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摘要 — 可再生资源的大量渗透导致净负荷快速变化，从而产生了典型的“鸭子曲线”。由此产生的大容量系统资源的爬升需求是一项运营挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个分布式优化框架，在这个框架中，位于配电网中的分布式资源被协调起来，为大容量系统提供支持。我们使用电流注入 (CI) 方法对多相不平衡配电网的功率流进行建模，该方法利用基于 McCormick 包络的凸松弛来呈现线性模型。然后，我们使用加速近端原子协调 (PAC) 来解决这个 CI-OPF，该协调采用 Nesterov 型加速，称为 NST-PAC。我们以加利福尼亚州旧金山为例，使用改进的 IEEE-34 节点网络，在太阳能光伏、灵活负载和电池单元的高渗透率下，将我们的分布式方法与本地方法进行了评估。我们的分布式方法将大容量系统发电机的爬升要求降低了多达 23%。索引词 — 配电网、分布式优化、储能
Flattening the Duck Curve: A Case for Distributed Decision Making
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