一种基于闭环反馈的主动配电网鲁棒优化运行方法

本发明适用于主动配电网运行优化技术领域，提供了一种基于闭环反馈的主动配电网鲁棒优化运行方法。首先构建基于卷积神经网络与长短期记忆网络的功率预测模型，完成源荷功率的时序预测；建立集中‑就地协同的二阶锥凸规划（SOCP）模型物理控制层并对其鲁棒化，通过SOCP优化方法和分段下垂控制策略实现系统调度；建立修正反馈层，根据综合损失函数优化预测模型的参数，提升预测精度并优化系统的有功损耗和电压安全性。结果表明，该方法在保证预测精度的同时，能显著降低源荷不确定性条件下的系统运行损耗和节点总电压越限率，且具备较高的求解效率。该方法依托“预测‑控制‑修正”协同优化机制，提高了配电网的鲁棒性、稳定性和经济性。