近日，我校电气与自动化工程学院丁立健教授团队依托电能高效高质转化全国重点实验室，在柔性配电网差异化适变运行领域取得系列新进展。相关成果分别在电气领域知名期刊《IEEE Transactions on Sustainable Energy》和《IEEE Transactions on Smart Grid》发表。

团队从“运行模式自适应判别”和“预测-决策闭环协同”两个层面开展研究，实现柔性配电网差异化运行与精准决策。首先基于柔性配电网内在运行需求，匹配相应优化目标与调控策略，实现柔性配电网的差异化运行；再将预测与决策融合到统一学习框架中，通过端到端的预测-决策闭环学习方法，实现各模式在强随机环境下的精准决策。

图1 差异化适变运行方法框架

随着分布式光伏和柔性负荷大规模接入电网，降损、电压调控、需求响应等差异化运行需求在不同时段交替出现，传统方式难以根据运行状态判断当前柔性配电网差异化运行需求。针对这一难题，团队提出基于非对称柔性互联的配电网差异化适变运行方法，提升“差异化”环境下柔性配电网的运行决策水平与策略适应性。相关研究论文《Differentiated Adaptive Operation of R-SOP-Integrated Distribution Systems with Joint Learning》发表于《IEEE Transactions on Sustainable Energy》，合肥工业大学为第一完成单位和通讯单位，杨晓东为论文第一作者，方慧、丁立健教授为论文通讯作者，华中科技大学等为合著单位。

图2 端到端的预测-决策闭环学习方法框架

针对各运行模式中预测误差影响决策精准度的问题，团队提出端到端的预测-决策闭环学习方法，系统基于柔性配电网运行状态甄别系统当前所需运行模式，并将各模式内决策损失反馈至预测模块，最终实现柔性配电网在强随机环境下对多工况的适变运行与精准决策。相关研究论文《An End-to-End Learning Model with Quantization Technology for Dynamic Prediction-Decision Joint-Making in Active Distribution Networks》发表于《IEEE Transactions on Smart Grid》，合肥工业大学为第一完成单位和通讯单位，博士研究生蔡枫林为论文第一作者，杨晓东、利节教授为论文通讯作者。

图3 差异化适变运行调控与精准决策效果

（其中（A）为差异化适变运行调控策略，（B）为电压与网损对比，P2DTD3为所提端到端方法）

近年来，该科研团队持续聚焦智能配用电系统运行控制技术研究，围绕柔性配电网优化调控、差异化适变运行、电力电子化电力系统、全直流配电技术等方向开展了系统性探索，已在国内外权威期刊等发表学术论文120余篇。相关研究成果在国家电网公司多项智能电网示范工程项目中得到应用，有效提升了以新能源为主体的新型配用电系统的安全、经济与灵活运行能力。

相关论文链接：

https://doi.org/10.1109/TSTE.2025.3638704

https://doi.org/10.1109/TSG.2026.3668484

（杨晓东/文 杨晓东/图 冯航/审核）

责任编辑：雷磊