配電自動(dòng)化的主動(dòng)配電網(wǎng)多目標(biāo)調(diào)度模型與方法

劉 方，肖智超，王 超

(1.國(guó)網(wǎng)重慶市區(qū)供電公司， 重慶 400015； 2.珠海許繼電氣有限公司， 廣東 珠海 519060)

高比例分布式可再生電源的接入對(duì)配電網(wǎng)產(chǎn)生了深刻的影響，因而消除大規(guī)模分布式可再生電源并網(wǎng)引發(fā)的問題，主動(dòng)配電網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生[1-3]。

對(duì)分布式電源的運(yùn)行管理是主動(dòng)配電網(wǎng)研究?jī)?nèi)容的重點(diǎn)。Gill S等[4]建立多時(shí)段的配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流模型，通過調(diào)節(jié)儲(chǔ)能源和可調(diào)負(fù)荷，減低可再生能源的棄用量。考慮電力用戶滿意度、系統(tǒng)功率波動(dòng)和系統(tǒng)運(yùn)行成本等目標(biāo)，孫建軍等[5]建立了基于分時(shí)電價(jià)的主動(dòng)配電網(wǎng)負(fù)荷優(yōu)化運(yùn)行方法，并采用理想點(diǎn)法將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問題，用PSO算法對(duì)模型進(jìn)行求解。沙熠等[6]考慮主動(dòng)配電網(wǎng)中可再生能源利用效率、網(wǎng)絡(luò)損耗和用戶滿意度為優(yōu)化目標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度模型，通過調(diào)節(jié)可調(diào)節(jié)負(fù)荷實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)損耗的降低，對(duì)可再生能源利用率的提升，同時(shí)保證用戶滿意度，并采用加權(quán)法，將文中的多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問題，采用PSO算法求解。為解決可再生電源引起的功率波動(dòng)性、間歇性和隨機(jī)性問題，吳忠強(qiáng)等[7]引入儲(chǔ)能電源，并提出改進(jìn)的螢火蟲算法對(duì)儲(chǔ)能電源的輸出功率進(jìn)行調(diào)度，減緩風(fēng)力發(fā)電對(duì)主網(wǎng)的功率沖擊。

針對(duì)可再生電源功率輸出的不確定特性，主動(dòng)配電網(wǎng)魯棒優(yōu)化調(diào)度及運(yùn)行方法應(yīng)運(yùn)而生[8-10]，其中，符楊等[8]通過調(diào)節(jié)網(wǎng)內(nèi)儲(chǔ)能電源、無功調(diào)壓設(shè)備、分布式電源和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵?shí)現(xiàn)對(duì)配電網(wǎng)的主動(dòng)控制。而葉暢等[9]將含不確定變量的優(yōu)化模型轉(zhuǎn)換為含確定性變量的整數(shù)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)中壓縮空氣儲(chǔ)能和柔性負(fù)荷的調(diào)節(jié)，減緩可再生電源輸出功率不確定性對(duì)電網(wǎng)的影響。梁俊文等[10]通過對(duì)偶優(yōu)化理論將含不確定性變量的優(yōu)化模型轉(zhuǎn)換為僅含確定性變量的二次規(guī)劃模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式電源、儲(chǔ)能及可調(diào)負(fù)荷的調(diào)度。

考慮含微電網(wǎng)的主動(dòng)配電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行策略，研究者分別對(duì)微電網(wǎng)有功功率和無功功率進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，得到配電網(wǎng)的最優(yōu)運(yùn)行策略[11]。李穎等[12]將電壓損耗和網(wǎng)絡(luò)損耗目標(biāo)通過層次分析法和權(quán)熵法將轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問題，利用混沌粒子群優(yōu)化算法對(duì)可調(diào)節(jié)電源和廣義電源的有功輸出進(jìn)行了優(yōu)化調(diào)度，降低了電壓偏差和網(wǎng)絡(luò)損耗。采用二階錐松弛方法，趙志宇等[13]提出含有電力彈簧的主動(dòng)配電網(wǎng)最優(yōu)潮流模型，并采用果蠅算法優(yōu)化負(fù)荷的功率，減少有功網(wǎng)損和運(yùn)行成本。

