【电力系统】考虑“源-荷-储”协同互动的主动配电网优化调度研究【IEEE33节点】附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-06-07 07:31:22 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-07 07:31:22 发布 · 910 阅读

28 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

摘要：随着分布式电源（Distributed Generation, DG）、可控负荷（Controllable Load, CL）和储能系统（Energy Storage System, ESS）在配电网中的渗透率不断提高，传统被动式配电网正朝着主动配电网（Active Distribution Network, ADN）转型。主动配电网具备了更强的灵活性和可控性，但也带来了优化调度方面的挑战。本文针对IEEE 33节点配电网，深入研究考虑“源-荷-储”协同互动的主动配电网优化调度问题，旨在提升配电网的运行效率、降低运行成本、提高可再生能源消纳能力，并增强电网运行的可靠性与安全性。

关键词：主动配电网；优化调度；源-荷-储协同互动；分布式电源；可控负荷；储能系统；IEEE 33节点

1 引言

近年来，能源危机和环境问题日益突出，推动了全球能源结构的转型。可再生能源，如光伏发电（PV）和风力发电（WT），因其清洁、环保等优点，受到了广泛关注和应用。然而，可再生能源发电具有间歇性和波动性，大规模接入配电网会对电网的稳定运行带来挑战。同时，随着电力市场改革的深入，用户对电力服务的需求日益多样化，可控负荷的出现为配电网的灵活调度提供了新的可能性。此外，储能系统的快速发展，也为平衡电网的供需关系、平抑可再生能源波动提供了有效的手段。

主动配电网作为一种新型的配电网运行模式，通过引入先进的通信、控制和信息技术，实现了分布式电源、可控负荷和储能系统等多元化资源的有效集成和协同互动。主动配电网能够主动响应电网的需求，优化资源配置，提高电网的灵活性和可靠性。然而，主动配电网的优化调度也面临着诸多挑战，例如：分布式电源的出力预测精度问题、可控负荷的响应特性建模问题、储能系统的充放电策略优化问题以及多目标优化算法的设计等。

针对上述问题，本文以IEEE 33节点配电网为研究对象，深入研究考虑“源-荷-储”协同互动的主动配电网优化调度问题，旨在提出一种高效、可行的优化调度策略，以实现配电网经济、稳定、可靠运行的目标。

2 文献综述

目前，国内外学者对主动配电网的优化调度问题进行了大量的研究。文献[1]提出了基于模型预测控制的主动配电网优化调度方法，能够有效应对分布式电源出力的不确定性。文献[2]研究了考虑需求响应的主动配电网优化调度模型，通过引导用户改变用电行为，实现削峰填谷，提高电网的运行效率。文献[3]针对含储能的主动配电网，提出了基于混合整数线性规划的优化调度模型，能够有效利用储能系统平抑可再生能源的波动。

尽管上述研究取得了一定的成果，但仍存在一些局限性。例如，部分研究忽略了可控负荷的响应特性，将可控负荷简化为简单的削峰填谷模型，难以准确反映实际的负荷响应行为。此外，部分研究的优化算法复杂度较高，难以满足实际应用的需求。

因此，本文将借鉴现有研究成果，并在此基础上进行改进和创新，以期提出更具实用价值的主动配电网优化调度策略。

3 问题描述与模型建立

3.1 问题描述

本文研究的优化调度问题是在满足配电网运行约束的前提下，合理安排分布式电源的出力、可控负荷的用电计划以及储能系统的充放电策略，以实现特定的优化目标。具体而言，本文的优化目标包括：

降低运行成本：
尽可能降低配电网的购电成本，包括从主网购电的费用、分布式电源的运行维护费用等。
提高可再生能源消纳能力：
尽可能多地消纳分布式电源的电能，减少弃风弃光现象。
提高电网运行的可靠性与安全性：
保证电网电压和电流在允许范围内，降低线路损耗，提高供电可靠性。

3.2 模型建立

为了解决上述优化问题，本文将建立一个包含目标函数和约束条件的数学模型。

3.2.1 目标函数

本文的目标函数可以表示为：

ini

min F = C_grid + C_DG - R_DG

其中：

F 为总成本。
C_grid 为从主网购电的成本，计算公式如下：
ini

C_grid = Σ [P_grid(t) * Price(t)]

其中，P_grid(t) 为t时刻从主网购入的电量，Price(t) 为t时刻的电价。
C_DG 为分布式电源的运行维护成本，计算公式如下：
ini

C_DG = Σ [C_operation(DG_i, t) * P_DG(DG_i, t)]

其中，C_operation(DG_i, t) 为DG_i在t时刻的单位运行维护成本，P_DG(DG_i, t) 为DG_i在t时刻的出力。
R_DG 为分布式电源出售电力的收益，计算公式如下：
ini

R_DG = Σ [P_DG_sale(DG_i, t) * Price_sale(t)]

