配电网双层优化规划：可控电源与可中断负荷的协同

"这篇论文探讨了计及多种分布式能源运行的配电网双层优化规划方法，旨在解决在配电网中如何有效地整合不同类型的分布式能源，包括可再生能源，并考虑到可控分布式电源和可中断负荷的调度。文章提出了一个双层优化模型，以提升分布式能源接入的优化效果和实际运行中的适用性。" 在当前电力系统中，随着可再生能源的快速发展，特别是分布式能源（Distributed Generation, DG）的广泛应用，如何高效地规划和运行这些能源已成为一个关键问题。论文的作者宋倩芸提出了一种考虑多种分布式能源运行的双层优化规划方法，主要针对配电网中的 Renewable Distributed Generation (RDG)，如太阳能、风能等。 论文的上层模型聚焦于最小化配电网的电压偏移和网络损耗，目标是确定RDG的最佳接入位置和容量。这涉及到对电网系统性能的影响评估，以及如何在保证供电稳定性的前提下，最大化利用分布式能源。 下层模型则以发电的综合运行成本最小化为目标，通过优化各个时段可控分布式电源（如储能设备、微电网等）和可中断负荷的出力安排，以实现经济性和效率的平衡。这种双层结构有助于协调系统运营成本与用户服务之间的矛盾。 由于分布式能源的输出受到天气和季节等因素的不确定性影响，论文采用了场景分析方法来处理这些不确定因素。为减少计算复杂度，应用了K-means聚类算法来提取具有代表性的典型场景，从而简化优化过程。 最后，论文采用改进的自适应遗传算法（Improved Adaptive Genetic Algorithm）来求解优化问题，该算法在处理复杂优化问题时具有较好的全局搜索能力和收敛速度。通过在IEEE-33节点网络系统上的仿真验证，证明了所提模型和方法的有效性，可以显著提高RDG优化方案在实际运行中的适应性。 关键词涉及的关键概念包括：可再生能源的集成、可控分布式电源的调度、场景分析作为不确定性处理手段、自适应遗传算法的优化作用，以及双层优化模型在配电网规划中的应用。这项工作为分布式能源的优化配置和配电网的高效运行提供了理论支持和实践指导。