綜上所述，主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行與調(diào)度模型主要是通過調(diào)節(jié)分布式電源，如儲(chǔ)能電源、燃?xì)廨啓C(jī)、可調(diào)節(jié)負(fù)荷和電動(dòng)汽車等的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)內(nèi)的多種資源的管理，以減緩可再生電源輸出功率的波動(dòng)，提升電壓質(zhì)量，降低有功網(wǎng)損，提升系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。其研究的側(cè)重點(diǎn)主要偏重于主動(dòng)配電網(wǎng)的日前調(diào)度，并且未曾考慮動(dòng)態(tài)電價(jià)對(duì)系統(tǒng)的影響。此外，文中提及的優(yōu)化模型通過加權(quán)方法將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)問題，求解得到的解并不是Pareto最優(yōu)的。為解決以上問題，本文提出含分布式光伏、風(fēng)力發(fā)電機(jī)、儲(chǔ)能電源和可調(diào)節(jié)負(fù)荷的主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行模型，并提出能夠表征電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的動(dòng)態(tài)電價(jià)機(jī)制，刺激可調(diào)節(jié)負(fù)荷參與響應(yīng)。此外，文中提出的多目標(biāo)優(yōu)化模型能夠兼顧多種競(jìng)爭(zhēng)目標(biāo)，并能尋求Pareto最優(yōu)解。

1 含多種分布式電源的主動(dòng)配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化模型

1.1 配電網(wǎng)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)

含可再生能源的配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度的任務(wù)是在滿足多種約束條件，包括配電網(wǎng)系統(tǒng)功率平衡、電源自身的物理限制、配電網(wǎng)絡(luò)線路電壓和傳輸容量限制、儲(chǔ)能荷電狀態(tài)限制和負(fù)荷調(diào)節(jié)范圍的限制等，通過優(yōu)化算法尋求經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的電源、儲(chǔ)能和負(fù)荷的運(yùn)行狀態(tài)。通常，為提升可再生電源在電網(wǎng)中的滲透率，可再生電源(風(fēng)力發(fā)電機(jī)、光伏電源和小水電)運(yùn)行在最大點(diǎn)跟蹤控制(MPPT)模式下，因而在經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化調(diào)度中不計(jì)及此類電源的發(fā)電成本。可將配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化目標(biāo)分為兩部分，第一部分是燃?xì)廨啓C(jī)、柴油發(fā)電機(jī)、儲(chǔ)能電源發(fā)電成本最小；第二部分是燃?xì)廨啓C(jī)和柴油發(fā)電機(jī)產(chǎn)生的環(huán)境成本最小；第三部分是可調(diào)負(fù)荷的效益最大。

配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)包括燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電成本、柴油機(jī)發(fā)電成本、儲(chǔ)能運(yùn)行成本與從大電網(wǎng)購(gòu)電成本，具體為：

1) 燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電成本：

bMT，iPMT，i(t)+cMT，i)

(1)

式中：aM，i、bM，i和cM，i為燃?xì)廨啓C(jī)的發(fā)電成本系數(shù)；NMT為其數(shù)量；PMT，i(t)為第i個(gè)燃?xì)廨啓C(jī)在t時(shí)間段內(nèi)的有功輸出功率。

2) 柴油機(jī)發(fā)電成本：

bDG，iPDG，i(t)+cDG，i)

(2)

式中：aDG，i、bDG，i和cDG，i為柴油發(fā)電機(jī)的發(fā)電成本系數(shù)；NDG為其數(shù)量；PDG，i(t)為第i個(gè)柴油機(jī)在t時(shí)間段內(nèi)的有功輸出功率。

3) 儲(chǔ)能源的運(yùn)行成本[14]：

(3)

式中：aB，i和bB，i分別為儲(chǔ)能的運(yùn)行成本參數(shù)；NB為儲(chǔ)能的個(gè)數(shù)；PB，i為第i個(gè)儲(chǔ)能在t時(shí)間段內(nèi)的有功輸出。

