需求响应的主动配电网优化调度研究

电力系统的智能化调度与优化研究方法在当今社会，电力已经成为了人们生活和生产中不可或缺的重要能源。

随着电力需求的不断增长以及电力系统的日益复杂，传统的调度与优化方法已经难以满足现代电力系统的高效、可靠和经济运行要求。

因此，智能化调度与优化成为了电力系统领域的研究热点和发展方向。

电力系统的智能化调度与优化是一个综合性的课题，涉及到电力系统的多个方面，包括发电、输电、配电和用电等环节。

其目标是在满足各种约束条件的前提下，实现电力系统的安全稳定运行、提高能源利用效率、降低运行成本，并最大程度地满足用户的电力需求。

一、电力系统智能化调度与优化的重要性首先，智能化调度与优化有助于提高电力系统的可靠性和稳定性。

通过实时监测电力系统的运行状态，及时发现并处理潜在的故障和安全隐患，能够有效避免大规模停电事故的发生，保障电力供应的连续性和稳定性。

其次，它能够提高能源利用效率。

根据不同的负荷需求和能源供应情况，合理安排发电计划，优化能源的分配和利用，减少能源的浪费，促进可再生能源的消纳，对于应对能源短缺和环境问题具有重要意义。

再者，智能化调度与优化可以降低电力系统的运行成本。

通过优化电力设备的运行方式、减少不必要的损耗和维修成本，提高电力系统的经济效益。

二、智能化调度与优化的基础技术要实现电力系统的智能化调度与优化，离不开一系列基础技术的支持。

1、先进的监测与测量技术包括高精度的传感器、智能电表等设备，能够实时采集电力系统的各种运行参数，如电压、电流、功率等，为调度与优化提供准确的数据基础。

2、通信技术高速、可靠的通信网络是实现智能化调度的关键。

它能够将采集到的数据及时传输到控制中心，并将控制指令快速下达至各个电力设备。

3、大数据分析技术电力系统产生的海量数据需要通过大数据分析技术进行处理和挖掘，以提取有价值的信息，为调度决策提供支持。

4、优化算法如线性规划、非线性规划、智能优化算法等，用于求解复杂的调度与优化问题。

电力系统中的需求响应与电能优化调度第一章引言电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，对于国民经济的正常运行和人民生活的便利至关重要。

然而，随着工业化和城市化的快速发展，能源需求不断增加，电力供应形势也变得日益紧张。

为了应对这一挑战，电力系统的需求响应和电能优化调度成为研究的热点，通过合理的资源分配和能源利用方式，实现能源的高效利用和可持续发展。

第二章需求响应的概念与原理需求响应是指通过调整用户的用电行为，实现电力负荷的平衡。

传统的电力系统通过供过于求的方式来应对用户的能源需求，这种方式存在着浪费和安全隐患。

需求响应则希望通过引导用户优化用电行为，利用用户端灵活性，在不影响用户正常生产和生活需求的前提下，提供更加智能、高效、可持续的电力使用方式。

第三章需求响应的技术手段与模型1. 能源监测技术：通过安装智能电表等装置，对用户用电行为进行实时监测和数据采集，为需求响应提供数据支撑。

2. 能源管理系统：通过搭建网络平台和数据分析算法，实现对用户能源需求的预测、分析和优化控制。

3. 信息与通信技术：利用物联网、云计算等技术，实现电力系统的远程监控和智能化调节，拓展需求响应的应用范围和规模。

第四章电能优化调度的概念与算法电能优化调度是指通过合理的能源配置和供需管理，最大限度地提高电能利用效率和系统供电质量。

在电能优化调度中，涉及到的关键问题包括负荷预测、能源配置、机组调度和输电线路优化等。

1. 负荷预测：基于历史数据和统计分析，对未来一段时间内的负荷进行预测，为供需管理提供依据。

2. 能源配置：根据负荷预测结果和能源资源情况，确定机组的出力调整策略，实现电力供应的灵活性和高效性。

3. 机组调度：根据负荷预测和能源配置结果，对各个机组进行调度和协调，以满足系统负荷需求，并尽可能降低供电成本。

4. 输电线路优化：通过调整电力系统中的输电线路，提高输电效率，减少电能损耗，优化电力供应结构。

第五章电力系统中的需求响应与电能优化调度实践案例1. 虚拟电厂管控系统：以分布式电源、储能装置和用户负荷为基础，通过智能化管控系统实现对需求响应和电能优化调度的整体管理。

基于需求侧响应的主动配电网多源协调优化调度卢锦玲;初文奇;於慧敏;郭金体;马冲【摘要】为提高主动配电网对可再生清洁能源的消纳能力,降低负荷峰谷差,对储能系统、可控分布式发电单元、柔性负荷的协调调度设定优先级,以减小发电成本、储能等效运行成本和源荷共赢成本为子目标,构建综合成本最小的主动配电网和能源终端用户合作共赢的优化调度模型.建立基于距离最小化原则和离差平方和的双目标决策函数,通过熵权-AHP(AnalyticHierachy Process,AHP)综合赋权法,计算目标函数中各子目标权重系数.采用改进的具有主动搜索和主动学习特性的APSO(Active Particle Swarm Optimization,APSO)算法,对所建模型进行求解.以44节点主动配电网络测试系统为算例,验证了优化调度策略的有效性和合理性.【期刊名称】《电力科学与工程》【年(卷),期】2018(034)011【总页数】8页(P30-37)【关键词】主动配电网;源荷共赢;协调调度优先级;主动粒子群算法【作者】卢锦玲;初文奇;於慧敏;郭金体;马冲【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定 071003;华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定 071003;无锡供电公司,江苏无锡 214000;华北石油管理局水电厂,河北任丘 062550);华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003【正文语种】中文【中图分类】TM7340 引言主动配电网(Active Distribution Network，AND)是有高渗透率DG(Distributed Generation)接入的具有主动控制和主动管理能力的配电网，主动配电网发电侧的主动参与和用户侧的主动响应使配电网由原来的被动接收电能变为主动利用电能[1]。

主动配电网的优化调度是通过对DG、储能、柔性负荷等分布式能源设备的合理控制，达到增强对可再生能源消纳能力，节能降耗，提高电网运行可靠性和供电质量的目的[2]。

主动配电网电能数据优化运行控制研究贾明杰１　伍展辉２　曾家杰２　李钊钊２　孙阳涛２（１ 国网铜川供电公司　２ 西安兴汇电力科技有限公司）摘　要：近年来，随着配电网的发展与智能化程度的提高，电能数据的获取和处理变得越来越重要。