其中，P_DG_sale(DG_i, t) 为DG_i在t时刻出售的电量，Price_sale(t) 为t时刻的售电价格。

3.2.2 约束条件

本文考虑的约束条件包括：

功率平衡约束： 在每一个节点，流入的功率必须等于流出的功率。
scss

P_grid(t) + Σ P_DG(i, t) + Σ P_discharge(j, t) = Σ P_load(k, t) + Σ P_charge(j, t) + P_loss(t)

其中，P_DG(i, t) 为第i个分布式电源在t时刻的出力，P_discharge(j, t) 为第j个储能系统在t时刻的放电功率，P_load(k, t) 为第k个负荷在t时刻的用电功率，P_charge(j, t) 为第j个储能系统在t时刻的充电功率，P_loss(t) 为t时刻的线路损耗。
电压约束： 每一个节点的电压必须在允许范围内。
scss

V_min <= V(i, t) <= V_max

其中，V(i, t) 为第i个节点在t时刻的电压，V_min 和 V_max 分别为电压的最小值和最大值。
电流约束： 每一条线路的电流必须在允许范围内。
css

I(l, t) <= I_max

其中，I(l, t) 为第l条线路在t时刻的电流，I_max 为线路的最大允许电流。
分布式电源出力约束： 分布式电源的出力必须在其容量范围内。
scss

0 <= P_DG(i, t) <= P_DG_max(i)

其中，P_DG_max(i) 为第i个分布式电源的最大出力。
可控负荷约束： 可控负荷的用电量可以在一定范围内调整。本文采用基于价格弹性的需求响应模型来描述可控负荷的响应特性。
scss

P_load(k, t) = P_load_base(k, t) * (1 + ε * (Price(t) - Price_base(k))/Price_base(k))

其中，P_load(k, t) 为第k个可控负荷在t时刻的用电功率，P_load_base(k, t) 为第k个可控负荷在t时刻的基线用电功率，ε 为价格弹性系数，Price(t) 为t时刻的电价，Price_base(k) 为第k个可控负荷的基准电价。
储能系统约束： 储能系统的充放电功率和储能容量必须在其范围内。
scss

P_charge_min <= P_charge(j, t) <= P_charge_max P_discharge_min <= P_discharge(j, t) <= P_discharge_max SOC_min <= SOC(j, t) <= SOC_max SOC(j, t+1) = SOC(j, t) + (P_charge(j, t) * η_charge - P_discharge(j, t) / η_discharge) * Δt / E_max

其中，P_charge_min 和 P_charge_max 分别为储能系统的最小和最大充电功率，P_discharge_min 和 P_discharge_max 分别为储能系统的最小和最大放电功率，SOC(j, t) 为第j个储能系统在t时刻的荷电状态，SOC_min 和 SOC_max 分别为荷电状态的最小值和最大值，η_charge 和 η_discharge 分别为储能系统的充电和放电效率，Δt 为时间间隔，E_max 为储能系统的最大容量。

4 优化算法设计

本文采用一种改进的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来求解上述优化问题。传统的PSO算法容易陷入局部最优，为了提高算法的全局搜索能力和收敛速度，本文引入了惯性权重动态调整策略和变异算子。

惯性权重动态调整策略：
惯性权重是影响粒子搜索能力的重要参数。本文采用一种线性递减的惯性权重调整策略，使惯性权重随着迭代次数的增加而线性减小，从而在算法初期保持较强的全局搜索能力，在算法后期提高局部搜索能力。
变异算子：
为了防止算法陷入局部最优，本文引入了变异算子。在每次迭代过程中，以一定的概率对粒子的位置进行变异，从而增加种群的多样性，提高算法的全局搜索能力。

5 仿真结果与分析

本文以IEEE 33节点配电网为仿真对象，验证所提出的优化调度策略的有效性。仿真参数设置如下：配电网的电压等级为12.66 kV，基准容量为10 MVA。配电网中接入了光伏发电和风力发电两种分布式电源，总装机容量为3 MW。配电网中配置了3个储能系统，每个储能系统的容量为1 MWh。配电网中包含多个可控负荷，其价格弹性系数设置为-0.2。

仿真结果表明，采用本文提出的优化调度策略，能够有效地降低配电网的运行成本，提高可再生能源的消纳能力，并保证电网的运行稳定性和安全性。具体而言：

运行成本降低：
通过优化分布式电源的出力、可控负荷的用电计划以及储能系统的充放电策略，配电网的购电成本显著降低。
可再生能源消纳提高：
通过储能系统的协调控制，能够有效平抑可再生能源的波动，提高可再生能源的消纳比例。
电压稳定性和安全性提高：
通过优化调度，能够保证配电网的电压和电流在允许范围内，避免电压越限和线路过载等问题。

6 结论

本文针对IEEE 33节点配电网，深入研究了考虑“源-荷-储”协同互动的主动配电网优化调度问题。本文建立了包含目标函数和约束条件的数学模型，并采用一种改进的粒子群优化算法进行求解。仿真结果表明，本文提出的优化调度策略能够有效地降低配电网的运行成本，提高可再生能源的消纳能力，并保证电网的运行稳定性和安全性。