4) 與大電網(wǎng)之間的交互成本：

finter(PG(t))=(cg(t)PG(t))

(4)

式中：cg(t)為上級(jí)電網(wǎng)的電價(jià)，隨負(fù)荷需求的變化而變化；PG(t)為與大電網(wǎng)的交互功率。假設(shè)從上級(jí)電網(wǎng)的購(gòu)電價(jià)格與配電網(wǎng)向上級(jí)電網(wǎng)的售電價(jià)格相等，均為cg(t)。

配電網(wǎng)存在大量可以調(diào)節(jié)的負(fù)荷，負(fù)荷的用電效用減去負(fù)荷的用電成本。負(fù)荷的效用方程可以表述為[15]

(5)

其中：aL，i和bL，i分別為效用函數(shù)的經(jīng)濟(jì)參數(shù)；PLi(t)為第i個(gè)負(fù)荷在t時(shí)間段內(nèi)的有功輸出需求；NL為可調(diào)負(fù)荷的個(gè)數(shù)。

綜上所述，配電網(wǎng)的發(fā)電成本由燃?xì)廨啓C(jī)、儲(chǔ)能電源、柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電成本和購(gòu)電成本構(gòu)成(為最大化可再生電源的滲透率，不考慮可再生電源的發(fā)電成本)，故配電網(wǎng)有功發(fā)電成本目標(biāo)函數(shù)為

F1(t)=fDG+fMT+fB+fpcc

(6)

配電網(wǎng)的環(huán)境成本是由燃燒化石能源(天然氣、柴油)產(chǎn)生的污染氣體，環(huán)境成本與發(fā)電功率相關(guān)[16]，具體表達(dá)式為：

(7)

可調(diào)負(fù)荷的效益是由負(fù)荷效用函數(shù)和購(gòu)電成本構(gòu)成，最大化可調(diào)負(fù)荷的效益等價(jià)于最小化可調(diào)負(fù)荷的用電成本與效用函數(shù)之差，具體可表述為

(8)

其中，dr(t)為配電網(wǎng)電價(jià)。

5) 配電網(wǎng)中存在許多無功負(fù)荷，因而考慮配電網(wǎng)系統(tǒng)的無功發(fā)電成本顯得必要。無功發(fā)電成本可以表述為

(9)

其中無功功率發(fā)電成本可理解為分布式電源為發(fā)出無功功率而導(dǎo)致減少有功功率發(fā)電產(chǎn)生的懲罰成本。

1.2 模型約束條件

配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型中，分布式電源的運(yùn)行都必須滿足輸出功率上下限約束，電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)電壓幅值應(yīng)該在正常范圍內(nèi)波動(dòng)，系統(tǒng)的功率供需平衡，儲(chǔ)能電源的荷電狀態(tài)在正常范圍內(nèi)變化。具體約束條件為

PB_min≤PB，i(t)≤PB_max

(10)

式中PB_min和PB_max為儲(chǔ)能電源的充放電下限和上限值。

電池儲(chǔ)能系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)，其荷電狀態(tài)(SoC)決定了儲(chǔ)能充放電時(shí)間和充放電功率大小，同時(shí)會(huì)影響儲(chǔ)能的運(yùn)行壽命。荷電狀態(tài)SoC與儲(chǔ)能的充放電功率之間的關(guān)系為：

(11)

式中：SoCi為第i個(gè)儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)值；CBS，i為第i個(gè)儲(chǔ)能的額定容量值；η為儲(chǔ)能系統(tǒng)充電、放電效率；ΔT為儲(chǔ)能的充放電時(shí)間； SoCmin與SoCmax為儲(chǔ)能荷電狀態(tài)的下限值和上限值。

燃?xì)廨啓C(jī)和柴油發(fā)電機(jī)的功率輸出受到物理特性的限制，可調(diào)負(fù)荷在調(diào)節(jié)過程中也受到調(diào)節(jié)范圍的限制，此類約束可具體化為

(12)

