主动配电网运行调控从模型到量测驱动

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主动配电网运行调控从模型到量测驱动的概括：该内容围绕主动配电网运行调控方法的演进展开，首先介绍基于物理模型和数学优化的传统调控思路，包括潮流计算、状态估计、优化调度与电压控制等，分析其在面对高比例分布式电源、储能和柔性负荷时存在的建模复杂、参数不确定和计算负担重等局限；进而引出量测驱动方法，利用广域量测、智能电表、PMU及数据驱动算法，如机器学习、深度强化学习和在线辨识，实现不依赖精确模型或仅需部分模型信息的实时感知、预测与决策控制。整体呈现从模型驱动向数据与量测驱动融合转变的技术路径，以提升主动配电网对不确定性、时变性和分散性的适应能力，支撑高比例可再生能源安全经济消纳。