Avec l'intégration croissante des énergies renouvelables, les réseaux de distribution traditionnels font face à des défis tels que la faible flexibilité, la mauvaise vitesse de réponse et l'inefficacité opérationnelle. Pour résoudre ces problèmes, cet article propose un cadre d'optimisation à deux niveaux pour les réseaux de distribution actifs qui intègre la reconfiguration du réseau et les considérations de maintenance des équipements. Le niveau supérieur optimise la topologie du réseau et la flexibilité des branches en utilisant un indice d'adéquation de flexibilité et minimisation des pertes de puissance. Le niveau inférieur effectue un dispatch robuste distribué sous incertitude de génération renouvelable. Un algorithme hybride combinant l'optimisation par colonie de fourmis (ACO), l'optimisation par Fire Hawk (FHO) et l'évolution différentielle (DE) est développé pour résoudre le modèle de manière efficace. La simulation est réalisée sur un système de test modifié à 62 nœuds. Les résultats comparatifs avec des modèles déterministes, stochastiques et robustes montrent que l'approche proposée atteint le coût moyen le plus bas et le coût maximal sous 500 scénarios de Monte Carlo. Elle réduit également considérablement les déficits de flexibilité et la réduction de production renouvelable. De plus, le modèle contribue à la maintenance prédictive en identifiant des stratégies de commutation optimales et des niveaux de stress des branches. Ces résultats démontrent l'efficacité de la méthode pour améliorer l'efficacité économique, la flexibilité du système et la durabilité des équipements.
He et al. (Jeu,) ont étudié cette question.