潮流约束，有功和无功潮流都要满足功率平衡，这是配电网运行的基本要求。