1. 引言
电压作为衡量配电网电能质量的重要指标之一，维持其在合理范围内稳定运行是保障电力系统安全、高效运行的基础。然而，分布式发电(Distributed Generation, DG)的大规模接入，如太阳能光伏、风力发电等，以及多样化的负载特性，如电动汽车充电、非线性工业负载等，使得配电网的潮流分布变得复杂多变。同时，复杂的网络拓扑结构进一步增加了电压控制的难度。传统的电压控制方法，如基于规则的控制、PI控制等，难以快速、准确地应对这些复杂变化，导致电压波动、越限等问题频繁出现，影响电力系统的供电质量和稳定性。深度残差网络(ResNets)作为深度学习领域的重要成果，具有强大的特征学习能力和非线性映射能力。能自动从大量数据中提取复杂的特征关系，有效处理现代配电网中的非线性问题。因此，将深度残差网络应用于智慧配网电压分区控制，有望为解决当前配电网电压控制难题提供新的思路和方法。
2. 传统电压控制策略及其局限性
一方面，基于规则的控制策略，通常依据预先设定的电压阈值和控制规则来调整电压。当监测到某节点电压低于下限阈值时，调节有载调压变压器分接头或投切电容器组提升电压。然而，这种方法难以适应复杂多变的配网运行工况，对于分布式电源的间歇性和波动性以及负荷的非线性变化响应能力不足。由于规则是固定的，无法根据系统的动态变化自动调整控制策略，容易导致电压控制效果不理想，甚至在某些情况下引发电压越限等问题；另一方面，模型预测控制策略，建立配网的数学模型，预测未来一段时间内系统的运行状态，并基于优化目标函数计算最优控制序列。虽然考虑系统的动态特性，但对模型的准确性要求很高。在智慧配网中，由于分布式电源和负荷的不确定性，精确建立配网模型非常困难。一旦模型与实际系统存在偏差，控制效果就会大打折扣，而且模型预测控制的计算复杂度较高，对于大规模智慧配网的实时控制，存在计算资源不足和响应时间过长的问题[1]。
3. 传统配电网电压控制方法的局限性
3.1. 对分布式发电接入的适应性不足
分布式发电具有间歇性、随机性和分散性的特点，当分布式电源大规模接入配电网后，其输出功率的快速变化会导致配电网潮流双向流动，传统的基于单向潮流假设的电压控制方法难以准确预测和控制电压变化。在光照强度或风速突然变化时，光伏发电或风力发电的输出功率会发生大幅波动，使得配电网节点电压出现快速上升或下降，传统控制方法无法及时做出有效的调整[2]。
3.2. 难以应对多样化负载的影响
随着电力电子设备在工业和居民领域的广泛应用，配电网中的负载类型日益多样化，包括大量的非线性负载和冲击性负载。这些负载的存在会引起电流谐波和电压畸变，导致配电网电压质量下降。传统的电压控制方法通常针对线性负载设计，对于非线性负载和冲击性负载所带来的复杂电压问题，难以实现有效的控制[3]。例如，电动汽车快速充电时，会产生较大的冲击电流，导致局部配电网电压骤降，传统控制方法难以在短时间内恢复电压稳定。
3.3. 在复杂网络拓扑下的控制效率低下
现代配电网的网络拓扑结构不断发展演变，呈现出多分支、环网等复杂形态。在复杂的网络拓扑下，传统的电压控制方法需要进行大量的潮流计算和状态估计，计算量巨大且时效性差。而且，由于网络中各节点之间的电气联系复杂，传统控制方法难以准确把握电压变化的全局信息，容易出现局部电压控制效果不佳的情况。在多分支配电网中，某一节点的电压调整可能会对其他分支节点的电压产生意想不到的影响，传统控制方法难以综合考虑这些复杂的相互作用[4]。
4. 深度残差网络原理与架构设计
4.1. 深度残差网络原理
深度残差网络的核心思想是引入残差学习模块，构建恒等映射，解决传统深度神经网络在训练过程中出现的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络能进行更深层次的训练。在传统神经网络中，随着网络层数的增加，模型的训练误差往往先减小后增大，这是由于梯度在反向传播过程中逐渐消失或爆炸，导致网络难以学习到有效的特征。而残差网络通过将输入直接跳过若干层与输出相加，形成残差结构，使得网络更容易学习到数据中的残差信息[5]。
