协调交易型需求响应与滚动停电管理以提升配电网韧性的协同优化策略

《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》：Coordinating transactive demand response and rolling outage management of diverse loads to enhance resilience of distribution systems

本文针对极端天气下配电网韧性提升需求，提出了一种协调交易型需求响应（DR）和滚动停电管理的创新框架。研究通过建立工业负荷能量-物料流模型、商业负荷可调模型及居民负荷停电敏感模型，构建了双层Stackelberg博弈优化模型。仿真结果表明，该方法能有效降低负荷中断损失达91%，同时提升用户收益，为极端天气下配电网恢复运行提供了新思路。

　　

当极端天气事件频繁冲击电力系统，配电网作为连接用户的关键环节往往首当其冲。报告显示，自2000年以来与天气相关的停电事故增加了67%，其中80%-90%的故障源于配电网系统。2021年德州极寒天气导致的大规模停电，以及2022年四川极端高温事件中需求响应参与度不足10%的实际情况，都暴露出传统恢复策略的局限性。现有研究主要依赖直接负荷削减和微电网（MG）形成技术，却忽视了用户侧资源的调度潜力，特别是对工业负荷（IL）等复杂用能特性的精细化建模不足。

为此，李庚辰等人在《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》发表研究，提出了一种融合交易型需求响应（DR）和滚动停电管理的协同优化框架。该研究创新性地将工业生产过程建模为能量-物料流耦合系统，同时考虑商业负荷（CL）的可调特性和居民负荷（RL）的健康敏感性，通过Stackelberg博弈理论构建双层优化模型，实现了极端天气下配电网恢复过程的精细化调度。

研究团队采用三项关键技术方法：首先建立了包含离散/连续过程的工业负荷能量-物料流模型，通过物料库存约束（公式5-7）和生产状态变量（公式1-4）刻画生产过程；其次设计了商业负荷可调模型，将负荷分为基线负荷、可中断负荷（IL）和可转移负荷（TL）（公式20-23）；最后结合线性化DistFlow潮流模型（公式47-51）和滚动停电路径约束（公式31-39），构建了包含运营商上层优化和用户下层响应的双层博弈框架。研究基于改进的IEEE 33节点系统进行验证，设置逐步恶化的上游供电衰减和时序性线路故障（F1、F2）场景。

研究结果主要体现在三个方面：

1. 1.
   微电网形成与滚动停电策略：如图7所示，当故障F1（第3时段）和F2（第6时段）发生后，系统形成MG#1和MG#2两个微电网。在供电充足阶段（时段1-3），仅通过商业负荷DR即可平衡供需；而当风电（WT）出力波动导致供电缺口超出DR调节能力时，滚动停电机制自动激活，对低关停成本的工业负荷（如节点16）实施间歇供电（时段11-12）。
2. 2.
   负荷响应特性分析：工业负荷通过调整生产过程实现用能优化。如图9所示，节点5的钢铁厂通过离散过程D1提前关停、连续过程C1/C2维持最低功率运行，在保障最终产品产出（公式8）的同时降低42%的峰值用电。商业负荷则通过转移250kWh可转移负荷（表II）和削减40kW可中断负荷参与响应。
3. 3.
   协同优化效益：如表III所示，所提方法（案例1）将负荷中断损失降至0.91×10⁵，较纯DR方案（案例3）降低98.8%。同时工业用户通过参与DR获得5.62×10³的收益，证明该方法在保障用户利益和系统韧性间的平衡能力。

该研究通过精细化负荷建模和双层博弈机制，实现了极端天气下配电网恢复过程的优化。其创新点在于：首次将工业生产的能量-物料流特性引入DR决策，提出滚动停电与交易型DR的协同框架，并建立了考虑医疗成本的居民健康影响模型。未来研究可进一步引入用户参与意愿因子和可再生能源不确定性分析，以提升策略的实用性和鲁棒性。这项工作为构建韧性配电网提供了新的理论支撑和实践路径，对应对日益频繁的极端天气事件具有重要指导意义。