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目录
💥1 概述
由于能源的日益匮乏，电力需求的不断增长等，配电网中分布式能源渗透率不断提高，且逐渐向主动配电网方向发展。此外，需求响应(demand response，DR)的加入对配电网的规划运行也带来了新的因素[1-2]。因此，如何综合考虑分布式发电 (distributed generation，DG)和负荷，甚至需求响应负荷的关系，从而制定有效的协同规划方案，来应对高渗透分布式电源接入给主动配电网带来的诸多问题，具有较大的意义和价值。国内外学者对传统配电网规划方案作了大量的研究工作，如 DG 规划[3-4]、网架规划[5-6]、无功补偿规划[7]等。文献[3-7]均为单一规划，然而在分布式能源大力提倡和发展环境下，配电网公司应综合考虑 DG 和用户响应等关联因素，制定协同规划方案。当前配电网协同规划领域研究主要集中在变 电站和线路协同规划[8]及变电站、线路和电容的协同规划[9]等，其设计目标主要集中于减少传统配电网规划的设备投资，进而满足负荷的长。
随着分布式电源（distributed generation，DG）的渗透率不断增长，其出力的不确定性限制了配电网的消纳能力［1］ 。安装储能设备等传统的解决措施又受到规划成本、设备灵活性等诸多方面的制约。柔性负荷具有成本低、灵活度高的特点，可代替储能设备实现一定的辅助功能，其与实际储能被统称为广义储能系统［2⁃3］ ，是现代配电网规划中的重要部分。
粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）是一种利用微粒模拟飞鸟捕食行为，不断更新粒子位置和速度，寻找目标最优解的优化算法。该算法因收敛速度快，搜索能力强的特点而受到广泛应用。本文采用惯性权重因子和学习因子调整的改进粒子群算法，进一步优化粒子搜索能力，提高运算收敛性。改进粒子群算法求解双层优化模型步骤如下：
1）输入配电网络参数，采用 K-均值多场景分析法对风光荷年历史数据进行处理，将风光荷随机特性用不同季节不同气候下多个典型日确定化描述，得到各典型日场景数据和概率；
2）初始化粒子位置和速度，即规划层灵活性资源的位置和容量，作为运行层的输入；
然后上下两层规划如下：
一、IEEE 33节点配电网系统概述
IEEE 33节点系统是电力系统分析中的标准测试网络，具有以下特性：
- 拓扑结构：由33个节点和37条支路组成，呈辐射状结构，基准电压为12.66 kV，总负荷为3715 kW + j2300 kVar。
- 新能源接入点：
- 光伏系统通常接入节点8、12、16、20，单机容量200 kW；
- 储能系统可配置在关键节点如9、16、19等，容量一般为400 kW级。
- 电压约束：节点电压允许范围为0.95~1.05 p.u.，超出范围可能导致电压越限问题。
该系统的典型负荷曲线呈现日间高峰和夜间低谷，光伏出力受辐照度影响呈“钟形曲线”，需结合时序特性进行优化。
二、光伏储能双层优化配置模型原理
1. 双层模型结构
- 外层优化（规划层）：
目标为确定储能和光伏的选址与定容（离散变量），常用遗传算法或改进粒子群算法求解。目标函数包括投资成本、运维成本等。 - 内层优化（运行层）：
在给定配置下，优化储能的充放电策略（连续变量），目标函数为运行成本最小化（如弃光成本、购电成本），结合潮流计算工具（如MATPOWER）实现。
2. 目标函数示例
3. 耦合关系
外层将配置参数传递给内层，内层通过潮流计算返回运行成本，外层根据反馈调整配置，迭代至收敛。
三、粒子群优化算法（PSO）的应用与改进
1. PSO在优化中的优势
- 适用于非线性、多目标问题，如经济调度、无功优化；
- 改进策略包括引入惯性权重、二阶振荡环节，避免局部最优。
2. 改进PSO的案例
- 双层模型求解：改进PSO在IEEE33节点中使迭代效率提升51.65%，综合成本降低20.71%；
- 对比其他算法：与遗传算法（GA）相比，PSO在收敛速度和解的质量上表现更优，但需结合问题特性调整参数。
四、关键约束条件
3. 安全约束
- 电压稳定性：所有节点电压需在0.95~1.05 p.u.范围内；
- 线路容量：支路电流不得超过额定值，避免过载。
五、现有研究对比与模型优势
1. 算法对比
| 算法 | 收敛次数 | 适应度值 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 标准PSO | 146 | 0.898 | 单目标优化 |
| 改进PSO | 96 | 0.816 | 双层模型、多目标优化 |
| 遗传算法（GA） | 100 | 0.842 | 离散变量优化 |
| 数据来源 |
2. 模型优势
- 经济性：双层模型通过峰谷电价套利，年成本可降低约20%；
- 稳定性：储能配置后电压波动降低30%，网损减少32.22%。
六、结论与展望
基于粒子群算法的双层优化模型在IEEE33节点系统中展现了显著效果，未来研究方向包括：
- 融合深度学习预测负荷与新能源出力；
- 扩展至多能源耦合系统（如热-电-气）；
- 探索分布式协同优化策略，提升大规模配电网适用性。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]高红均,刘俊勇.考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划[J].中国电机工程学报,2016,36(18):4911-4922+5115.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.152440.
[2]刘自发,于普洋,李颉雨.计及运行特性的配电网分布式电源与广义储能规划[J].电力自动化设备,2023,43(03):72-79.DOI:10.16081/j.epae.202208029.
[3]任智君,郭红霞,杨苹等.含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置[J].太阳能学报,2021,42(09):33-38.DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2019-0783.