《Next Energy》：Optimization techniques for renewable-integrated active distribution networks: A comprehensive review
摘要：随着可再生能源（RESs）和分布式发电（DGs）渗透率的持续增加，主动配电网络（ADNs）的运行复杂性显著增长，使得多目标调度优化对于实现经济、可靠和低碳运行至关重要。然而，现有综述主要集中于优化算法和模型的分类，缺乏对优化建模、求解方法及其相互关系，以及其工程适用性的系统性综合分析和批判性探讨。本综述建立了一个统一的分析框架，涵盖优化建模、物理约束、不确定性建模和优化方法，并从模型特征、求解器–模型兼容性和工程适用性等方面系统分析了具有代表性的优化方法。基于此分析，进一步讨论了关键挑战和未来研究方向。结果表明，ADN调度优化正从确定性优化向融合多目标优化、不确定性建模和智能优化技术的混合框架演变。然而，模型可扩展性、不确定性处理和工程部署仍是未来研究的主要挑战。本综述为理解建模假设、求解方法与实际需求之间的关系提供了系统基础，有助于开发智能化和可扩展的ADN调度策略。
1. 引言
1.1 背景与动机
在全球能源系统向低碳化加速转型的背景下，可再生能源（RE）正以前所未有的速度部署和扩展。根据国际可再生能源机构（IRENA）和国际能源署（IEA）的权威统计，可再生能源装机容量仍在快速增长。2024年，风电和光伏发电占新增发电装机容量的80%以上，预计到2030年，可再生能源将贡献全球总发电量的40%以上。大规模可再生能源并网不仅重塑了配电网的结构，也从根本上改变了其运行范式。因此，基于确定性假设和单向潮流的传统调度策略日益显得不足，调度优化已演变为一个涉及多源不确定性、多时间尺度协调以及对运行灵活性和实时响应能力提出更高要求的复杂问题。
传统配电网通常具有单向潮流和被动运行模式的特点，难以应对分布式能源（DERs）、电动汽车（EVs）等新兴负荷以及储能系统（ESSs）协调运行需求的不断增长。可再生能源、储能系统和车网互联（V2G）技术的大规模应用深刻改变了电力交换模式，推动传统配电网向具有双向潮流的交互式主动配电网络（ADNs）演进。尽管ADN显著增强了系统灵活性和资源协调能力，但其分布式和动态特性对传统调度模型提出了新的挑战。因此，传统调度方法日益难以满足需求，推动了更先进的调度优化技术的发展。
国际大电网会议（CIGRE）将ADN定义为集成先进技术、控制策略和数据交换基础设施以优化配电系统运行、实现集中高效潮流管理的网络。ADN通常包含DERs、灵活可控设备、双向通信和监控系统、智能计量基础设施以及人机界面（HMIs）。DER和ESS技术的飞速发展显著提高了配电网的运行灵活性，但也大幅扩展了运行状态空间，增加了调度决策变量的数量，使得优化问题更具非线性、随机性和多目标特性。因此，调度优化已不再仅仅是经济优化问题，而是逐步演变为同时考虑经济效益、系统可靠性、韧性和环境可持续性的综合决策过程。
1.2 ADN调度优化的演进
