基于动态调度优先级的主动配电网多目标优化调度
华北电力大学电气与电子工程学院、蒙东通辽供电公司的研究人员黄伟、熊伟鹏等，在2018年第15期《电工技术学报》上撰文指出，供需互动的主动配电网调度技术为应对可再生能源的高比例接入提供了新的思路。
在多种不确定性的环境下，本文建立了需求侧资源（如柔性负荷、电动汽车等）和供给侧资源（如储能装置、可控分布式电源等）互动调度机制，综合考虑可调度资源的实时状态和历史数据信息，建立可调度资源动态调度优先级（DSP）评估体系。
在此基础上，根据DSP评估结果对各类可调度资源进行协调控制，以达到调度成本最小、可再生能源利用率最大以及用户满意度最高的主动配电网优化目标。最后结合某11节点配电网络，通过改进粒子群算法对调度模型求解，验证了调度模型和求解算法的有效性和可行性。
可再生能源（Renewable Energy Resources，RES）作为人类社会应对能源危机和环境污染的重要手段，受到了广泛的关注。如何以合理的方式消纳高渗透的RES，保证配电网的安全和经济运行，成为亟待解决的问题[1-4]。
供给侧和需求侧资源互动的主动配电网优化调度技术为应对RES的高渗透接入提供了新的思路。随着需求侧管理技术的不断完善，用户的需求侧响应行为得到合理的改变，这使得部分负荷已经变得相对可控[5,6]。所以对“双侧”可控资源进行合理的规划调度将有利于消纳RES，减小环境污染，缓解日益严重的能源危机。
广义的需求侧资源主要包括分布式发电、负荷和储能[7]，而柔性负荷（Flexible Load，FL）和电动汽车（Electric Vehicle，EV）等需求侧资源能通过调度优化与供给侧的电源进行合理的互动，有利于双侧的协同增效，在促进RES的消纳方面拥有巨大的潜力[8,9]。
文献[10,11]针对主动配电网（Active Distribution Network，ADN）的调度优化问题，建立了运行成本最低目标函数。文献[12]提出了可再生能源出力不确定集概念，在“源荷储”协调调控基础上，建立了广义能量优化鲁棒模型。文献[10,11]没有考虑可再生能源和负荷需求的不确定性，而文献[12]则未涉及需求侧响应的不确定性分析。
文献[13]在考虑需求侧响应不确定性的基础上，建立了以运行成本及环境成本最小化为目标函数的“源-网-荷-储”优化调度模型，通过提高“双侧”的协同性来解决电力系统的随机性问题。文献[8]建立了风电功率预测不确定性、负荷代理决策模型和调度控制决策模型，在此基础上提出了多时间尺度“源荷”协调调度策略。文献[14]建立了基于优先权的电动汽车集群优化充放电模型，通过对电动汽车进行各项指标的评价，来制定电动汽车的优化调度计划。但文献[8,13,14]都没有涉及供需两侧资源的优化组合调度。
针对上述问题，在考虑可再生能源、负荷需求以及需求侧响应的不确定性下，本文发展了动态调度优先级的概念，建立了以调度成本、信用度、供电能力为评估指标的评估体系。在此基础上，构建了以系统运行总成本最小、可再生能源利用率最高以及用户满意度最大为目标的主动配电网优化调度模型。
为了更好地应对主动配电网实时运行状态的变化，本文在各调度时段对FL、EV集群、储能装置（Energy Storage System，ESS）以及可控分布式电源（Controllable Distribution Generation，CDG）进行调度优先级评估，综合量化各类资源的可调度潜力，根据评估结果以及负荷需求对各类可调度资源进行协调控制，以达到优化目标。该调度策略考虑了多重不确定性，更符合实际情况。
图1 主动配电网调度架构
本文建立了调度优先级评估体系，然后根据调度优先级评估结果，合理安排各类可调度资源出力，达到ADN调度总成本最小、RES利用率最高及用户满意度最高的调度目标，最后通过算例验证了所提控制策略的有效性，结论如下：
1）所提调度优化策略激励柔性负荷、EV集群参与电网调度，根据实时状态评估计算可调度资源的调度优先级，改善了负荷特性，削峰填谷效果显著，极大地提高了供需两侧的经济性。
2）与不采用调度优先级及固定优先级相比，采用DSP调度策略可显著地降低ADN调度总成本，提高RES利用率和用户满意度。
3）与不采用调度优先级及固定优先级相比，所提优化策略在不确定性环境下目标函数各项指标变化幅度最小，证明了所提优化策略应对不确定性环境的有效性。
4）本文通过对粒子群算法进行改进，提高了粒子群算法的收敛性能和全局寻优能力，通过对比三种算法的收敛性能，验证了本文所提算法在求解此类问题时的有效性和可行性。
本文将EV集群作为一个整体与其他可调度资源进行调度优先级评估，未具体到分析每辆EV的调度优先权进行合理的充放电配置，下一步将针对该问题进一步研究。