4.2. 架构设计
4.2.1. 层数选择
在智慧配网电压分区控制策略中，深度残差网络的层数选择至关重要。层数过少，网络的特征提取能力有限，无法充分学习到配电网中复杂的电压变化规律；层数过多，则会增加网络的训练时间和计算成本，同时可能导致过拟合问题。经过大量的实验和对比分析，本文选择构建一个具有18层的深度残差网络。这一选择在保证网络充分学习到配电网电压相关特征的同时，兼顾了计算效率和模型的泛化能力[6]。
4.2.2. 过滤器大小
过滤器(卷积核)大小决定网络在提取特征时的感受野大小。较大的过滤器可捕捉更广泛的空间信息，但计算量较大；较小的过滤器则能提取到更精细的局部特征。在本研究中，对于网络的前几层，为快速降低数据的分辨率并提取一些较为宏观的特征，采用了较大的过滤器。随着网络层次的加深，为进一步提取精细的局部特征，逐渐减小过滤器大小，如在中间层采用“小”的过滤器，在靠近输出层的部分采用“大”的过滤器。过滤器。这种逐渐变化的过滤器大小设计，在不同层次上有效地提取配电网电压数据的特征[7]。
4.2.3. 激活函数
激活函数的作用是为神经网络引入非线性因素，使其学习到复杂的非线性关系。在深度残差网络中，常用的激活函数有ReLU (Rectified Linear Unit)、Leaky ReLU等。本文选择ReLU作为主要的激活函数。ReLU函数具有计算简单、收敛速度快等优点，能有效避免梯度消失问题。同时，在网络的个别层，为防止神经元在训练过程中出现死亡现象(即输入始终为负，导致神经元不再更新)，采用LeakyReLU函数。
4.2.4. 其他架构选择
除上述关键参数外，在网络架构设计中还采用了批量归一化(Batch Normalization, BN)技术。批量归一化的作用是对网络每层的输入进行归一化处理，使得数据在进入激活函数之前具有稳定的均值和方差。这有助于加速网络的训练过程，提高模型的稳定性和泛化能力。具体而言，在每一层卷积操作之后，添加批量归一化层，然后再经过激活函数。此外，在网络的输入层，将配电网的节点电压数据、分布式电源输出功率数据、负载功率数据等进行预处理后，转换为适合网络输入的张量形式[8]。在输出层，借助全连接层将网络学习到的特征映射到电压控制动作的输出空间，如变压器分接头调节档位、无功补偿设备的投切状态等。
5. 基于深度残差网络的智慧配网电压分区控制策略
5.1. 电压分区方法
为了提高电压控制的效率和精度，本文采用基于电气距离的电压分区方法。首先，根据配电网的拓扑结构和线路参数，计算各节点之间的电气距离。电气距离反映了节点之间电气联系的紧密程度，电气距离越小，节点之间的电压相关性越高[9]。然后，根据电气距离将配电网划分为若干个电压分区，使得每个分区内的节点电压具有较强的相关性，而不同分区之间的电压相关性相对较弱。在每个电压分区内，设置一个电压控制中心，负责收集分区内的电压信息和其他相关数据，并通过深度残差网络模型计算出相应的电压控制策略[10]。
5.2. 控制策略实施流程
数据采集与预处理：通过配电网中的智能电表、传感器等设备，实时采集各节点的电压数据、分布式电源输出功率数据、负载功率数据等。对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，将数据转换为适合深度残差网络输入的格式。在深度残差网络训练方面，利用历史数据对深度残差网络进行训练[11]。在训练过程中，以配电网节点电压的实际值与目标值之间的误差作为损失函数，采用随机梯度下降等优化算法，不断调整网络的权重参数，使得损失函数最小化。经过多次迭代训练，使深度残差网络准确学习到配电网电压与各影响因素之间的复杂关系；在实时控制决策方面，在实际运行过程中，将实时采集到的预处理后的数据输入到训练好的深度残差网络中[10]。网络根据输入数据，快速计算出每个电压分区内的最优电压控制策略，如变压器分接头的调节方向和档位、无功补偿设备的投切状态等。在控制动作执行方面，电压控制中心根据深度残差网络输出的控制策略，向相应的控制设备发送控制指令，执行电压调节动作。同时，持续监测配电网的电压变化情况，根据实际反馈调整控制策略，确保配电网电压始终稳定在合理范围内[12] [13]。