ADN调度优化的演进受到配电系统日益复杂化以及优化算法、通信技术和计算智能持续进步的推动。对代表性研究的全面调研显示，配电网优化策略经历了几个不同的发展阶段。在21世纪初，传统配电网在集中式或基于规则的控制方案下运行，灵活性和适应性有限。随着DERs的部署增加，第一代优化框架（约2010-2015年）出现，主要依赖模型预测控制（MPC）和混合整数线性规划（MILP）解决确定性调度问题。自2015年起，数据驱动优化因其学习非线性关系和捕获不确定性的能力而得到广泛应用。交替方向乘子法（ADMM）和多智能体系统（MAS）等分布式优化方法实现了DERs、需求响应和ESSs的分散协调。与此同时，机器学习（ML）方法，特别是深度强化学习（DRL），被引入以管理随机性可再生能源发电和波动性负荷需求。自2020年以来，基于物理模型与人工智能（AI）结合的混合架构成为关键研究方向。数字孪生辅助优化、联邦学习和边缘计算等技术提高了实时决策能力，同时降低了通信延迟并保护了信息隐私。然而，这些新兴技术也带来了模型可解释性、计算复杂度、通信安全和跨平台泛化等方面的挑战。总体来看，ADN调度优化呈现三大趋势：（1）目标向多目标形式演进；（2）模型从确定性向鲁棒性和数据驱动方法转变；（3）优化框架从集中式向分布式和智能化方法演进。
1.3 ADN的关键特征
传统配电网与ADN的主要区别在于，ADN通过集成DERs、先进控制设备和通信基础设施，展现出增强的运行灵活性、自愈能力和自适应网络重构能力。与常规配电网相比，ADN的上述特性不仅增强了系统运行能力，也显著增加了调度优化的复杂性。例如，双向潮流和分布式资源使系统运行更加动态，而多样化设备的协调进一步扩展了优化变量和约束。因此，ADN调度优化不仅应考虑经济性能，还需考虑多源不确定性、设备耦合和实时决策需求。
1.4 控制需求与研究挑战
随着可再生能源和随机性负荷渗透率的增加，ADN的控制策略必须满足若干关键要求。首先，分布式电源、常规发电机与本地负荷之间的协调功率平衡对于最大化可再生能源利用率、降低网络损耗和维持电能质量至关重要。其次，为应对可再生能源的不确定性和新兴负荷的随机性，必须具备足够的运行灵活性和快速响应能力。这些控制策略带来了以下控制挑战：（1）管理可再生能源出力和负荷需求快速波动能力有限，需要更鲁棒的建模方法和复杂的不确定性处理手段；（2）各时空层级之间的协调不足，例如秒级电压调节、分钟级经济调度和小时间级网络重构之间缺乏有效协调，需要基于分层和时间耦合协调的优化架构；（3）较高的计算复杂度、数据安全和隐私保护可能导致通信延迟并降低实时运行性能；（4）在市场驱动的ADN中，参与者之间的非合作行为可能降低系统整体最优性，需要有效的激励机制来保障系统高效运行。
1.5 研究空白与本文贡献
尽管现有研究在处理上述挑战方面取得了实质性进展，但仍存在若干研究空白。首先，现有综述主要对优化算法或模型进行分类，缺乏对建模、求解方法和评估框架的系统性综合，因此未能充分揭示不同ADN优化策略的演进和适用性。其次，现有综述对不同研究之间的可比性讨论有限，而调度范围、灵活性资源、网络模型、时间特性、不确定性假设和运行要求的差异可能显著影响优化结果。第三，现有综述缺乏将当前挑战与未来研究方向和工程需求联系起来的统一分析框架。为弥补这些空白，本综述做出三点贡献：（1）开发了一个统一的分析框架，从调度范围、灵活性资源、目标、建模假设、时间特性、不确定性表示、求解方法和实际适用性等多个角度分析ADN调度优化研究；（2）通过考虑代表性优化模型和求解方法的适用性、优势、局限性及与不同ADN场景的兼容性，对其进行批判性评述；（3）从建模精度、计算效率、不确定性管理、协调机制和实际部署等角度讨论关键挑战和未来研究方向。
1.6 分析框架与文章结构