在传统的被动配电网中，电能仅仅是被动地输送和分配，无法根据不同的负荷需求和用电场景进行精细化管理。

因此，为了更好地满足用户需求，主动配电网的出现成为了必然趋势，使得现代化电力系统呈现出智能化、人性化、便利化的特点，提高了电力系统运行的效率和可靠性。

在主动配电网中，电能数据的优化运行控制是至关重要的研究方向。

为了充分发挥主动配电网的潜力，本研究通过分析配电网中的电能数据，提出了几种基于电能数据的优化运行控制策略。

这些策略能够针对具体的负荷需求和用电场景提供一定的参考意义，从而增强电能调度能力，提升配电网的经济性和可靠性。

关键词：主动配电网；电能数据；优化运行；控制研究０　引言随着能源危机的日益加剧和环境保护意识的不断提高，电力行业正朝着更加清洁、高效、智能化的方向发展。

作为电力系统领域的重要发展方向，主动配电网已经成为了电力行业发展的重要趋势之一。

主动配电网是建立在智能电网的基础上，利用先进的通信、控制和计算技术实现对配电网中各种电力设备进行全面监控、管理和控制的一种智能化配电网。

主动配电网运行控制是主动配电网的核心技术之一，其目的是通过对主动配电网中的各种电能数据进行综合分析、建模和优化，实现对电网的协调控制和优化运行。

在电力系统发生故障或负荷波动时，主动配电网运行控制系统可以自动、快速地进行响应和调节，以保证电力系统的安全稳定运行。

主动配电网电能数据的优化运行控制研究，旨在实现新能源的最大化利用和最优化配置，从而提高整个配电网的效率、可靠性和经济性。

１　研究背景及面临的挑战随着全球能源需求不断增加，传统的电力系统已经无法满足高效、安全和可靠的需求。

为了解决这一问题，主动配电网的发展成为了智能电力系统的一个重要趋势，推动了主动配电网电能数据优化运行控制研究的发展。

计及柔性负荷的主动配电网多源协调优化控制一、本文概述随着可再生能源的大规模接入和分布式电源的广泛应用，主动配电网的优化控制已成为电力系统领域的研究热点。

其中，柔性负荷作为一种可调节的电力负荷，对于平衡电网负荷、提高电网稳定性以及促进可再生能源的消纳具有重要意义。

本文旨在探讨计及柔性负荷的主动配电网多源协调优化控制方法，通过对配电网中的多种电源和柔性负荷进行协调优化，实现配电网的高效、安全和可持续运行。

本文将分析主动配电网的基本特性，包括其结构特点、运行方式以及与传统配电网的区别。

在此基础上，阐述柔性负荷在主动配电网中的作用及其调控潜力，包括需求响应、储能系统等。

本文将详细介绍多源协调优化控制的理论框架和方法。

通过对配电网中的多种电源（如风能、太阳能等可再生能源，以及微型燃气轮机等分布式电源）和柔性负荷进行建模，建立多源协调优化控制模型。

该模型将综合考虑电网运行的经济性、安全性和环保性，以及各类电源的互补性和柔性负荷的调控能力，实现配电网的优化运行。

本文将通过算例分析和仿真实验验证所提多源协调优化控制方法的有效性和可行性。

通过对比分析不同控制策略下的配电网运行性能，展示计及柔性负荷的主动配电网多源协调优化控制在提高电网稳定性、促进可再生能源消纳以及降低运行成本等方面的优势。

还将探讨未来研究方向和应用前景，为相关领域的研究和实践提供参考。

二、柔性负荷建模与分析在主动配电网中，柔性负荷扮演着至关重要的角色。

与传统的刚性负荷不同，柔性负荷能够根据电网的运行状态和需求，主动调整自身的用电行为，从而参与到电网的优化控制中。

这种可调节的特性使得柔性负荷成为实现配电网多源协调优化的重要资源。

为了对柔性负荷进行有效的控制和管理，首先需要建立其准确的数学模型。

柔性负荷的建模通常包括两个方面：一是负荷本身的电气特性建模，如负荷的功率、电流、电压等；二是负荷的行为特性建模，即负荷如何响应电网的调度指令，如何调整自身的用电行为。

