主动配电网分布式能源双层调度优化：模型与算法

"本文主要探讨了主动配电网下分布式能源系统的双层双阶段调度优化模型，旨在提高能源利用率和系统运行的经济效益。通过结合负荷预测和间歇式能源出力预测，构建了日前和实时调度模型，并提出了基于微分进化改进的帝国竞争优化算法（DE-ICA）来解决这一优化问题。通过在改造后的IEEE 33节点系统中的应用，证明了该模型和算法的有效性和优越性。" 分布式能源系统（DES）是能源互联网的重要组成部分，能够整合多种能源类型，如清洁能源、新能源和可再生能源，提供多元化的能源服务。随着全球对高效清洁能源需求的增长，分布式能源系统的推广应用成为关键。然而，分布式能源的接入对传统配电网带来了挑战，促使其转变为具备主动控制和负荷互动能力的主动配电网（ADN）。 主动配电网的优势在于能够更好地管理和优化分布式能源资源，减少其对电网的不利影响，提升能源效率。为解决这一领域的调度优化问题，学术界提出了多角度的研究方法。例如，有的研究关注分布式电源的不确定性管理，有的则结合规划和运行进行联合优化，还有的在评估分布式电源接入方案时考虑了经济效益、成本和环保因素。 本文提出的双层双阶段调度优化模型分别针对日前和实时调度，以实现经济和安全的运行。第一阶段的日前调度主要处理预测信息，而第二阶段的实时调度则用于应对实际运行中的变化。优化算法方面，DE-ICA算法的引入增强了传统帝国竞争算法的寻优性能，通过引入差分进化因子提高了算法的全局搜索能力。 通过在IEEE 33节点系统的仿真，双层双阶段调度优化模型展示了其在提高分布式能源利用率和降低运行成本方面的有效性。同时，DE-ICA算法的使用证明了其在解决此类复杂优化问题上的优势。这些研究成果为未来主动配电网的调度策略设计提供了理论支持和技术参考，有助于推动分布式能源系统的健康发展。