本文提出的框架考虑了八个主要维度：（1）调度范围与系统层级；（2）灵活性资源与协调机制；（3）优化目标与决策准则；（4）网络表示与物理建模；（5）时间特征与运行耦合；（6）不确定性表示；（7）优化方法与求解器特征；（8）实际适用性与部署考虑。这些维度的选择是因为它们共同决定了ADN调度优化问题的表述、可行性、性能评估和工程适用性。基于此框架，本文不仅根据所采用的优化方法分析现有研究，还分析其基本假设、运行特征和实现要求。在本综述中，ADN调度优化主要指对分布式能源、储能系统、可控负荷和其他灵活性资源进行网络级协调决策，以满足网络运行约束和运行目标。相比之下，设备级本地控制是指对单个DER、ESS或可控设备的调节。本综述仅在设备级控制直接支持或约束网络级调度决策时考虑它。文章其余部分组织如下：第2节概述ADN的关键建模方法并讨论其适用性和性能；第3节重点讨论优化算法及其优势和固有局限性；第4节进行关联前两节研究结果的比较性讨论；第5节分析现有研究面临的挑战；第6节介绍未来研究趋势；第7节总结主要结论。
2. ADN优化调节模型
本节从三个主要视角综述最优调度策略：多目标优化框架、物理约束建模和不确定性量化。这些方面对应于ADN调度优化的主要分析维度，决定了不同优化研究的表述、可行性和适用性。
2.1 多目标优化框架
为提高不同研究的可比性，本综述采用基于通用维度（如可控能力、响应性能、时间耦合特性和对网络运行的影响）的分析策略，而非直接比较其灵活性贡献。
a) 目标函数
在ADN调度的背景下，目标函数通常被表述为同时考虑经济性能、环境影响和运行可靠性的多目标优化问题。此类表述旨在通过对分布式发电（DG）、储能系统（ESS）、可控负荷和网络控制变量的协调调节，实现这些目标之间的平衡折衷。从数学建模的角度，此类问题通常可表示为式(1)中的多目标形式，其中不同的目标表述决定了ADN调度研究的运行偏好和评估标准。经济目标构成大多数ADN优化模型的基础，通常表述为总运行成本最小化，包括发电成本、购电成本、运行维护（O&M）成本和启停成本。随着可再生能源渗透率的提高，环境目标已从补充性考虑逐渐演变为不可或缺的优化标准，研究通常将排放相关目标与经济成本相结合。运行不确定性的增加进一步促进了可靠性目标融入ADN优化，供电可靠性、负荷损失惩罚和鲁棒性约束等可靠性相关指标被越来越多地纳入。相比之下，社会效益优化仍相对较少探索。
b) 多目标表述策略
为平衡多个优化目标，已开发了多种表述策略，包括加权求和法、ε-约束法、基于Pareto的优化以及层次分析法（AHP）等多准则决策方法。加权求和法是最早且最广泛采用的方法之一，通过加权聚合将多个目标转换为单个标量目标，具有公式简单和计算负担低的优点，但其性能高度依赖于权重选择，可能无法识别Pareto前沿的非凸区域。ε-约束法通过选择一个目标进行优化，同时将剩余目标转换为约束，避免了显式权重分配，在处理冲突目标时提供了更大的灵活性。AHP通过构建分层评估框架量化多个目标的相对重要性，通常与熵权法等主观权重方法结合使用。随着优化目标间冲突的增加，基于Pareto的优化方法逐渐成为平衡竞争目标的重要策略，通过生成一组非支配解而不需要预定义偏好权重，支持决策者根据实际运行评估不同方案的折衷关系。
c) 多时间尺度协调建模
可再生能源渗透率的提高使得多时间尺度协调建模成为ADN调度优化的重要组成部分。调度决策通常跨多个时间范围组织，包括日前调度、日内滚动调度和实时控制。现有研究通常采用分层或分阶段优化框架来协调不同时间范围的决策。早期的研究主要关注日前和日内调度之间的两阶段协调。随着可再生能源发电不确定性的增加，集成了场景生成、场景缩减和模型预测控制的基于场景的框架已被开发。多时间尺度建模也已扩展到网络运行和电压调节领域，分层电压控制策略和机会约束公式已被提出。总体而言，多时间尺度协调建模已从简单的分阶段调度演变为分层和不确定性感知的优化框架。
