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南京邮电大学季红利等|计及动态风光不确定性与需求响应的主动配电网有功-无功优化

2026-04-03 20:41:15

来源：《中国电力》2026年第2期

引用本文：

季红利, 徐雷, 杨佳卉, 等. 计及动态风光不确定性与需求响应的主动配电网有功-无功优化[J]. 中国电力, 2026, 59(2): 47-60.

JI Hongli, XU Lei, YANG Jiahui, et al. Active-reactive power optimization of active distribution networks considering dynamic wind-solar renewable uncertainty and demand response[J]. Electric Power, 2026, 59(2): 47-60.

DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649. 202501063

摘要

【目的】针对主动配电网中高峰值负荷对电压安全的影响，提出基于价格引导需求侧响应的有功-无功优化策略。【方法】首先，该策略结合多场景随机优化，提出基于非参数核密度估计和标准多元正态分布序列抽样的动态风光场景生成方法，得到典型日动态风光出力的概率集合。其次，考虑需求侧响应与电网互动以降低电网运行风险，提出基于分时电价引导用户负荷侧转移与无功补偿协同的优化策略。从多个场景概率出发，以配电网电压偏移和经济运行成本最小化构建优化目标。最后，针对该模型的复杂特征，提出多目标混合种群协同优化算法，得到最优无功补偿出力和用户侧负荷调度策略。【结果】验证结果表明，本文提出的策略能够有效降低电压越限风险，减小网损，实现配电网的安全经济运行。

研究背景

为应对化石能源危机，中国正加速构建以新能源为主体的新型电力系统。截至2024年8月底，全国发电装机容量累计达到31.3亿kW，同比增长14.0%。随着高渗透率风光能源的接入，传统电网单一潮流的流动方向发生改变，易导致潮流无序流动，增加电压越限风险。与传统配电网相比，主动配电网（active distribution network，ADN）作为一种具有自治控制的智能配电系统，通过灵活调控分布式电源（distributed generation，DG）来有效平抑功率波动、降低电压越限风险，并协同需求侧响应（demand response，DR）促进负荷友好互动，最终确保配电网安全经济运行。

配电网优化属于典型的非凸、非线性的多目标优化问题，对模型的求解主要采用二阶锥凸松弛和元启发式算法。前者把非凸、非线性项和离散变量松弛为混合整数二阶锥问题，采用商业求解器进行求解，但对于多目标的求解往往采取线性加权的方式转变成单目标求解，人为选取权值具有主观性，不能有效反映目标之间的冲突性。后者无需对配电网模型进行简化，并且通过非支配排序法可获得Pareto前沿解，灵活平衡不同目标间的优化结果。然而，传统的元启发式多目标算法处理大规模决策变量时，往往面临收敛速度缓慢和易陷入局部最优解的问题。

计及需求侧响应的配电网有功-无功优化模型

调度中心按照风光场景生成的出力，在日前调节无功补偿，在此基础上，电网运营商根据预测负荷制定电价引导用户负荷转移和中断，以确保配电网的安全稳定运行。主动配电网调度如图所示。

图1 主动配电网调度示意

Fig.1 Schematic of active distribution network dispatching

结语

为解决可再生能源随机性导致配电网电压越限问题，本文建立计及动态风光不确定性与需求响应的主动配电网有功-无功优化模型，并得出以下结论。

1）针对传统配电网无功优化难以确保电压安全的问题，采用需求侧响应结合无功补偿的配电网协同优化策略，合理制定价格，在保证用户舒适度的同时，有效地将电压恢复到安全稳定的范围。

2）本文所提出的改进的多目标混合种群协同优化算法，结合理想点决策法，获得目标间的平衡点，与其他优化算法相比，更适合配电网非凸、非线性的优化问题，进而实现配电网的安全、经济运行。

3）非参数核密度估计与动态场景生成方法更贴合实际风光出力特性，能够有效模拟风光不确定性对配电网调度的影响，减少配电网因保守运行造成的资源浪费。同时，面对生成的海量场景，基于EM和MC的K-means++缩减技术，可有效确定聚类数目，更符合实际配电网运行。

作者简介

季红利

季红利（1999），男，硕士研究生，从事配电网优化与配置研究，E-mail：1223056118@njupt.edu.cn；

窦春霞（1967），女，通讯作者，教授，从事智能电网控制与安全防御研究，E-mail：cxdou@ysu.edu.cn。

注：本文内容呈现略有调整，如需要请查看原文。

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编辑：许新雨

校对：于静茹

审核：张红宪

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