式中：PMT_min、PDG_min、PL_min、PG_min分別為燃?xì)廨啓C(jī)、柴油發(fā)電機(jī)、可調(diào)負(fù)荷和與上級(jí)電網(wǎng)交互功率的下限值；PMT_max、PDG_max、PL_max、PG_max分別為燃?xì)廨啓C(jī)、柴油發(fā)電機(jī)、可調(diào)負(fù)荷和與上級(jí)電網(wǎng)交互功率的上限值。此外，在運(yùn)行過程中，儲(chǔ)能源、燃?xì)廨啓C(jī)和柴油發(fā)電機(jī)受到功率爬坡率的限制，即在相鄰2個(gè)時(shí)刻，輸出功率的變化值在一定的范圍內(nèi)，其具體可表述為

(13)

μMT_min、μDG_min、μBS_min、μMT_max、μDG_max、μBS_max分別為燃?xì)廨啓C(jī)、柴油發(fā)電機(jī)、儲(chǔ)能源的輸出功率的變化率下限值和上限值。

為保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，系統(tǒng)的功率供需(忽略系統(tǒng)損耗)必須平衡，有功功率和無功功率供需平衡方程為

(14)

其中：PPV，i(t)、PWT，i(t)分別為光伏電源和風(fēng)力發(fā)電機(jī)的有功輸出功率；NPV和NWT分別為光伏電源和風(fēng)機(jī)的數(shù)量。符號(hào)Q表示分布式電源和負(fù)荷的無功功率。在分布式電源運(yùn)行過程中，需要滿足以下運(yùn)行限制

(15)

約束條件(1)～(9)為配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化目標(biāo)的約束條件。通過分析可知，上述約束條件包含等式約束和不等式約束兩類，且都為線性約束(除約束(9)外)。在考慮配電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行時(shí)，通常不考慮無功的經(jīng)濟(jì)成本，因而得到配電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu)化模型為

(16)

2 基于納什議價(jià)合作的優(yōu)化模型與求解方法

將上述優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為議價(jià)模型[17]，然后采用ADMM算法對(duì)其進(jìn)行求解。納什議價(jià)模型屬于合作博弈研究分支，該議價(jià)模型通常被用來解決多個(gè)合作者之間的資源分配問題。納什議價(jià)模型有以下性質(zhì)：① 多個(gè)合作者之間通過協(xié)商尋求全局最優(yōu)(使得每個(gè)合作者之間都滿意)的解；② 每個(gè)合作者在協(xié)商中都使得自己的利益最大化，即使得自己的效益方程U={u1，u2，u3，…，uN}最大；③ 在協(xié)商的過程中，每個(gè)合作者對(duì)應(yīng)一組最差的利益di，(i=1，2，…，N)，即在不能達(dá)成協(xié)議時(shí)，每個(gè)參與者得到的利益D={d1，d2，…，dN}。納什議價(jià)問題(nash bargaining solution)為表述為，

(17)

其中，ui>di。上述納什議價(jià)問題可以轉(zhuǎn)化為以下形式

(18)

與(17)對(duì)比，優(yōu)化問題(18)更適合求解。

納什證明(18)優(yōu)化問題存在以下4個(gè)性質(zhì)：① 如果函數(shù)F為凸函數(shù)集，即每個(gè)參與者的利益函數(shù)為凸函數(shù)，式(18)則為凸優(yōu)化議價(jià)問題，并且存在唯一的全局最優(yōu)解；② 若函數(shù)F為凸函數(shù)，則式(18)的解為Pareto最優(yōu)解，即式(18)的解分布于Pareto面上；③ 對(duì)稱性。若參與者有相同d值和效益方程，式(18)將會(huì)得到相同的效益值；④ 仿射變換(線性變換)不變性。若式(18)中的D值和效益函數(shù)U進(jìn)行仿射變換，式(18)得到的解不會(huì)發(fā)生變化。

配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化式(16)問題的目的是想尋求一組具有Pareto最優(yōu)性的解用于調(diào)節(jié)分布式電源的輸出，同時(shí)納什議價(jià)優(yōu)化問題式(18)的解為Pareto最優(yōu)解，因此可以將上述多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為納什議價(jià)問題。此外，式(16)中的目標(biāo)函數(shù)為凸函數(shù)，因此式(18)可以找到唯一一組Pareto最優(yōu)解用于調(diào)節(jié)分布式電源、儲(chǔ)能源和可調(diào)負(fù)荷的狀態(tài)。因此多目標(biāo)優(yōu)化問題式(16)可以轉(zhuǎn)換為如下NBS優(yōu)化問題：