2.2 物理约束建模
在ADN多目标优化模型中，精确的物理约束建模对于确保调度方案的可行性和运行安全性至关重要。与代表系统级优化目标的目标函数不同，物理约束通过描述电网和系统组件的物理特性来定义可行运行区域。现有研究通常将物理约束分为四类：网络运行约束、设备运行约束、跨时间耦合约束以及拓扑和先进设备约束。
a) 网络运行约束
网络运行约束是物理约束建模的基础，描述控制电力传输和分配的电学定律。这些约束主要通过维持功率平衡、可接受的电压分布和支路负载限制来确保安全网络运行。节点有功功率平衡、电压幅值和支路容量约束是电压调节和潮流优化的基础，被广泛纳入ADN调度模型。网络模型的选择也影响结果可信度和计算要求，线性化或平衡网络模型通常降低计算负担，而非线性或不平衡模型能更准确地描述电压、相耦合和潮流特性，但通常需要更高的计算成本。
b) 设备运行约束
设备运行约束用于描述分布式发电机组、电压调节设备和可控负荷的物理运行范围，通常包括输出限值、爬坡率限值和设备特定的运行边界。这些表述确保了源-网-荷协调调度的物理可行性。与网络运行约束相比，设备运行约束提供了组件特性的更详细表示，提高了优化模型的实际适用性。然而，这些约束主要描述瞬时运行限值，无法捕获连续调度时段之间的动态交互。
c) 跨时间耦合约束
跨时间耦合约束源于储能系统（EMS）的动态特性，其荷电状态演化、爬坡限制和负荷转移特性建立了连续调度时段之间的时间依赖关系。SOC更新方程建立了连续调度区间之间的时间联系，为多阶段调度优化提供了基础。忽略这种时间耦合可能导致理论上最优但实际不可行的调度方案。
d) 拓扑与先进设备约束
在涉及网络重构和电力电子设备集成的情况下，必须考虑拓扑相关和先进设备约束。这些约束通常包括开关状态约束、辐射状约束和的无功功率调节限值。与常规网络运行约束相比，它们为可再生能源集成ADN提供了额外的控制自由度，但其应用仍受限于网络重构和电力电子设备协调带来的建模复杂性和计算负担增加。统计文献分析表明，ADN优化中的物理约束建模已从基本网络运行约束逐步转向设备运行限值、跨时间耦合和拓扑相关约束，反映了可再生能源集成配电系统运行复杂性的增加。
2.3 不确定性建模框架
在多目标优化框架的基础上，不确定性建模成为ADN调度优化的重要组成部分。可再生能源出力波动、负荷变化、EV充电行为和电价变化会显著影响调度结果。根据不确定性信息的可用性和质量，现有方法已从概率建模发展到鲁棒、风险约束、信息缺口和模糊框架。
a) 不确定性来源
ADN运行中的不确定性主要来源于可再生能源发电、电力需求、电价、EV充电行为和极端事件。光伏（PV）出力主要受太阳辐照度影响，风力发电受风速变化控制，通常分别使用Beta和Weibull分布表征。EV渗透率的增加进一步加剧了电力需求的随机性。电价波动和大规模停电也给ADN调度带来了相当大的运行不确定性。
b) 概率与统计建模方法
当有足够且可靠的历史数据时，概率建模构成不确定性分析的基础。在此框架下，不确定性通常使用基于历史数据的概率密度函数（PDFs）或离散场景集来描述，能有效捕获不确定变量的统计特征。然而，这些方法的性能依赖于足够的历史信息，当概率分布无法准确估计时其适用性会降低。
c) 鲁棒性与风险约束建模
