基于Benders、TSO-DSO协调的不确定性的输配电网双层优化模型研究（Matlab代码实现）

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目录

💥1 概述

基于Benders分解与TSO-DSO协调的输配电网双层优化模型研究

一、Benders分解法在输配电网优化中的应用基础

二、TSO-DSO协调机制的核心要素

三、不确定性建模方法

四、输配电网双层优化模型的结构与交互机制

五、典型约束条件与求解挑战

六、实际案例与仿真验证

七、未来研究方向

结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文献

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💥1 概述

随着可再生能源的增加，对应运营灵活性的需求也增加。现有的灵活性采购方案设想了供电系统运营商（TSO）和配电系统运营商（DSO）之间的协调，但这方面的研究仍在进行中。我们提出了一种日前协调的方法，称为互补模型，用于共享灵活资源。该方法优化了TSO和DSO之间的物理接口处的价格和容量限制。DSO通过限制其资源在日前市场的参与来满足系统约束条件。我们使用多段Benders分解方法对模型进行分解，以追求计算可行性。我们量化了协调方法的潜在收益，并通过事后模拟评估了其性能。我们引入了一个新的代理机构，称为接口优化器，来负责优化协调变量。我们提出的方法展示了TSO和DSO协调的潜力空间，并且我们将其视为一种工具，用于改善部门协调。接下来的问题是如何为接口优化器开发一个适当的数学工具，以确定最佳的协调变量。我们提出了一个双层优化模型，其中领导者是接口优化器，跟随者是DSO和市场。我们使用多割Benders分解算法对简化的双层问题进行分解。我们使用后验外样本模拟来评估协调方法的性能。

基于Benders分解与TSO-DSO协调的输配电网双层优化模型研究

一、Benders分解法在输配电网优化中的应用基础

Benders分解法自1962年提出以来，因其对复杂变量分阶段处理的能力，成为电力系统大规模优化问题的核心工具。其核心思想是将原问题分解为 主问题（整数变量） 和 子问题（连续变量） ，通过迭代生成可行性或最优性切割（Benders割）逐步逼近全局最优解。在输配电网优化中，其典型应用包括：

1. 机组组合（UC）与检修调度
   在发输电检修联合决策模型中，Benders分解将问题分解为 主问题（检修计划） 、 潮流子问题（安全校验） 和 辅助问题（关联性判别） ，通过割约束传递信息，降低寻优维度。例如，文献[6]通过模式识别筛选子问题，显著减少计算量。

2. 无功优化与规划
   采用Benders分解法处理混合整数非线性规划问题，将无功补偿容量（整数变量）与潮流计算（连续变量）分离，通过“投资-运行”子问题迭代确定最优配置。双重变量λ在此过程中反映无功设备的边际成本变化。

3. 不确定性处理改进
   传统Benders分解在应对不确定性时存在收敛慢、切割效率低的问题。改进方法如多割Benders分解（Multi-cut Benders）通过同时生成多个割约束加速收敛，适用于风光出力随机性强的场景。

二、TSO-DSO协调机制的核心要素

TSO（输电系统运营