(19)

注意到(19)優(yōu)化問題是凸優(yōu)化問題，可以采用傳統(tǒng)的優(yōu)化算法，因此采用常見的ADMM算法對(duì)其進(jìn)行求解。

3 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置及仿真結(jié)果分析

3.1 模型約束條件

采用西南某地區(qū)實(shí)際案例對(duì)上述優(yōu)化問題進(jìn)行求解與驗(yàn)證。含多種分布式電源及儲(chǔ)能的配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中，0號(hào)節(jié)點(diǎn)為平衡節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)3、7、10、15、2分別接光伏電源；節(jié)點(diǎn)11、18、20、23、30分別接風(fēng)力發(fā)電機(jī)；節(jié)點(diǎn)6、16分別接柴油機(jī)和燃?xì)廨啓C(jī)；節(jié)點(diǎn)11、24接可調(diào)負(fù)荷，節(jié)點(diǎn)14、30接儲(chǔ)能電源。線路阻抗參數(shù)z=0.744+j0.123 8 Ω/km，10 kV配電線路全長(zhǎng)32 km。此外，儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)限制為[0.15，0.85]，充放電效率為0.95。分布式電源參數(shù)和可調(diào)負(fù)荷配置參數(shù)列于表1，而經(jīng)濟(jì)成本參數(shù)見表2。動(dòng)態(tài)電價(jià)參數(shù)α=β= 0.5。在仿真過程中，采用NBS對(duì)問題進(jìn)行處理，使得多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問題，使用ADMM算法進(jìn)行求解，并分析NBS法的仿真結(jié)果。

圖1 33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

表1 分布式電源及可調(diào)負(fù)荷配置參數(shù)

續(xù)表(表1)

表2 分布式電源經(jīng)濟(jì)成本參數(shù)

3.2 仿真算例分析

為驗(yàn)證所提方法的有效性，建立如圖1所示的主動(dòng)配電網(wǎng)系統(tǒng)圖。圖1中，可再生電源和分布式電源的參數(shù)見于表1、2中。系統(tǒng)可再生電源總發(fā)電功率和系統(tǒng)不可調(diào)負(fù)荷總功率如圖2所示，其中可再生電源的發(fā)電功率在2.1～5.5 MW內(nèi)變化，系統(tǒng)不可調(diào)節(jié)總負(fù)荷需求范圍為2.5～5 MW。仿真時(shí)間第4～10 s，可再生電源的輸出功率大于全網(wǎng)不可控負(fù)荷功率需求，其余時(shí)刻小于負(fù)荷需求。從圖3(a)中可以看出：第3臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的輸出功率相對(duì)較大，在第5 s時(shí)刻達(dá)到0.8 MW。第5個(gè)光伏發(fā)電廠輸出功率在大約9 s時(shí)刻達(dá)到峰值，約為0.85 MW。從圖3(b)中看出：負(fù)荷需求波動(dòng)在0～0.8 MW之間。燃?xì)廨啓C(jī)、柴油發(fā)電機(jī)、儲(chǔ)能電源和可調(diào)節(jié)負(fù)荷的功率變化如圖4(a)和(b)所示。

