配电网中分布式电源调度的集成与协同优化

杨 宏

（贵州电网贵阳供电局，贵州 贵阳 550001）

0 引 言

在能源转型的大背景下，分布式能源在供电体系中的比重逐渐增加，使得配电网的电源调度面临更为复杂的挑战。传统的中央化供电模式已不能满足日益增长的电力需求，因此如何更好地集成和协同优化分布式能源成为当前电力系统研究的重要议题。

1 配电网中分布式能源的集成

1.1 分布式能源的种类与特性

在配电网中，分布式能源的集成需要深入理解各种分布式能源的种类与特性。分布式能源主要包括太阳能光伏、风能、生物能等多种形式。太阳能光伏系统具有间断性和波动性，取决于天气条件；风能系统受风速变化的影响；生物能系统可能受到生物质原料供应的季节性波动。理解这些分布式能源的特性对于有效整合其产能、提高系统健壮性至关重要。在集成过程中，必须考虑不同能源之间的协同性和互补性，以实现能源利用效率最大化。

1.2 配电网拓扑结构的考虑

在实现配电网中分布式能源的集成过程中，拓扑结构的设计是一个至关重要的方面。配电网的拓扑结构直接影响能源的传输、分配以及管理效率。在考虑拓扑结构时，需要充分考虑各种分布式能源的接入点、节点之间的连接方式和电力流动的路径。合理设计拓扑结构可以降低电力传输损耗，提高系统的健壮性和可靠性。此外，拓扑结构的合理设计能够更好地适应不同类型分布式能源的接入，克服能源波动性给系统带来的不稳定性[1]。在实际应用中，配电网拓扑结构主要涉及线路的架设、开关设备的配置及电缆布线等方面的问题，这些都需要考虑系统的安全性和经济性。

1.3 集成算法与调度策略

在配电网中实现分布式能源的集成需要高效的集成算法和调度策略，以实现对各类分布式能源的协同管理。一种常用的集成算法是基于物理约束的电力平衡模型，其核心思想是通过考虑电力系统中的各种物理约束条件，利用优化算法求解得到最优的电力分布方案。这个算法的数学表达式可以表示为

式中：cij表示节点i到节点j之间的电力传输成本；xij表示电力传输的决策变量。通过求解这个优化问题，可以得到整个系统中各节点之间的最优电力传输方案，实现了分布式能源的有效集成。

调度策略是在集成算法的基础上进一步优化分布式能源的管理方式。以动态规划调度策略为例，其核心思想是根据实时电力需求和供给情况，动态调整分布式能源的输出功率，以最大化系统的整体效益[2]。这一调度策略的数学表达式可以表示为

式中：pi(t)表示节点i在时刻t的功率输出；ri(t)表示节点i在时刻t的电价。通过对这个优化问题进行求解，可以得到在不同时刻下各节点的最优功率输出，从而实现对分布式能源的动态调度。

2 电源调度与协同优化框架

2.1 电源调度模型的建立

2.1.1 需求侧管理

在电源调度与协同优化框架中，需求侧管理是关键的一环，旨在通过有效的电力需求管理实现电力系统的高效运行。需求侧管理的核心是建立电源调度模型，其中的一个重要方面是需求侧的灵活性管理。需求侧管理通过智能化控制和预测分析，实现对用户电力需求的动态调整。其中，预测模型可以基于历史用电数据、天气情况等因素，准确预测未来的电力需求趋势，具体公式为

式中：D(t)表示时刻t的实际电力需求；D历史(t)和D天气(t)分别表示历史用电数据和天气因素对电力需求的影响。通过调整模型中的参数α和β，可以根据实际情况对历史数据和天气因素进行权衡，得到更为准确的电力需求预测结果。需求侧管理还包括对用户设备的智能控制，通过智能家居系统等实现对电器设备的远程控制和优化调度[3]。通过调整用户设备的运行状态，实现对电力需求的灵活管理，减少系统负荷峰值，提高系统效率。

2.1.2 供给侧管理

在电源调度与协同优化框架中，供给侧管理是一个至关重要的方面，其目标是通过有效的电力供给管理实现电力系统的稳定供应和高效运行。供给侧管理的核心在于建立合理的电源调度模型，其中供给侧的灵活性管理至关重要。

在供给侧管理中，需要考虑各类电源的特性，如传统发电设备、分布式能源以及储能设备等。通过对各类电源的运行特性、响应速度等进行深入分析，建立相应的数学模型，以实现对供给侧的精确调度。其中，以分布式能源为例，可以通过模型考虑其不稳定性和间歇性，采用智能算法如强化学习等进行优化调度。此外，供给侧管理需要综合考虑电力系统的运行状态、负荷需求、电网稳定性等因素。通过建立包含这些因素的综合性电源调度模型，可以实现对供给侧的整体优化。为了更好地应对电力系统的动态变化，供给侧管理可以引入预测模型，对未来的负荷需求和可再生能源输出等进行预测，以提前做好电源调度的准备。