6. 实验与结果分析
6.1. 实验环境设置
为验证基于深度残差网络的智慧配网电压分区控制策略的有效性，搭建一个基于Matlab/Simulink的配电网仿真模型。该模型模拟一个包含分布式发电、多样化负载和复杂网络拓扑的配电网系统。在仿真过程中，设置不同的工况，如分布式电源输出功率的快速变化、负载的投切等，以测试控制策略在不同情况下的性能表现。
6.2. 对比实验
选择传统的基于规则的电压控制方法和基于PI控制的电压控制方法作为对比对象。在相同的实验工况下，分别采用三种控制方法对配电网电压进行控制，并记录相关数据。
6.3. 结果分析
配电网电压控制数据对比如表1所示：
Table 1. Comparison of voltage control data in distribution networks
表1. 配电网电压控制数据对比
控制方法 |
平均电压偏差(V) |
电压波动标准差(V) |
控制动作次数 |
基于规则的控制方法 |
0.12 |
0.08 |
20 |
基于PI控制的方法 |
0.09 |
0.06 |
15 |
基于深度残差网络的控制方法 |
0.05 |
0.03 |
10 |
从数据表格中可以看出，基于深度残差网络的电压分区控制策略在平均电压偏差和电压波动标准差方面均明显优于传统的基于规则的控制方法和基于PI控制的方法。这表明该策略能够更准确地将配电网电压控制在目标范围内，有效降低电压波动，提高电压质量。同时，基于深度残差网络的控制方法所需的控制动作次数最少，说明其能够更加智能地进行电压调节，减少不必要的控制操作，提高控制效率。此外，对深度残差网络模型的可视化分析(如特征图可视化、梯度可视化等)，可直观了解网络在学习过程中对配电网电压相关特征的提取情况。结果显示，网络能有效捕捉到分布式发电、负载变化等因素对电压的影响特征，并根据这些特征做出准确的电压控制决策[14] [15]。
7. 结论与展望
7.1. 研究结论
本文针对传统配电网电压控制方法在面对分布式发电、多样化负载和复杂网络拓扑时的局限性，提出了一种基于深度残差网络的智慧配网电压分区控制策略。详细阐述了深度残差网络的架构设计，包括层数、过滤器大小、激活函数等关键参数的选择。通过实验对比，验证了该策略在提升电压控制精度、降低电压波动、减少控制动作次数等方面的显著优势。研究结果表明，深度残差网络能有效学习配电网中复杂的电压变化规律，为智慧配网电压稳定控制提供了一种高效、可靠的解决方案。
7.2. 研究展望
尽管本文提出的基于深度残差网络的电压分区控制策略取得了较好的效果，但仍存在一些有待进一步研究的问题。未来的研究可从以下方面展开：
1) 进一步优化深度残差网络的架构，探索更适合配电网电压控制的网络结构和参数设置，以提高模型的性能和泛化能力。
2) 考虑将其他先进的深度学习技术，如生成对抗网络(GAN)、强化学习等，与深度残差网络相结合，进一步提升电压控制策略的智能性和适应性。
3) 针对配电网中可能出现的各种不确定性因素，如分布式电源的预测误差、负载的不确定性等，研究鲁棒性更强的电压控制策略，确保在复杂多变的环境下配电网电压的稳定运行。
4) 开展实际配电网的试点应用，将基于深度残差网络的电压分区控制策略在实际工程中进行验证和完善，为其大规模推广应用提供实践经验。