为减少对精确概率分布的依赖，鲁棒优化通过构造不确定性集并确保最坏情况实现下的解可行性来表征不确定性。与概率方法相比，鲁棒方法提供了更强的不确定性保护，但可能引入额外的保守性。当需要满足明确的可靠性要求时，机会约束优化通过在约束违反概率上设置限制，为经济性能和运行可靠性之间提供了折衷方案。
d) 信息缺口与模糊建模方法
当统计信息严重受限或不可用时，不确定性建模从基于概率的方法转向信息无关框架。信息缺口决策理论（IGDT）无需预定义概率分布即可实现风险规避决策。模糊集理论通过隶属函数表示不确定参数，当不确定性无法被统计模型准确描述时提供有效解决方案。总体而言，ADN中的不确定性建模已从基于概率的方法转向更鲁棒和更少统计依赖的框架。
3. ADN求解器演进与优化方法
ADN调度复杂性的增加，以及多目标、物理约束、时间耦合和不确定性建模的集成，持续推动了优化方法的演进。本节从确定性数学规划到元启发式算法和新兴数据驱动优化框架，评述其演进过程，并考虑它们与不同ADN调度表述的兼容性。不同优化范式在准确性、可扩展性、计算负担和鲁棒性之间提供了不同的权衡。
3.1 ADN优化范式演进
ADN优化范式的演进受调度模型复杂性增加的驱动。随着优化问题从确定性单目标表述演进到包含多目标、物理约束、多时间尺度协调和不确定性的模型，求解方法也在不断进步以适应这些日益复杂的优化需求。早期ADN优化主要依赖确定性数学规划方法，如线性规划（LP）和非线性规划（NLP）。然而，非线性、离散决策变量、时间耦合和不确定性的增加逐渐促进了元启发式算法、随机规划和鲁棒优化的采用。最近，AI和数据驱动技术日益与传统方法融合，形成旨在提高计算效率和求解质量的混合优化范式。
3.2 确定性数学规划方法
经典数学规划方法代表了一类求解具有明确数学表述的ADN调度优化问题的技术。线性数学规划方法，包括LP和MILP，因其高计算效率和凸表述下获得全局最优解的能力而构成确定性优化的基础。NLP被引入以显式表示非线性潮流特性和最优潮流（OPF）问题，但可能面临收敛慢和大规模优化问题中局部最优解的问题。混合整数非线性规划（MINLP）结合了离散决策建模与非线性系统表示，而分解技术提高了大规模优化问题的计算效率。确定性数学规划方法提供了高建模精度和理论最优性，但其计算性能取决于模型凸性、表述复杂性和问题规模。
3.3 元启发式与进化算法
元启发式算法因其处理非凸、高维和多目标优化问题的灵活性而被广泛采用。进化算法是元启发式优化中最早且应用最广泛的分支之一。NSGA-II获得多目标优化的Pareto最优解，差分进化（DE）为连续优化问题提供了相对简单的结构和有效的搜索能力。粒子群优化（PSO）具有实现简单和早期搜索阶段收敛快的优点，其多目标变体MOPSO已扩展用于求解多目标ADN调度问题。群体智能算法，如蚁群优化（ACO）、人工蜂群（ABC）和灰狼优化（GWO），因其分布式搜索机制和灵活的探索能力而受到广泛关注。物理启发算法，如模拟退火（SA）和引力搜索算法（GSA），在优化过程中提供辅助搜索机制。由于单一元启发式算法可能难以同时平衡全局探索和局部开发，近期的研究越来越关注混合智能优化算法，通过结合互补算法来改善收敛行为、解多样性和计算效率。
3.4 面向不确定性的求解技术
根据不确定性信息和风险要求的不同水平，面向不确定性的求解技术已从随机规划发展到鲁棒和分布鲁棒优化。当有足够的概率信息时，随机规划通过两阶段或多阶段分解算法将不确定性转化为可处理的优化问题。当精确概率分布不可用时，鲁棒优化构造确定性等价表述以保持最坏情况实现下的解可行性。为平衡解的保守性和计算效率，分布鲁棒优化结合可用样本的统计特征和基于对偶的重构技术来处理分布模糊性。