第41卷　第2期吉林大学学报(信息科学版)Vol.41　No.22023年3月Journal of Jilin University (Information Science Edition)Mar.2023文章编号:1671⁃5896(2023)02⁃0207⁃10需求侧响应下主动配电网优化调度收稿日期:2022⁃06⁃10基金项目:黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2019E016)作者简介:高金兰(1978 ),女,山西运城人,东北石油大学副教授,主要从事电力系统运行与稳定㊁新能源发电研究,(Tel)86⁃136****6089(E⁃mail)jinlangao@㊂高金兰,孙永明,薛晓东,刁　楠,侯学才(东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318)摘要:针对电网运行中能量调度不佳的问题,首先基于需求侧响应不确定性特点,引入非经济因素以及消费心理学特征,建立需求侧响应模型;其次使用拉丁超立方抽样(LHS:Latin Hypercube Sampling)改善初始种群质量,引入正弦因子提高局部搜索能力,并实行变异操作优化全局搜索精度,以解决麻雀算法(SSA:Sparrow Search Algorithm)的早熟等问题;最后需求侧响应以电网运行成本和环境成本最小为目标建立主动配电网优化调度模型,并使用改进的麻雀算法进行求解㊂仿真结果验证了提出模型的准确性,算法的高效性,有效解决了能量调度不佳的问题㊂关键词:需求侧响应;改进麻雀算法;主动配电网;非经济因素中图分类号:TP302;TM734文献标志码:AOptimal Dispatch of Active Distribution Network under Demand Side ResponseGAO Jinlan,SUN Yongming,XUE Xiaodong,DIAO Nan,HOU Xuecai(School of Electrical and Information Engineering,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China)Abstract :Demand side response is an important means of active distribution network optimization scheduling.Aiming at the problem of poor energy scheduling in power grid operation,firstly,based on the uncertainty characteristics of demand side response,introducing non⁃economic factors and characteristics of consumer psychology,the active distribution network optimization is modeled with the minimum power grid operation cost and environmental cost as the objective function;secondly,aiming at the premature problem of sparrow algorithm,latin hypercube sampling is used to improve the initial population quality,sine factor is introduced to improve the local search ability of the algorithm,and mutation operation is implemented to optimize the global search accuracy of the algorithm;finally,the improved sparrow search algorithm is applied to the solution of the active power grid optimization model.The simulation results verify the accuracy of the proposed model and the efficiency of the algorithm,and effectively solve the problem of poor energy scheduling.Key words :demand side response;improved sparrow search algorithm;active distribution network;non⁃economic factors 0　引　言随着电力改革的深入发展,新的电力需求也随之而来㊂对分布式电源广泛接入电网带来的能量调度问题,主动配电网的提出对改善该问题是一个行之有效的手段[1]㊂需求侧响应技术是主动配电网的一种典型调度方式,可通过不同的定价措施以及政策导向引导用户改变用电习惯[2],可协调用户的负荷改善能力,调节整体的峰谷用电曲线,平衡各阶段用电器数量,其经济成本低㊁适用范围广㊂在主动配电网发展迅猛的今天,对需求侧响应技术的研究在改善用电质量㊁提升用户用电体验以及合理调配区域内有限电力资源方面有着重要意义㊂目前,对需求响应有许多学者进行相关研究㊂张智晟等[3]通过对不同时刻的电价信息响应程度进行负荷转移率的求解,将用户消费习惯与需求响应进行有效结合,通过实验证明了需求响应中考虑多种因素的重要性㊂许汉平等[4]主要应用政策激励进行需求响应,以整体能源的利用率㊁经济成本为优化目标,建立多方面调度模型㊂张超等[5]依据电力市场定义下,用电量以及电力价格的线性关系进行需求响应技术实施㊂在忽略储能成本的前提下,进行分布式能源㊁储能㊁电网等大规模功率交互条件下的综合优化㊂艾欣等[6]在直接负荷控制下进行整体的耦合系统优化模型建立,通过实验结果验证了需求响应能进行高低时段负荷调节,可有效缓解高峰时段用电压力,使负荷供需趋于平衡㊂朱超婷等[7]通过对电价弹性矩阵的建立进行负荷需求模拟,考虑用电量交互㊁需求响应成本等建立电网成本最低优化目标㊂上述研究并未考虑价格型响应在经济因素以外的影响,以及多种响应协调优化的情况㊂笔者在上述研究的基础上,引入非经济因素影响的电价型响应,以及攀比心理㊁从众心理影响的激励型响应,建立以经济㊁环境成本最小为目标的主动配电网优化模型㊂为精确求解模型,提出一种改进的麻雀算法,在基本算法中加入拉丁超立方抽样㊁正弦因子和变异操作㊂通过IEEE33节点算例,验证了笔者提出的模型和算法的准确性㊂1　需求侧响应1.1　价格型响应在消费心理学的描述中,价格的高低会影响消费者的选择㊂对电价而言,电价的差值大小和浮动范围都会影响需求响应的波动㊂用户的主观意愿在价格的影响下会频繁的改变,具有强烈的不确定性,其行为用曲线表示会有相应的上下限,定义为乐观曲线与悲观曲线[3],以不同时段的价格变化为基础,对应相应的负荷变化率,利用Logistic函数对负荷转移率进行描述如下:λpv(Δp pv)=a1+e-(Δp pv-c)/μ+b,(1)其中a为限制变化范围值;b为可变化参数;c为电价近似中间值;μ为调节参数;λpv为电价响应负荷转移率,Δp pv为电价差值㊂对不同响应区用户行为特征的负荷转移如下:λzpv=λmax pv+λmin pv2,0≤Δp pv≤a pv,λmin pv+λmaxpv+λmin pv2(1+m),a pv≤Δp pv≤b pv,λmax pv,Δp pv≥b pvìîíïïïïïï,(2)m=Δp pv-a pvb pv-a pv,(3)其中a pv㊁b pv分别为不同电价差分段点;λzpv为负荷峰谷转移率;λmax pv为最大峰谷转移率;λmin pv为最小峰谷转移率㊂同理,分别求出峰转平㊁平转谷的实际负荷转移率λzpf㊁λzfv㊂在需求侧响应过程中,用户并不只会从价格差值方面改变负荷大小㊂上述模型只能表示用户受经济因素影响进行相应决策,而实际电网运行过程中用户所面临的影响远远不止经济因素一种㊂在实际过程中,用户在价格差异的刺激下想要进行负荷转移,但存在由于条件限制没办法完成此操作的情况,如后续时间段有其他任务无法在当前时间段转移负荷,即各种非经济因素导致的约束㊂为符合实际负荷转移情况,笔者提出非经济因素影响的负荷转移曲线,并引入心理学特征,实际负荷转移曲线类似于倒S型曲线,其负荷转移概率(λfz)与非经济因素(f)关系如图1所示㊂图1可用公式表示为λfz=h(1+e1-l/f)-1,(4)其中h为基础系数;l为条件系数㊂802吉林大学学报(信息科学版)第41卷图1　负荷转移概率曲线Fig.1　Load transfer probability curve 综合考虑经济因素以及非经济因素对负荷转移概率的影响,可得用户响应的转移量Q t =-λzpf L p λfz -λzpv L p λfz ,t ∈T p ,λzpf L p λfz -λzfv L f λfz ,t ∈T f ,λzpv L p λfz +λzfv L f λfz,t ∈T v ìîíïïïï㊂(5)以及转移后负荷总量L t =L 0+Q t ,(6)其中λzpf 为峰转平时段转移率;λzfv 为平转谷时段转移率;L p ㊁L f 分别为峰㊁平时段原始平均负荷;T p ㊁T f ㊁T v 分别为峰㊁平㊁谷3时段,L 0为电价响应前负荷㊂1.2　激励型需求响应直接负荷控制(DLC:Direct Load Control)㊁可中断负荷(IL:Interruptible Load)激励响应适应条件简洁,应用较为广泛㊂二者均是与电力公司或电网管理部门提前签署的负荷控制协议㊂前者相对后者协议的自由度更高,并且没有IL 在不按照协议规定动作时的违约惩罚政策㊂1.2.1　直接负荷控制为在储能设备应用频繁的情况下充分发挥其双向交互的优势[8],签订DLC 协议的用户在满足基本的协议容量要求下,可在一定限度内通过储能设备人为增减响应程度㊂传统的激励型响应并未考虑人本身的不确定因素,为此笔者引入心理学中攀比心理以及从众心理因素,即在同一区域内用户签订相应供电协议后,会根据其他参与协议人数的变化在约定改变负荷期间进行相应变化㊂结合响应人群的心理特点,构建响应模型如下:D DLC =∑24t =1D DLC t +∑24t =1(E +t +E -t )α,(7)其中D DLC t 为DLC 协议响应量;D DLC 为响应后负荷;E +t ,E -t 为不同时间段增减负荷大小;α为响应系数㊂1.2.2　中断负荷在IL 规划中考虑违约协议部分,并依据上述心理学因素,在DLC 响应量变化时IL 也会随之变化,二者协同作用,建立中断负荷情况下的负荷响应模型如下:Q IL =∑24t =1(P IL,t -P wx,t ),P IL,t =rP wx,t {,(8)其中P IL,t 为IL 协议响应量;P wx,t 为中断响应未响应负荷;r 为违约响应系数㊂2　考虑需求侧响应的主动配电网优化模型2.1　目标函数目标函数包括经济与环境成本两部分,经济成本主要为储能维护㊁新能源发电㊁需求侧响应补偿和网络损耗成本,表达式为F 1=min ∑24t =1P x ,t C pvq +∑24t =1P bat,t C cn +∑24t =1P grid,t C g,t +B MG +B DLC +B IL +B []loss ,(9)其中P x ,t ㊁P bat,t ㊁P grid,t 分别为新能源出力㊁储能出力㊁向上级电网购电量;C pvq ㊁C cn ㊁C g,t 为相应成本系数;B DLC 为DLC 成本;B IL 为IL 成本;B loss 为网损成本;B MG 为燃气轮机运行成本㊂新能源设备出力情况:P x ,t =P pv,t +P wind,t ,(10)其中P pv,t ㊁P wind,t 分别为光伏㊁风机发电功率㊂燃气轮机运行成本:902第2期高金兰,等:需求侧响应下主动配电网优化调度B MG =∑24t =1P MG,t ηMG L p gas ,(11)其中ηMG 为效率;L 为热值;p gas 为气价;P MG,t 是燃气轮机功率㊂需求侧响应成本:B DLC =∑24t =1C DLCD DLC t +∑24t =1(E +t d +t +E -t d -t )α,(12)B IL =∑24t =1(C IL P IL,t -C wx P wx,t ),(13)其中C DLC 为DLC 补偿价格;d +t ㊁d -t 为增减负荷价格;C IL ㊁C wx 为IL 补偿价格㊁惩罚价格㊂网损成本:B loss =∑24t =1C g,t ∑Nj =1u j ,t ∑k ∈Ωj u k ,t G jk cos δjk ,t ,(14)其中N 为节点总数;u j ,t ㊁u k ,t 为t 时刻节点j ㊁k 电压幅值;G jk 为节点j ㊁k 间电导;Ωj 为以节点j 为首节点的尾节点集合;δjk ,t 为t 时刻节点j ㊁k 间电压相角差㊂环境成本即污染物处理成本最低,表达式为F 2=min ∑24t =1P grid,t W g C 1+∑24t =1P MG,t W MG C []2,(15)其中W g ㊁W MG 分别为向上级购买电量产生的污染物系数㊁燃气轮机污染系数;C 1㊁C 2为成本系数㊂2.2　动态权重调整主动配电网优化目标包括经济和环境成本两方面,可采用引入动态权重因子对综合成本进行实时优化[9]㊂对整个周期相同时间范围内的成本函数进行归一化处理,即可得到F 1(t )㊁F 2(t ),通过动态权重因子进行实时优化得到总目标函数:min f =∑24t =1[xF 1(t )+yF 2(t )],x =c 1+c 2F 1(t ),y =1-x ìîíïïïï,(16)其中x 为经济权重系数;y 为环境权重系数;c 1㊁c 2为变化因子㊂2.3　约束条件功率平衡约束为P MG +P pv +P wind +P bat +P grid =P load +P loss +P DR ,(17)其中P MG ㊁P pv ㊁P wind ㊁P bat ㊁P grid ㊁P load ㊁P loss ㊁P DR 分别为燃气轮机㊁光伏㊁风机㊁储能㊁上级电网传输㊁初始负荷㊁网损和需求响应功率㊂储能运行约束为E bat,t =E bat,t -1+(P c,t ηc -P d,t ηd )Δt ,(18)E min bat ≤E bat ≤E max bat ,(19)其中E max bat ㊁E min bat 分别为储能元件最大最小储量;E bat,t 为当前时刻储能元件储量;E bat,t -1为储能元件上一时刻余量;ηc ,ηd 分别为充放电效率;P c,t ㊁P d,t 分别为充放电功率㊂燃气轮机约束为P min ≤P MG ≤P max ,(20)其中P min ,P max 分别为燃气轮机出力上下限㊂除上述约束外,其他诸如节点电压约束等如文献[7]所描述㊂3　模型求解3.1　原始麻雀算法麻雀算法(SSA:Sparrow Search Algorithm)是对麻雀种群觅食过程中发生的一系列行为的分步012吉林大学学报(信息科学版)第41卷分析[10],具体原理如下㊂发现者位置更新:X t+1i,d=X t i,d exp-iαT()max,R2<S,X t i,d+Q L,R2≥Sìîíïïï,(21)其中X t