圖2 系統(tǒng)負(fù)荷、可再生電源總功率曲線

圖3 節(jié)點(diǎn)可再生電源、負(fù)荷需求功率曲線

根據(jù)圖4(a)(b)，在0～4 s時(shí)刻，可再生電源的輸出小于負(fù)荷需求，儲(chǔ)能電源BESS1、BESS2處于放電狀態(tài)，同時(shí)燃?xì)廨啓C(jī)、柴油發(fā)電機(jī)和主網(wǎng)向不可調(diào)節(jié)負(fù)荷提供功率。此外，可調(diào)節(jié)負(fù)荷功率需求處于最小，即其功率需求分別為0.3 MW和0.5 MW(如圖4(b)所示)。隨著可再生電源輸出功率的增大，可調(diào)節(jié)燃?xì)廨啓C(jī)和柴油發(fā)電機(jī)輸出功率逐漸減小到最小值(第4～10.5 s)，而儲(chǔ)能電源由放電狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)槌潆姞顟B(tài)，即儲(chǔ)能功率由正轉(zhuǎn)負(fù)。可調(diào)節(jié)負(fù)荷的需求功率逐漸增大，其中在5 s左右，可調(diào)節(jié)負(fù)荷的需求功率增大至峰值，分別為0.78 MW和0.58 MW。剩余的功率由儲(chǔ)能電源和上級(jí)電網(wǎng)吸收。從10.5～12 s，系統(tǒng)負(fù)荷需求大于可再生電源輸出，為保證功率平衡，燃?xì)廨啓C(jī)、柴油發(fā)電機(jī)、儲(chǔ)能電源發(fā)電功率變大，而可調(diào)節(jié)負(fù)荷功率需求降至最小。

圖4 節(jié)點(diǎn)可再生電源、負(fù)荷需求功率曲線

儲(chǔ)能電源的荷電狀態(tài)和節(jié)點(diǎn)電壓幅值變化見圖5。儲(chǔ)能荷電狀態(tài)在運(yùn)行過程中保持不變，約維持在75%和80%狀態(tài)。是因?yàn)樵谶\(yùn)行過程中，儲(chǔ)能的充放電電量(見于圖4(a))基本保持不變，充電電量和放電電量持平。此外，系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)電壓幅值(基準(zhǔn)幅值為10 kV)在正常范圍內(nèi)變化，即0.95～1.05 p.u。系統(tǒng)無功功率如圖6(a)(b)所示，其中系統(tǒng)無功功率變化范圍為0.1～0.31 Mvar，并且負(fù)荷4的需求在7 s時(shí)刻達(dá)到峰值。而可調(diào)節(jié)分布式電源輸出的無功功率受到功率因素角的限制，其波動(dòng)如圖6(b)所示。

圖5 儲(chǔ)能荷電狀態(tài)和節(jié)點(diǎn)電壓變化

圖6 系統(tǒng)無功功率曲線

4 結(jié)論

針對(duì)含多種分布式電源的配電網(wǎng)，提出了多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行模型及方法。第一，設(shè)計(jì)提出了主動(dòng)配電網(wǎng)的多目標(biāo)優(yōu)化模型，其優(yōu)化目標(biāo)包括：① 燃?xì)廨啓C(jī)、柴油發(fā)電機(jī)、儲(chǔ)能電源及從上級(jí)電網(wǎng)的購(gòu)電成本和負(fù)荷效用函數(shù)；② 燃?xì)廨啓C(jī)和柴油發(fā)電機(jī)運(yùn)行過程中的環(huán)境成本；③ 可調(diào)負(fù)荷的經(jīng)濟(jì)效益；④ 為鼓勵(lì)可調(diào)節(jié)負(fù)荷吸納可再生電源發(fā)電功率，設(shè)計(jì)了基于配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的電價(jià)制定機(jī)制。第二，分析了優(yōu)化目標(biāo)對(duì)應(yīng)的約束條件，主要包括分布式電源的發(fā)電約束、儲(chǔ)能的荷電狀態(tài)約束和功率平衡約束。第三，針對(duì)含約束的多目標(biāo)優(yōu)化模型，提出了基于納什議價(jià)解的多目標(biāo)優(yōu)化方法，將多目標(biāo)優(yōu)化模型轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化模型，并采用ADMM算法對(duì)其進(jìn)行求解。通過建立33節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)仿真模型，驗(yàn)證了所提出方法的有效性。仿真結(jié)果表明：該方法能夠得到多目標(biāo)優(yōu)化目標(biāo)的最優(yōu)解，即Pareto最優(yōu)解，并為管理者省略了權(quán)衡不同因素而帶來的麻煩，同時(shí)能保證系統(tǒng)的電壓在正常范圍內(nèi)波動(dòng)。