含分布式电源的配电网日前两阶段优化调度模型（Matlab代码实现）

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💥1 概述

文献来源：

含分布式电源的配电网日前两阶段优化调度模型研究

摘要：在电力市场环境下,供电公司通过对接入配电网的分布式电源(distributed generation,DG)的优化调度,能够有效地降低其运行成本,规避市场竞争环境下的风险。提出了一种电力市场环境下供电公司日前优化调度的2阶段模型:第1阶段为DG优化调度阶段,根据市场电价、DG运行成本、签订可中断负荷(interruptable load,IL)合同的价格来确定DG的机组组合、从大电网的购电量及IL削减量;第2阶段为无功优化阶段,在第1阶段的基础上,考虑DG的无功出力特性,通过优化DG和无功补偿装置的出力调节电压使其在规定的范围内且配电网的网损最小。通过基于修改的IEEE 33节点系统的仿真计算,表明所提出的日前2阶段优化调度模型能够有效降低供电公司的运行成本。

关键词：

电力市场;分布式电源;机组组合;可中断负荷;无功补偿;配电网;

在输电和配电相分离的电力市场环境下，供电公司面临着各种不确定性问题，尤其是实时电价波

动所带来的风险。随着分布式电源(distributedgeneration，DG)在配电网中渗透率的提高，供电公

司在参与电力市场的同时开始优化 DG 的调度运行来降低经济风险[1]。在各种 DG 中，风电、光伏的出力具有随机性与波动性，可调度性差，而燃气轮机、燃料电池、柴油机等 DG 的输出可以自由调节，可调度性好。可中断负荷(interruptable load，IL)是需求侧管理的一种重要手段，在电网高峰时段由供电公司向用户发出中断指令，经用户响应后中断部分用电。在电力市场环境下，供电公司对 DG 和 IL进行优化调度后，可以有效节约配电网的运行成本，提高系统运行的安全可靠性。

目前国内对于含 DG 配电网的研究主要集中在 DG 接入后对配电网供电质量、电压分布、电压稳

定、可靠性、继电保护的影响等方面[2-4]，以及配电网中分布式电源的规划问题[5-7]上。而国外已开展了电力市场环境下含分布式电源的配电网经济调度问题研究，文献[8]提出了有源配电网的日前和日内2 阶段运行模型，日前主要是 DG 调度，日内是对负荷和机组出力做出校正；文献[9]在前者的基础上考虑了二氧化碳排放的问题，并作为惩罚项加入目标函数；文献[10]在分布式电源高渗透率的情况下提出了配电网的短期调度和控制模型，文献[11-12]研究了为了降低用电成本，在需求响应机制下制定日前用电计划的优化方法，文献[13-15]分别从用电成本最低、电力公司运行成本最低和多目标优化角度研究了一组用户联合制定用电计划的方法。文献[16-17]从电力公司长期平均预期成本和长期预期成本的角度出发，分析了包含传统配电网、单一 DG 和单一储能装置的系统优化运行方法，文献[18]则提出一种同时考虑有功和无功发电成本及停电成本的划分方法，这些研究主要立足于个体利益，没有考虑电力公司、用户与DG、储能装置等设备的多方关联，在研究分布式电源优化调度时也没有充分考虑分布式电源的无功出力特性以及配电网潮流改变所引起的电压越

限问题。

本文提出一种含分布式电源的配电网日前 2 阶段优化调度方法，该方法包括日前优化调度和无功

优化 2 个阶段。在第 1 阶段，供电公司基于第 2 天每小时负荷需求和电价的预测进行优化调度，确定DG 机组组合、从大电网的购电量以及与用户签订可中断负荷合同[8]，这些优化结果作为固定的参数传递到无功优化阶段；无功优化阶段充分考虑 DG的无功输出能力，通过对 DG 和无功补偿装置无功输出的优化，调整电压不越限，进一步降低供电公司的运行成本。

一、分布式电源的定义与分类

定义
分布式电源（Distributed Generation, DG）是指在用户侧或靠近负荷中心建设的小型发电系统，具有以下特征：
- 容量较小（通常≤10 MW），直接向用户供电；
- 接入中低压配电网（≤35 kV），潮流不穿越上级变压器；
- 以自发自用为主，多余电量可上网；
- 类型包括可再生能源发电、天然气多联供等。
分类
根据能源类型和技术特点，分布式电源分为以下三类：
- 可再生能源类：光伏、风电、生物质能等；
- 化石能源类：微型燃气轮机、柴油发电机、燃料电池；
- 储能类：电池储能、超级电容器等。

二、配电网日前调度的基本模型框架

目标函数
以最小化运行成本为核心，涵盖以下费用项：

Cgrid：上级电网购电成本；
CDG：分布式电源运维成本；
CESS：储能系统运行成本；
CDSM：需求侧管理成本（如负荷削减补偿）。

典型约束条件
- 功率平衡：确保发电与负荷匹配：

电压限制：节点电压需在±10%标称值范围内；
设备容量：线路潮流、储能充放电功率等不超过额定值；
运行安全：避免孤岛效应和继电保护误动作。

三、两阶段优化调度模型的核心原理

阶段划分
- 第一阶段（日前调度）：基于预测数据制定24小时计划，确定机组启停、储能充放电计划及柔性负荷调度。
- 第二阶段（实时/日内调度）：根据实际波动调整出力，采用滚动优化或模型预测控制（MPC）处理不确定性。
关键技术
- 不确定性处理：通过概率潮流、鲁棒优化或随机规划应对风光出力波动；
- 多时间尺度协调：结合日前计划与实时调整，降低预测误差影响；
- 分层优化：采用双层模型（如配电网与微电网协同）实现利益主体均衡。

四、现有研究现状与典型模型

模型特点
- 两阶段分工：第一阶段优化有功调度（如DG机组组合），第二阶段优化无功补偿以减少网损；
- 市场环境适配：考虑电价分时特性与可中断负荷合同，降低供电公司成本；
- 算法应用：混合整数线性规划（MILP）、自适应粒子群算法（APSO）等。
创新方向
- 分布鲁棒优化：结合数据驱动与鲁棒性，提升对极端场景的适应性；
- 多能协同：整合电、热、气等多能源系统，提高可再生能源消纳率。

五、技术难点与解决方案

多源不确定性耦合
- 难点：风光出力、负荷波动与市场电价的多重随机性导致模型复杂度高。
- 方案：采用条件风险价值（CVaR）或Wasserstein距离约束概率分布。
求解效率与精度平衡
- 难点：混合整数非线性问题（MINLP）求解耗时。
- 方案：分解为二阶锥规划（SOCP）或使用交替方向乘子法（ADMM）加速。
保护与控制协同
- 难点：DG接入可能引发电压越限和保护误动。
- 方案：自适应保护策略与储能动态调节结合。