i,d为第i只麻雀d维位置;T max为迭代次数上限值;α∈(0,1]为随机数;R2㊁S分别为危险值和正常值;Q为随机数;L为1×D的矩阵㊂跟随者位置更新:X t+1i,d=Q exp X t W i,d-X t i,diæèçöø÷2,i>n2,X t bi,d+X tb i,d-X t i,d A+L,其他ìîíïïïï,(22)其中X t Wi,d 为最差位置;X t bi,d为最好位置;A+=A T(A T A)-1,A为全为1或-1的矩阵㊂预警者位置更新:X t+1i,d=X t i,d+βX ti,d-X b t i,d,X t i,d+K X t i,d-X W t i,d(f i-f w)+æèçöø÷ε,ìîíïïïï(23)其中β为(0,1)的正态分布随机数;K为[-1,1]的随机数;f i为当前个体适应度;f g为最优个体适应度;f w为最差个体适应度㊂3.2　改进算法3.2.1　改善初始种群对智能算法,初始种群较差会对算法寻优过程产生一定负面影响,为避免由于初始种群造成局部最优现象,采用拉丁超立方抽样产生初始种群,具体步骤如下:1)确定一个初始种群规模T;2)将每一维量的可行区域分割成T个长度均一的区域,即H n个超立方体;3)建立矩阵B(H×n),其每行即为一个被抽到的超立方体;4)在不同抽中的超立方体中随机得到样本,即为初始种群的值㊂3.2.2　引入正弦权重系数为避免麻雀算法早熟现象,先引入粒子群算法的粒子移动概念,将跳跃到最优解的方式变为正常移动,并去除向原点收敛操作㊂再引入正弦变化的权重系数,具体如下㊂发现者:X t+1i,d=X t i,d(1+Q),R2<S,ωX t i,d+Q,R2≥S{㊂(24) 跟随者:X t+1i,d=ωX tb i,d+1D∑D d=1(K(X t b i,d-X t i,d))㊂(25) 权重系数:ω=ωmin+ωmax+ωmin2sinπt t()max,(26)其中ωmax为权重峰值;ωmin为权重谷值;t为当前迭代次数;t max为迭代次数峰值㊂对预警者改变跟随方式:X t+1i,d=X t i,d+β(X t i,d-X t bi,d),f i≠f g,X t i,d+β(X t Wi,d-X t bi,d),f i=f g{㊂(27)112第2期高金兰,等:需求侧响应下主动配电网优化调度3.2.3　变异操作变异操作能在一定程度上改善个体均一性,提升整体寻优效果[11⁃12]㊂在算法流程中引入变异概念对当前适应度最差的10%个体进行替换,并且按照自然进化的方式对变异概率进行合理变化,以平衡寻优进程,变异过程和概率为X new i ,d =X now i ,d +p m X now i ,d ,(28)p m =p max -∑N i =1(f i -f avg )2N p ,(29)其中X new i ,d 为变异后个体;X now i ,d 为变异前个体;P max 为变异频率上限;f i ㊁f avg 分别为个体的适应度㊁种群中所有个体的平均适应度;p 为变异频率调节参数㊂3.3　基于改进SSA 的主动配电网优化调度求解步骤依据主动配电网优化调度模型选取合适控制变量,麻雀个体位置的优劣代表目标函数的优化程度㊂通过麻雀群体避让天敌的行为进行位置更新,迭代到最优位置,即最佳优化调度结果,其流程图如图2所示,具体步骤如下:Step 1　输入主动配电网参数,包括新能源㊁储能设备等出力大小和负荷大小,以及分时电价㊁补偿价格等;Step 2　设置改进麻雀算法的初始数据,即迭代次数㊁权重系数㊁种群大小和变异概率等;Step 3　采用LHS 初始麻雀种群;Step 4　进行改进麻雀算法操作,根据粒子移动概念进行发现者㊁跟随者位置更新;在全维度进行警戒者位置更新;Step 5　判断是否进行终止操作,是则输出最优结果;Step 6　未达到截至条件,进行变异操作,将部分劣等个体进行变异,替代变异前个体,重新返回Step4进行循环,直至达到截至条件㊂图2　主动配电网优化调度流程图Fig.2　Optimal dispatching flow chart of active distribution network 4　算例分析4.1　仿真参数笔者采用修改后的IEEE33节点系统(见图3)验证整体模型的效果㊂节点17㊁18㊁24㊁25接入价格响应负荷;节点30㊁31㊁32接入激励响应用户;光伏接入节点15;风机接入节点4;燃气轮机接入节点21;储能设备接入节点23㊂DLC 补偿成本为0.3元/(kW㊃h),IL 的补偿成本为0.5元/(kW㊃h)㊂24h 的风光出力㊁负荷情况如图4所示,需求侧模型参数设置㊁区域内电价划分方式参照文献[13]㊂储能设备允许的SOC(State Of Charg)波动为0.2~0.9;燃气轮机的效率为0.85;光伏风机的维护成本为0.3元/(kW㊃h)㊂212吉林大学学报(信息科学版)第41卷图3　改进IEEE33节点图Fig.3　Improved IEE33node diagram 图4　主动配电网新能源出力、负荷曲线Fig.4　New energy output and load curve of active distribution network 4.2　仿真分析设置4种场景㊂场景1:电网不执行需求响应及优化㊂场景2:电网执行价格型需求响应㊂场景3:电网执行激励型需求响应㊂场景4:电网执行多种需求响应㊂场景1㊁4的总体调度情况如图5所示㊂图5　不同场景主动配电网优化调度图Fig.5　Optimal dispatching diagram of active distribution network in different scenarios 场景1中,在夜间时段以及用电器数量增加时,储能装置进行放电调节,在用电器数量减少以及新能源出力充足时进行充电调节,充分发挥其高发低储作用㊂燃气轮机在新能源出力不足及负荷升高时进行出力,减少相应的购电功率㊂在场景4中,需求侧响应技术的加入,在负荷高峰8⁃14h㊁20⁃23h 负荷相应减少,且部分负荷转移到1⁃6h㊂由于考虑环境成本以及动态优化条件,所以燃气轮机出力减少㊂对比场景1,场景4仅在20h㊁21h 燃气轮机工作㊂由图5可知,笔者提出的模型可有效调节不同阶段设备出力情况,合理实现一个周期内的总体调度㊂大电网㊁新能源发电以及储能设备协同作用,对区域内进行整体负荷供电㊂不同情况下需求侧响应前后负荷对比如图6㊁图7所示㊂可以看出3种情况均有削峰填谷效果,单一的需求响应在削峰填谷综合方面都有一定局限性㊂312第2期高金兰,等:需求侧响应下主动配电网优化调度图6　单一需求侧响应负荷变化曲线Fig.6　Response load curve of single demandside 图7　多种需求侧响应负荷变化曲线Fig.7　Response load change curves of multiple demand side 价格型响应下,7⁃11h 负荷减少约5%,12⁃14h几乎无变化,夜晚峰时段负荷减少约3%,谷时段1⁃7h 负荷提升3.3%㊂激励型响应下,夜晚峰时段负荷减少约5%,7⁃11h 几乎无变化,谷时段1⁃7h 负荷无升高㊂而综合两种响应模式所得结果在峰谷时段优于单一模式,峰时段均有5%以上负荷削减量,低谷时段负荷也有序上升㊂不同情况下的综合成本值如表1所示,与不进行需求侧响应相比,单一型需求响应以及多种需求响应结合可以通过响应措施进行负荷改变,使成本降低10%~20%㊂相比于场景1,场景4成本减少1242元,可有效降低整体的综合成本㊂表1　不同场景下成本情况 Tab.1　Cost under different scenarios 元场景1234经济成本4050.53791.83797.73109.6环境成本1756.31532.31425.11355.2总成本5706.85324.15222.84464.8 在调度周期内经济㊁环境权重变化情况如图8所示㊂在1⁃9h 经济权重递增趋势较大,从0.33递增到0.359,减少相应经济成本;17⁃21h 环境权重上升,对污染排放加以限制㊂对动态权重在一个调度周期内进行不间断调节,以减少整体成本㊂图8　动态权重变化图Fig.8　Dynamic weight change diagram 笔者分别采用灰狼优化算法(GWO:Grey Wolf Optimizer)㊁原始麻雀算法㊁鲸鱼优化算法412吉林大学学报(信息科学版)第41卷　图9　算法对比图　Fig.9　Algorithm comparison (WOA:Whale Optimization Algorithm)以及笔者的改进麻雀算法进行主动配电网优化,对比结果如图9所示㊂从图9中可看出,改进SSA 在整体迭代过程中稍优于其他算法㊂LHS㊁引入正弦权重㊁变异操作让算法中麻雀个体具备初始优势,在前期可达到较高的收敛速度;变异㊁正弦权重的引入可让其具备更好的全局寻优能力㊂对比发现,GWO 与WOA 前期收敛能力不强,原始SSA 的寻优速度与改进SSA 较为接近,但改进SSA 寻优精度更高㊂5　结　论笔者在考虑多种因素影响需求响应的基础上,构建主动配电网优化模型,采用改进麻雀算法进行求解,通过IEEE33算例进行仿真验证,证明了笔者模型㊁算法的准确性,结论如下:1)笔者提出的模型可有效实现主动配电网的优化调度,当需求响应加入运行时,可与其他设备进行协同优化,增加削峰填谷效果,配合动态权重因子的实时优化,可降低电网的整体成本;2)采用LHS㊁正弦因子㊁变异策略改进麻雀算法,可改善种群丰富程度,提高算法的收敛效果,与WOA㊁GWO㊁SSA 算法相比,改进的麻雀算法可以更好地进行主动配电网优化调度,有效降低综合成本㊂参考文献:[1]吕智林,廖庞思,杨啸.计及需求侧响应的光伏微网群与主动配电网双层优化[J].电力系统及其自动化学报,2021,33(8):70⁃78.LÜZ L,LIAO P S,YANG X.Bi⁃Level 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Control,2017,45(17):18⁃25.[5]张超,左高,腾振山,等.基于需求侧响应的配电网优化调度研究[J].智慧电力,2020,48(2):53⁃57,91.ZHANG C,ZUO G,TENG Z S,et al.Research on Optimal Dispatching of Distribution Network Based on Demand SideResponse [J].Smart Power,2020,48(2):53⁃57,91.[6]艾欣,陈政琦,孙英云,等.基于需求响应的电⁃热⁃气耦合系统综合直接负荷控制协调优化研究[J].电网技术,2019,43(4):1160⁃1171.AI X,CHEN Z Q,SUN Y Y,et al.Research on Coordinated Optimization of Integrated Direct Load Control of Electric Thermal Pneumatic Coupling System Based on Demand Response [J].Power Grid Technology,2019,43(4):1160⁃1171.[7]朱超婷,杨玲君,崔一铂,等.考虑需求响应用户参与度的主动配电网优化调度[J /OL].电测与仪表:1⁃9[2022⁃06⁃08].https:∥ /kcms /detail /23.1202.TH.20201217.1641.003.html.512第2期高金兰,等:需求侧响应下主动配电网优化调度612吉林大学学报(信息科学版)第41卷ZHU C T,YANG L J,CUI Y B,et al.Optimal Dispatching of Active Distribution Network Considering Demand Response and User Participation[J/OL].Electric Measurement and Instrument:1⁃9[2022⁃06⁃08].https:∥/kcms/detail/ 23.1202.TH.20201217.1641.003.html.[8]范宏,邓剑.不确定性的激励型需求响应对配电网可靠性的影响[J].现代电力,2020,37(4):416⁃424. FAN H,DENG J.Influence of Uncertain Incentive Demand Response on Distribution Network Reliability[J].Modern Power, 2020,37(4):416⁃424.[9]杨雪.计及柔性负荷的多时间尺度主动配电网优化调度研究[D].北京:北京交通大学电气工程学院,2018. YANG X.Research on Optimal Dispatch of Multi⁃Time Scale Active Distribution Network Considering Flexible Load[D]. Beijing:School of Electrical Engineering,Beijing Jiaotong University,2018.[10]薛建凯.一种新型的群智能优化技术的研究与应用[D].上海:东华大学信息科学与技术学院,2020.XUE J K.Research and Application of a New Swarm Intelligence Optimization Technology[D].Shanghai:College of Information Science and Technology,Donghua University,2020.[11]黄治翰,汪晗,李启迪,等.基于改进遗传算法的主动配电网经济优化调度[J].山东电力技术,2021,48(10): 12⁃16,65.HUANG Z H,WANG H,LI Q D,et al.Economic Optimal Dispatch of Active Distribution Network Based on Improved Genetic Algorithm[J].Shandong Electric Power Technology,2021,48(10):12⁃16,65.[12]王彦琦,张强,朱刘涛,等.基于改进鲸鱼优化算法的GBDT回归预测模型[J].吉林大学学报(理学版),2022,60 (2):401⁃408.WANG Y Q,ZHANG Q,ZHU L T,et al.GBDT Regression Prediction Model Based on Improved Whale Optimization Algorithm[J].Journal of Jilin University(Science Edition),2022,60(2):401⁃408.[13]徐青山,曾艾东,王凯,等.基于Hessian内点法的微型能源网日前冷热电联供经济优化调度[J].电网技术,2016, 40(6):1657⁃1665.XU Q S,ZENG A D,WANG K,et al.Hessian Interior Point Method Based Economic Optimal Dispatch of Day Ahead Combined Cooling,Heating and Power Generation in Micro Energy Network[J].Power Grid Technology,2016,40(6): 1657⁃1665.(责任编辑:刘俏亮)。

