一种融合电压稳定裕度与神经网络优化的配电网光伏可开放容量动态评估方法

本发明公开了一种融合电压稳定裕度与神经网络优化的配电网光伏可开放容量动态评估方法，旨在解决传统方法未充分考虑动态稳定性和计算效率低下的问题。首先，采用核密度估计与分位数回归相结合的预测方法，精准量化分布式光伏出力的不确定性。其核心创新在于，在传统安全约束基础上，引入静态电压稳定裕度（VDSM）作为关键约束条件，构建了能够保障电网动态稳定性的双层区间分析模型。其次，为高效求解，本发明提出“神经网络预筛选+并行优化”的框架：通过区间解耦技术将模型分解为乐观子问题和悲观子问题后，利用神经网络模型对海量候选解进行快速筛选，大幅缩减可行解空间，再结合改进粒子群算法对子模型进行并行优化求解。