2.2 协同优化算法

2.2.1 智能算法的引入

在电源调度与协同优化框架中，智能算法的引入是为了更有效地处理复杂的电力系统调度问题，提高系统的运行效率和灵活性。智能算法的应用可以针对电力系统的非线性、动态及多变问题，自适应、学习及优化的方式，实现电源调度的智能化与协同优化。一种常见的智能算法是遗传算法（Genetic Algorithm，GA）。在电源调度中，GA 可以模拟生物进化的过程，通过交叉、变异等操作产生新的电源调度方案，进而不断优化适应度函数，找到最优解。具体流程包括初始化种群，定义适应度函数（反映调度方案的优劣），通过选择、交叉及变异操作产生新一代的个体，不断迭代直至满足停止条件。这一过程中，GA 能够全局搜索潜在的最优解，适应于复杂的电力系统调度问题。人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种常用的智能算法。通过ANN 模型学习电力系统的非线性映射关系，可以实现对电源调度问题的建模和优化，流程包括网络结构设计、权重初始化、输入数据传播、误差反向传播及权重更新等[4]。

2.2.2 优化算法的协同作用

电源调度与协同优化框架中，优化算法的协同作用关键在于充分利用各算法的优势，协同融合不同优化算法的特点，例如结合遗传算法的全局搜索和粒子群算法的局部搜索形成混合算法，平衡全局搜索和局部搜索，提高搜索效率。多层次协同优化采用层次化结构，先宏观调度再微观调度，综合考虑系统整体和局部特性。多目标优化算法通过同时考虑成本、可靠性及环境影响等目标，形成协调平衡的解集，为决策提供多样化选择[5]。

3 实验与仿真

3.1 实验环境与数据收集

分布式电源调度的实验与仿真中，需要先搭建一个真实可靠的实验环境。实验环境的构建包括模拟实际配电网拓扑结构、集成各类分布式能源的设备和传感器，并确保数据采集系统正常运行。为了模拟真实场景，选择了一个典型的配电网拓扑结构，考虑电源、负载、线路等各个元素的布局和连接关系。在这个实验环境中，包含了不同类型的分布式能源，如太阳能、风能等，并通过适当的接口与实验平台连接，实现了对分布式能源的模拟集成。数据收集是实验的关键环节，利用各类传感器和监测设备，实时采集电源、负载、线路等各个节点的电流、电压、功率等关键参数。这些数据通过高精度的数据采集系统进行实时传输，确保数据的准确性和及时性。同时，为了更全面地考虑系统的动态性，引入了天气状况等外部因素的数据采集。在实验过程中，通过实验仪器、传感器及监测系统不断采集实时数据，并记录各个节点的工作状态和性能指标。这些数据为后续仿真和分析提供了有力的支持。通过在不同场景下进行实验数据的收集，能够更好地验证电源调度与协同优化框架在实际应用中的性能和可行性。

3.2 分布式能源集成与调度实验

文章设计了一个分布式能源集成与调度实验，以验证电源调度与协同优化框架的性能和可行性，具体流程如图1 所示。通过模拟实际配电网拓扑结构，包括太阳能和风能等分布式能源的合理布局，部署了传感器和监测设备实时采集各节点的电流、电压、功率等参数。注重考虑系统动态性，引入外部因素数据采集，如天气状况，以更全面地模拟实际应用情境。实验数据详细记录各节点的工作状态和性能指标，为后续的仿真和结果分析提供有力支持，验证电源调度与协同优化框架的实际效果。

图1 分布式能源集成与调度的实验流程

3.3 协同优化算法仿真与结果分析

通过分析协同优化算法在工业区和居民区2 个不同实验场景的仿真结果，可以观察到不同优化算法在功耗和可靠性方面的表现差异如表1 所示。在工业区，GA 的应用导致功耗显著降低了12.5%，同时系统的可靠性提高8.2%。而在居民区，蚁群算法实现了11.2%的功耗降低和6.9%的可靠性提高。实验结果充分说明，不同实验场景下，选择合适的协同优化算法能够有效改善配电网的性能指标。通过深入分析仿真结果，能够为实际配电网的协同优化调度提供有益的指导，使系统在不同环境下都能够取得良好的调度效果。

表1 协同优化算法仿真结果

4 结 论

通过文章的研究，深入探讨了分布式能源的种类与特性、配电网拓扑结构的考虑以及集成算法与调度策略的关键问题。在电源调度与协同优化框架的建立方面，成功构建了电源调度模型，实现了需求侧管理和供给侧管理的有效整合，并引入智能算法与优化算法相协同的方式，提高了调度的效率和可行性。文章的研究结果为配电网中分布式能源的高效调度提供了有益的理论和实证支持，对于未来智能电网的发展具有积极的推动作用。