主动配电网分布式鲁棒优化调度方法摘要：为了能克服风电负荷率的不确定性，根据鲁棒性提升的最坏-最好是基础理论，提出了积极配电网鲁棒性最佳经济发展调度实体模型。

在该模式中，选用拉丁舞超立方米抽样法形成风电情景，以表明风电预测分析的不确定性。

在建模过程中，引进了分布式系统储能技术的等效电路运行维护成本。

与此同时，以微型燃气轮机、分布式系统储能技术和积极配电网的调度成本最少为目标函数，选用根据任意基因变异的粒子群优化计算方法模型拟合开展求得，能够获得极端化情景下运作成本最少的调度方案。

模拟仿真结论验证了实体模型和求得优化算法的实效性，获得的调度方案在风电输出功率预测分析误差范围内可以达到系统软件的全部约束，得出了最好的经济发展调度方案。

与可预测性经济发展调度方案对比，本篇文章明确提出的调度方案具备更强的可扩展性。

关键词：主动配电网；分布式优化调度；鲁棒优化；线性化潮流；交替方向乘子法引言主动配电网是主网和配电网集中控制的配电网，以可靠和经济发展为保障措施，依据供电系统的具体运行状态响应式地调节其应等电源、负荷调控手段，具有分布式电源、储能技术、需求方回应等开关电源和负载调整方式。

从行业角度来看，ADN由电网公司、发电量顾客、用电量顾客等利益相关方构成。

每一个主体全是相对独立的，在自身的运营管束下，寻找利益最大化或成本费降到最低。

因而，ADN的最佳调度必须充分考虑系统软件中各主体的利润和安全运行的管束。

传统式的集中式提升调度方法必须监测和收集系统中全部主体的生产制造信息，由中央控制器融洽提升调度对策，并把调度管理决策结论发给全部主体。

可是，生产制造信息是利益者的关键商业机密，具备隐秘性，无法获得。

并且集中式提升必须搜集海量信息，通讯负担过重。

一旦中央控制器无效，最佳调度系统软件便会崩溃。

因而，集中式方式早已无法满足ADN发展趋势的要求，必须一种分布式系统方式来处理ADN提升调度难题。

在分布式系统方式中，一般将优化问题溶解为好几个智能体的子难题，根据融洽求得子难题来获取系统软件的全局性优化策略。

《基于需求响应的微电网优化调度和监控系统设计》篇一一、引言随着全球能源需求的持续增长和传统能源的逐渐枯竭，微电网作为一种新型的能源供应模式，越来越受到人们的关注。

它不仅具备独立运行的能力，还可以通过与大电网的互动，实现能源的高效利用和供需平衡。

因此，设计一个基于需求响应的微电网优化调度和监控系统显得尤为重要。

本文将就如何实现这一系统进行详细的探讨。

二、需求响应的微电网调度重要性需求响应技术通过调节用户的能源使用行为和用电量，达到平衡电力供需的目的。

在微电网中，通过引入需求响应技术，可以实现电力负荷的削峰填谷，提高电力系统的稳定性和经济性。

此外，它还能降低用户对传统大电网的依赖，增强微电网的自主管理和调节能力。

三、微电网优化调度系统设计（一）系统架构设计微电网优化调度系统应具备多层次、模块化的架构设计。

包括数据采集层、数据处理层、调度决策层和执行控制层。

各层次之间应通过数据接口实现信息的传递和共享。

（二）数据采集与处理数据采集层负责实时收集微电网中各设备的运行数据，包括电压、电流、功率等。

数据处理层则对采集到的数据进行清洗、分析和存储，为调度决策提供支持。

（三）调度决策算法设计调度决策层是系统的核心部分，它根据收集到的数据和信息，采用先进的优化算法进行电力负荷预测和调度决策。

常用的算法包括遗传算法、模糊控制算法等。

通过这些算法，系统可以根据实时需求调整微电网的运行状态，实现电力负荷的优化分配。

（四）执行控制与反馈执行控制层负责根据调度决策层的指令，对微电网中的设备进行控制和管理。

同时，系统还应具备实时反馈功能，将执行结果反馈给调度决策层，以便进行进一步的优化调整。

四、微电网监控系统设计（一）监控系统架构微电网监控系统应具备实时的数据采集、处理、分析和显示功能。

系统架构包括数据传输层、数据处理与显示层和管理与决策层。

各层次之间应保证信息的顺畅传递和实时共享。

（二）实时数据传输与处理数据传输层负责将微电网中各设备的实时数据传输到数据处理与显示层。

主动配电网与主网协调调度发布时间：2021-04-27T02:45:04.959Z 来源：《中国科技人才》2021年第6期作者：陈志毅兰兵权[导读] 我国电力生产规模和电网运行质量均较以往有了很大改善，但是，基于人口问题的趋于严重，资源短缺已经成为当前国家配电网发展过程中面临的主要社会问题。

国网喀什供电公司? 新疆喀什 844000摘要：主动配电网拥有更多的主动权，能够控制各项设备实现对电网的运行。

其中关于调度的主要内容就是将分布式能源的主要作用全部发挥出来，使主网和配电网之间进行有效的配合，不但提高最终的运行效率，还能够将其中所有的能源消纳完，以减少运行带给网络的损耗，使电网的可靠性增加。

分布式能源主要指的就是发电机以及一些储能设备。

其主要的特征就是将分布式能源接入进来，因为分布式能源的接入使得该配电网的调度方面变得更加灵活和具有可靠性，因此这两者之间也是一个相互合作的过程。

关键词：主动配电网；主网协调；调度我国电力生产规模和电网运行质量均较以往有了很大改善，但是，基于人口问题的趋于严重，资源短缺已经成为当前国家配电网发展过程中面临的主要社会问题。

在此背景下，使用可再生能源替换传统化石能源来开发风力发电等节能发电技术，成了配电网建设工作创新发展的主要途径。

1主动配电网的概念和价值主动配电网最早提出于2008年的国际大电网会议，其中，所谓主动配电网，主要指借助自主控制分布式发电机及储能设备就可再生能源进行分布式循环利用的一种配电网机制。

一方面，主动配电网强调使用可再生能源，多依托能够控制可再生能源的配电网系统就能源能效进行发挥，且基于分布式能源控制机制的接入，能够使整个配电网系统更加稳定，在此基础上，不仅因化石能源滥用所致的环境资源问题得到有效缓解，同时也能依靠更加有层次的能源管理提升配电网的经济效益，最终促进电网建设工作的健康发展；另一方面，在传统配电网调度模式中，ADN对于配电网的管理参与度普遍较低，而基于主动配电网的推广，不仅ADN可以主动参与主网发电计划，同时也可依托于交互式的信息传输实现用户侧的主动管理，在此前提下，ADN会逐渐得到发展并成为未来智能电网的主流发展模式，并能够为配电网调度工作提供充足的技术支持。

考虑需求响应的电力系统优化调度策略标题：考虑需求响应的电力系统优化调度策略摘要：随着电力系统的规模不断扩大和用户对电能质量和供应的要求不断提高，电力系统的优化调度策略在提高资源利用率和满足用户需求方面变得至关重要。

本论文旨在研究考虑需求响应的电力系统优化调度策略，通过探讨研究问题及背景，提出研究方案方法，进行数据分析和结果呈现，并对结论与讨论进行总结。

一、研究问题及背景：电力系统优化调度是指在电力系统运行过程中依据预测的负荷需求和发电机组出力情况，通过合理调度以实现资源的优化利用和供需平衡。

然而，传统的电力系统优化调度策略忽视了用户的需求响应特征，未能充分考虑用户能源消耗的弹性特点，导致调度不够灵活和高效。

二、研究方案方法：1. 建立需求响应模型：通过收集用户需求响应数据，建立用户需求响应模型，包括用户对电能的弹性需求程度以及响应延迟等参数。

2. 优化调度模型设计：基于建立的需求响应模型，设计考虑需求响应的电力系统优化调度模型，以最大化用户满意度和系统资源利用率为目标，同时考虑供需平衡和节点电压稳定等约束条件。

3. 算法实现与仿真：采用优化算法（如遗传算法、模拟退火算法等）实现需求响应的电力系统优化调度模型，并基于真实的电力系统数据进行仿真。

三、数据分析和结果呈现：通过仿真实验，对考虑需求响应的电力系统优化调度策略进行多种情景模拟，包括负荷变化、电价波动等不确定因素。

分析并对比传统的优化调度策略和考虑需求响应的优化调度策略在系统资源利用率、用户满意度等指标上的差异。

四、结论与讨论：通过对实验结果的分析，得出以下结论：1. 考虑需求响应的电力系统优化调度策略相较于传统策略，在满足用户需求和提高资源利用效率方面具有更好的表现。

2. 需求响应策略能够有效平衡供需关系，降低谷电时段和峰电时段的负荷差异，减少系统的运行成本。

3. 通过对弹性需求程度和响应延迟参数的调整，可以进一步提高系统的调度效果。

论文的创新之处在于将用户需求响应特征纳入电力系统优化调度策略中，提高了系统的灵活性和高效性。

浅析做好主动配电网分布式能源分区消纳实时协调控制的重要性【摘要】主动配电网是未来电力系统发展的方向，分布式能源大量接入会给系统带来挑战。

实时协调控制是保障系统安全稳定运行的关键。

本文从主动配电网特点、分布式能源分区消纳挑战、实时协调控制的重要性和原因以及控制策略等方面进行了深入探讨。

通过分析这些内容，我们认识到做好主动配电网分布式能源分区消纳实时协调控制的重要性。

未来的研究应该从实践中不断总结经验，探索更多适用于实际情况的控制策略，以推动主动配电网发展并提高系统运行效率。

这项研究有着重要的现实意义和长远影响，值得深入探讨和研究。

【关键词】主动配电网、分布式能源、分区消纳、实时协调控制、控制策略、重要性、挑战、总结、展望未来、研究意义、研究目的、研究展望、控制策略探讨、电力系统1. 引言1.1 背景介绍目前，分布式能源分区消纳的挑战在于系统规模较大，管理和控制难度加大，存在着分布式能源与传统大电源的协调问题，以及在分布式能源接入过程中可能出现的稳定性和可靠性问题。

需要对分布式能源进行分区消纳的实时协调控制，以确保系统运行稳定、安全、经济。

本文将重点探讨如何做好主动配电网分布式能源分区消纳实时协调控制，以解决当前分布式能源接入电力系统面临的挑战和问题，为未来电力系统的可持续发展提供有益的参考和借鉴。

1.2 研究意义分布式能源接入在主动配电网中是不可避免的趋势。

通过合理地分区消纳分布式能源，可以有效解决其波动性和不确定性问题，提高系统的供电可靠性和经济性。

实时协调控制能够在保证系统安全稳定的前提下，最大程度地提高分布式能源的消纳效率和利用率。

合理的控制策略能够调度不同区域的能源，并实现多能流的有效协调，使系统运行更加灵活高效。

研究如何做好主动配电网分布式能源分区消纳实时协调控制具有重要的现实意义和理论意义。

它将为主动配电网的安全稳定运行和高效能源利用提供技术支持，推动智能电网的发展和应用。

1.3 研究目的研究目的主要是为了探讨如何做好主动配电网分布式能源分区消纳实时协调控制，以解决分布式能源接入量逐渐增多所带来的挑战。

浅谈智能配电网、主动配电网和柔性配电网摘要：随着社会经济的发展，人们对于电力的需求日益增长，配电网的建设逐渐受到重视。

我国在电网上的投资严重不足，电力行业的工作重点是提高供电治理以及供电系统的工作效率。

相对于传统配电网，其实就是被动的配电网，我国过去电网的发展是以安全供电为重心的，其运行、控制和管理模式都是被动的。

现对衍生的智能配电网，主动配电网和柔性配电网新兴概念谈谈它们的功能特征及优势。

关键词：智能配电网；主动配电网；柔性配电网一、前言现中国的发展非常迅速，各大企业的发展都离不开电力系统的产业，经济的快速发展进一步推动了电力的发展。

在进入21世纪以来，中国的用电量极具增加，中国的电力系统必须要做出改革才能适应和满足人们的要求，其中智能配电网就是其中一个重要的技术，能够有效的带动整个电力系统，它也在电力系统中充当重要的角色，起到至关重要的作用；主动配电网(active distribution network ADN)为解决DG接入带来的电压升高问题、增加DG的接入容量、提升配电网的资产利用率提供了新的解决方案；柔性配电网利用柔性电力电子技术改造的配电网是一个重要趋势，能有效解决传统配电网发展中的一些瓶颈问题。

二、传统配电网2.1概念传统的配电网其实就是被动的配电网，我国过去电网的发展是以安全供电为重心的，其运行、控制和管理模式都是被动的。

由大型发电厂生产的电力，流经输电网(高压)，通过配电网送到用户，因此中低压(LV)配电网即为电力系统的“被动”负荷，因此配电网可以称之为被动配电网(PDN)。

即使来用配电自动化，尤其是在中国，其核心控制思路仍然是被动的，即在无故障的情况下，一般不会进行自动控制的操作。

三、智能配电网（SDG）3.1概念智能配网是智能电网的关键环节之一。

智能配网系統是利用现代电子技术、通讯技术、计算机及网络技术，将配电网在线数据和离线数据、配电网数据和用户数据、电网结构和地理图形进行信息集成，实现配电系统正常运行及事故情况下的监测、保护、控制、用电和配电管理的智能化。

主动配电网的运行控制技术分析摘要：在我国电力行业的发电过程中，分布式能源发电得到了广泛的推广和应用。

但分布式能源发电比较随机，会出现间歇性发电，会造成电压不稳定，电网时有短路，电能质量不规则，无法很好地提供电能。

由此可见，以往的配电网运行方式和控制技术并不能很好地服务于社会。

我们需要创新和优化分布式电能，配电网主动运行控制技术应运而生。

关键词：主动配电网；运行控制技术前言：随着科学技术的发展，我国电力科技正逐步朝着高效、智能控制的方向发展，旨在提高电力资源的分配和使用效率，实现电力系统的可持续发展。

主动配电网是实现大规模间歇性新能源并网运行控制、电网与充放电设施交互、电力智能安全运行的有效解决方案。

主动配电网方案有效解决了当前的电能质量和安全问题，对我国电力系统的发展具有良好的促进作用。

1.主动配电网的定义主动配电网是指具有分布式或分布式能量和控制运行功能的电网。

在信息技术和通信技术飞速发展的时代，配电网的控制模式和管理模式发生了巨大的变化，产生了主动配电网。

与传统配电网相比，主动配电网响应速度更快、自动化水平更高、供电更可靠、电能质量更好、能耗更低、工作效率更高。

主动配电网的应用对用户和电网企业都有很大的好处。

对于消费者来说，主动配电网的接入更加灵活，可以更好地保证供电的可靠性和电能质量，同时也可以节省一部分电费支出。

对于电网企业来说，主动配电网的应用可以降低电网企业的运营成本，这主要得益于主动配电网的高输电效率。

2.主动配电网的核心概念主动配电网的核心是对分布式可再生能源的被动消耗进行主动引导和主动利用。

通过这一技术，配电网可以从传统的无源电网转变为能够根据电网实际运行状态主动调节和参与电网运行控制的有源配电网。

主动配电网的主要特点可以概括为四个方面：具有一定比例的分布式可控资源，网络拓扑可以灵活调整，具有完善且可观的可控水平，控制中心具有协调优化管理的能力。

3.主动配电网的发展现状配电网的发展经历了三个阶段。

电力系统主动配电网技术研究随着电力需求的不断增长和分布式能源的广泛应用，传统的电力系统面临着诸多挑战和限制。

为了满足电力系统的可靠性、灵活性和可持续性的要求，主动配电网技术应运而生。

本文将重点探讨电力系统主动配电网技术的研究进展、应用场景和未来发展方向。

电力系统主动配电网技术是指以数字化、通信化和智能化技术为基础，通过集中监控、智能控制和优化管理，实现电力系统中的生产、传输和使用的协调与优化。

主动配电网技术的核心思想是将分布式能源和灵活负荷与传统的电力系统有效地集成起来，实现能源的高效利用、供需的平衡以及电力系统的稳定运行。

目前，电力系统主动配电网技术的研究主要集中在以下几个方面。

首先是分布式能源接入与管理。

随着分布式能源的快速发展，包括太阳能光伏和风能等在内的分布式能源的接入比例不断提高。

主动配电网技术可以实现对分布式能源的实时监测、在线诊断和智能控制，确保其安全、稳定地接入到电力系统中。

同时，通过与智能电网的结合，实现对分布式能源的灵活调度和优化配置，提高分布式能源的利用效率和响应能力。

其次是智能感知与监控技术。

主动配电网技术依赖于大量的传感器、通信设备和数据处理平台，实现对电力系统各个环节的全面感知和监控。

通过监测和分析电网中的数据，可以实时了解电力系统的状态和性能，并做出相应的调整和控制。

例如，通过无线传感器网络可以实现对电力设备的在线监测和故障诊断，提前预警和防范潜在的安全隐患。

第三是智能优化与控制策略。

主动配电网技术通过优化调度和控制策略，实现对电力系统的经济运行和能源的高效利用。

例如，基于分布式能源的多能互补调度策略可以提高电网的供电可靠性和经济性，降低能源消耗和碳排放。

此外，主动配电网技术还可以通过灵活负荷的调度和能量存储的管理，解决电力系统中的瓶颈和矛盾，提高电力系统的供电质量和可靠性。

除了以上几个方面的研究，电力系统主动配电网技术还涉及到电力市场设计、运营管理和政策法规等方面的问题。

电气工程中的电力调度优化研究进展在当今社会，电力作为不可或缺的能源形式，支撑着各行各业的运转以及人们的日常生活。

而电力调度作为保障电力系统安全、稳定、高效运行的关键环节，其优化研究具有至关重要的意义。

电力调度的主要任务是根据电力系统的实时运行状态和需求，合理分配电力资源，以满足用户的用电需求，同时确保电力系统的安全稳定运行。

然而，随着电力系统规模的不断扩大，新能源的大量接入，以及电力市场的逐步发展，传统的电力调度方式面临着诸多挑战。

首先，电力系统的复杂性日益增加。

电网规模的扩大导致电力传输路径增多，节点数量增加，这使得电力潮流的分布更加复杂。

传统的基于简单模型和经验的调度方法难以准确把握系统的动态特性，容易导致调度决策的偏差。

其次，新能源的不确定性给电力调度带来了巨大的挑战。

以风能和太阳能为例，其发电功率受天气条件的影响较大，具有间歇性和随机性的特点。

如何准确预测新能源的出力，并在调度中合理考虑其不确定性，是当前研究的重点之一。

为了应对这些挑战，近年来电力调度优化研究取得了一系列重要进展。

在优化算法方面，智能算法得到了广泛的应用。

例如，遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。

这些算法能够在复杂的解空间中进行搜索，找到最优或次优的调度方案。

以遗传算法为例，它通过模拟生物进化的过程，对解进行选择、交叉和变异操作，逐步优化调度方案。

与传统的数学规划方法相比，智能算法具有更强的全局搜索能力和适应性，能够处理多目标、非线性等复杂的调度问题。

在模型构建方面，考虑了更多的因素和约束条件。

除了传统的电力平衡、功率约束等，还纳入了环保因素、市场机制等。

例如，建立了以最小化发电成本、污染物排放和网损为目标的多目标优化模型。

同时，考虑了电力市场中的竞价机制和需求响应，使得调度方案更加符合实际市场环境。

在不确定性处理方面，概率统计方法和随机优化理论得到了深入研究。

通过对新能源出力和负荷的概率分布进行建模，将不确定性因素转化为确定性的数学表达式，从而在调度优化中进行考虑。

考虑源网荷储协调的主动配电网优化调度方法研究发布时间：2022-07-16T01:45:58.915Z 来源：《科学与技术》2022年第5期3月作者：张艳丽[导读] 随着我国经济发展速度的逐渐加快，用电负荷也在随之增加，传统能源越来越匮乏张艳丽国网哈密供电公司，新疆哈密，839000摘要：随着我国经济发展速度的逐渐加快，用电负荷也在随之增加，传统能源越来越匮乏。

经济的快速发展与用电负荷之间呈现出了正向增长的关系，在此现状下，基于新能源的分布式发电在电网中逐渐发挥了非常关键的作用。

随着高比例柔性负荷、可控分布式发电以及储能系统等设备的接入，逐渐朝着主动配电网的方向发展。

由于多类型负荷波动的叠加以及分布式发电的随机性，加大了配电网运行和管控的难度。

怎样才能够提高系统运行效率，实现对源网储能主动配电网的优化调度是确保系统有效运行的关键。

鉴于此，本文立足于源网荷储协调的主动配电网优化调度意义，围绕优化调度方法展开如下探讨。

关键词：主动配电网；源网荷储；优化调度模型1.源网荷储协调的主动配电网优化调度意义煤炭、石油以及天然气等多种能源作为人们日常生活中必不可少的资源类型，其在经济发展中发挥着关键的作用。

然而，随着人们对煤炭以及石油等不可再生能源的大量使用，为人类社会也带来了一系列的问题，主要是因为随着能源短缺问题的日益加剧，人类有一天将会面临无能源使用的窘境。

再加上化石燃料的燃烧还会伴随大量的废气产生，将会引起全球性气候变化、雾霾天气、酸雨、臭氧层破坏以及海洋污染等问题，严重者甚至会对人们的日常出行和生活健康产生威胁。

而生物能、太阳能和风能作为可再生能源，这些清洁能源对环境的影响不大[1]。

因此，加强可再生能源的开发和利用是有效应对能源危机的重要举措，并且也是改善环境问题的关键。

2.源网荷储协调的主动配电网优化调度现状2.1主动配电网优化调度研究现状从主动配电网的特征层面进行分析，主动资源管理主要分为对网络拓扑结构、DG、储能系统以及可控负荷等方面的控制内容。

主动配电网运行优化技术分析摘要：随着我国经济水平的持续提升，在我国电力系统中主动配电网的优化调度技术得到了越来越多的应用。

本文从阐述主动配电网优化调度的重要性入手，对主动配电网的优化调度技术进行了分析。

关键词：电力系统；配电网；运行优化0引言近年来，随着我国城乡电网整体水平的不断进步，整体的配电设备自动化水平都得到了很多进步。

在我国电力系统运行过程中主动配电网优化调度的进行能够很大程度上重构并且改变电力网络的运行方式，因此在这一前提下对主动配电网的优化调度进行研究与分析就具有极为重要的经济意义和现实意义。

1 主动配电网的构成传统配电网向用户单向供电，因此传统配电网没有远程运行监控手段，无法实现对DG的合理管理，为了解决这个问题，我国开始引入了主动配电网，并在用户接入准则的基础上，对分布式电源以及储能单元进行主动控制，不仅完成了配电系统的升级改造，还发挥出主动配电网主动参与调节的优势。

1.1 蓄电池储能模型为了应对电能质量波动等问题，主动配电网通常都采用蓄电池储能的方式。

相比电容器储能和蓄水储能，蓄电池储能的技术相对成熟，因此成本很低，具有较高的经济性，除此之外，蓄电池储能还能充当应急电源，并平衡发电量与用电量，从而降低网络耗损，改善供电的电压水平。

在主动配电网运行的过程中，难免会遇见一些突发状况，这在一定程度上会影响主动配电网的正常运行，为了提高主动配电网连续运行的能力，必须使用到备用电源，一定程度上增加了主动配电网电能的利用率，减少风机对主动配电网的影响。

1.2 技术构架在主动配电网日常运行当中，会产生馈线故障等问题，监视中心的建设，能够有效减少故障的产生，以便相关工作人员能在故障问题产生的第一时间采取解决措施，提高主动配电网的运行能力。

控制中心也是配电网系统的核心模块之一，控制中心的建设，不仅能够提高主动配电网的调控能力，还可以在信息技术支持下，实现高级应用功能。

另外，还要进行配电网系统分析中心的建设，使运行管理模块能够进行交互，提供线上的上下协同的分析手段。

动力与电气工程DOI：10.16661/ki.1672-3791.2018.30.040主动配电网优化调度的几点建议薛家祥(国网武汉供电公司电力调控中心 湖北武汉 430000)摘　要：随着人们生活水平的不断提高，对于电能的需求不断增加，因此对配电网进行优化调度是大势所趋。

主动配电网作为配电网核心组成部分之一，其对电力企业供电的稳定性与安全性有着直接影响，对主动配电网进行优化调度的重要性不言而喻。

基于此，本文笔者结合多年实际工作经验，针对当前主动配电网优化调度存在的问题，给出提高主动配电网优化调度效率的有效措施，望借此为实际工作提高参考的依据。

关键词：主动配电网 优化调度 改善措施中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2018)10(c)-0040-02为了满足当前人们日常生活对于电能的需求，如何对当前配电网进行优化是电力企业接待解决的难题。

为了实现对主动配电更好地调度与优化，国家重点针对多类型分布式能源的大量接入、用户与配电网的双向互动及电力电子设备广泛应用给配电网带来的影响，研究对主动配电网实施科学调度与优化的新措施与新理念，并将其落实到实际工作中。

经过长期的艰苦努力，研究人员攻克了主动配电网规划及规划运行互动决策、供电质量控制、多能源协同交互控制等各种关键技术，研制了综合配电终端单元和快速切换装置，开发了运行控制系统、规划决策系统和信息平台，建成了多项示范工程，示范区电网具备了网络结构灵活调节、源网荷运行状态可观可控、多能源统一协调优化等特点，这些都为主动配电网的优化调度提供了决策的依据。

1 主动配电网的概述何为主动配电网？主动配电网与被动配电网又有怎样的区别？这都是困扰大多数电力工作人员的问题。

大多数对主动配电网的理解就是只要配电网中接入的分布式电源，那么这个配电网就是主动配电网，这种理解是比较片面的。

主动配电网简单来说就是内部具有分布式电源同时能够实现高度渗透以及功率双向流动，并且具备主动运行与主动控制能力的一种配电网络。

基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度研究一、本文概述随着全球能源危机和环境污染问题的日益严重，可再生能源的大规模开发利用已成为全球能源转型的重要方向。

主动配电网作为连接可再生能源与用户的桥梁，其能量优化调度研究对于提高能源利用效率、保障电网安全稳定运行、推动可再生能源的消纳等方面具有重要意义。

本文旨在研究基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度问题，以期在保证电网安全稳定运行的前提下，实现可再生能源的最大化利用和经济效益的最优化。

本文将对主动配电网能量优化调度的背景和意义进行阐述，明确研究的重要性和紧迫性。

通过对国内外相关文献的综述，分析当前主动配电网能量优化调度研究的主要方法和存在问题，为本文的研究提供理论支撑和参考依据。

接着，本文将详细介绍机会约束规划的基本理论和方法，并探讨其在主动配电网能量优化调度中的应用可行性和优势。

在此基础上，本文将构建基于机会约束规划的主动配电网能量优化调度模型，包括目标函数的确定、约束条件的设置、优化变量的选择等。

通过算例分析和仿真实验，验证所提模型的有效性和优越性，为实际工程应用提供理论支持和实践指导。

本文的研究不仅对推动主动配电网能量优化调度理论的发展和完善具有重要意义，同时也为实际工程应用提供了有力的理论支撑和实践指导，对于推动可再生能源的大规模开发利用、提高能源利用效率、保障电网安全稳定运行等方面具有重要的应用价值和社会意义。

二、主动配电网概述主动配电网（Active Distribution Network, ADN）是近年来随着可再生能源（如风电、光伏等）大规模接入配电网而兴起的一种新型电力系统。

与传统的被动配电网不同，主动配电网强调对分布式电源（Distributed Generation, DG）和可控负荷的主动管理和优化调度，以实现配电网的高效、安全、可靠运行。

主动配电网的核心在于其“主动性”，即能够主动响应电网运行状态的变化，通过优化调度和控制手段，提高配电网的供电质量、运行效率和可再生能源的消纳能力。

电力系统需求响应策略与调度优化随着现代社会的快速发展，电力供应的稳定和可靠性成为了国家经济和社会发展的重要保障。

然而，由于各种原因，例如天气变化、就业人口增加、工业电力需求增大等，电力系统的供需关系变得越来越紧张。

为了应对这种供需关系的挑战，拟定有效的需求响应策略和优化调度方案是至关重要的。

电力系统需求响应策略即指电力用户根据电力系统的需求变化而主动采取的一系列节约用电措施。

该策略的目的是通过用户减少用电峰谷差，促进电力供需平衡，优化电力系统的运行效果。

具体的需求响应策略可以包括：客户端管理系统，远程控制设备，能源管理信息系统等。

首先，客户端管理系统是一种能够实时监测和展示电力使用情况的软硬件系统。

通过该系统，用户可以清楚地了解自己的用电情况，并在需求高峰期灵活调整用电方式，以降低电力系统的负荷。

客户端管理系统可以让用户更加直观地了解自己的用电习惯，并提供一些建议，如合理计划使用高功率设备等，以减少电力系统的负载压力。

其次，远程控制设备是一种可以实现远程控制和监测用电设备的技术手段。

通过远程控制设备，电力用户可以随时随地控制已连接的电器设备，实现用电的智能化和合理化。

例如，用户可以通过远程控制设备，在离开家之前关闭所有不必要的电器设备，避免能源浪费。

这种技术可以以极低的成本提高电力系统的使用效率。

最后，能源管理信息系统（EMIS）是一种集成了能源管理和用电需求响应的计算平台。

EMIS通过对电力系统的数据分析，提供一系列的报表和数据分析，帮助用户了解其能源消耗情况，以及电力需求峰谷变化规律。

基于这些数据，用户可以制定相应的用电计划，例如推迟使用高能耗设备的时间，以减缓用电高峰期对电力系统的压力。

EMIS为用户提供了可视化的数据和分析工具，帮助他们更好地理解和控制自己的用电行为。

除了需求响应策略，电力系统还需要进行调度优化，以确保电力的高效分配和利用。

调度优化是指通过合理的资源配置和任务调度，最大化电力系统的效益。