3.5 学习辅助与数据驱动优化框架
数据驱动优化框架集成深度学习（DL）、强化学习（RL）和AI与专家知识，为复杂ADN优化问题实现自适应决策。强化学习已成为代表性的学习辅助优化技术，具备动态运行条件下的序贯决策能力。深度强化学习（DRL）进一步增强了实时自适应决策能力。DL技术通过从大规模运行数据中提取复杂非线性关系来改善优化。最近，AI与专家知识的集成促进了知识嵌入学习、可解释AI和人在环路优化框架的发展。
3.6 比较分析与求解器-模型兼容性
不同优化范式在模型适用性、计算复杂度、收敛行为和工程应用方面表现出不同特征。确定性数学规划方法可以为明确定义的优化模型提供精确解，但计算负担随模型规模和非线性程度增加。元启发式算法为非凸优化问题提供灵活的搜索机制，但计算效率受种群规模、参数设置和函数评估次数的影响。学习辅助优化算法增强了动态环境中的适应性，但其有效性取决于训练数据的可用性、质量和代表性。总体而言，没有一种单一的优化方法能够满足所有ADN优化问题的需求。
4. 讨论
与常规网络相比，ADN集成了DERs和ESSs，其经济、环境和可靠性性能取决于协调优化。尽管多目标优化已取得显著进展，实际应用仍面临与优化策略、不确定性管理和工程需求相关的挑战。
4.1 多目标优化策略
当前多目标优化策略主要包括加权求和、AHP、ε-约束和基于Pareto的方法。加权求和和AHP方法易于实现但高度依赖预设权重，限制了方案的多样性。相比之下，ε-约束和基于Pareto的方法避免了预设偏好，更适合复杂的非凸问题。然而，随着目标数量的增加，其计算负担也显著增长。未来研究应在一个统一框架内集成优化、学习和决策。DL技术可以改善可再生能源发电和负荷预测，进化算法生成多样化的Pareto最优解，TOPSIS等多准则决策方法可根据不同运行要求确定折衷解。有效的多时间尺度协调仍然是可再生能源集成ADN的关键。
4.2 不确定性管理
当前不确定性管理策略主要包括鲁棒优化、随机优化和数据驱动优化。鲁棒优化在最坏情况场景下保持解的可行性，适用于风险敏感应用；随机优化在概率信息可用时提供经济性能和运行风险之间的平衡；与AI集成的数据驱动优化可进一步支持动态运行条件下的自适应决策，但其性能高度依赖训练数据的可用性和质量。未来研究应侧重于集成数据处理、不确定性表征和优化的AI增强数据驱动框架。PCA等降维方法可以在不确定性建模和优化之前改善数据质量和计算效率。
4.3 算法选择与集成
不同优化方法在不同ADN优化场景下具有不同优势。经典数学规划方法可以为明确定义的单目标或小规模优化问题提供精确解，但其适用性因建模和计算复杂性的增加而降低。元启发式算法通过灵活的搜索机制解决了一些局限性，但其收敛速度、参数敏感性和缺乏理论全局最优保证仍是重要的局限性。数据驱动方法通过将DL与强化学习（RL）集成，进一步改善了动态环境中的自适应决策能力，但其性能高度依赖训练数据质量，模型可解释性和泛化能力仍是重要关切。未来ADN优化有望采用分层混合优化框架，经典数学规划处理显式物理约束，元启发式算法解决复杂的非凸搜索空间，数据驱动模型支持快速响应和动态调整。量子计算等新兴计算范式可能为大规模集成优化提供潜在机会。
5. 关键挑战
尽管前述研究取得了显著进展，但若干基本挑战仍限制着ADN多目标调度优化的部署。与模型可扩展性、不确定性处理、通信-计算协调和多智能体协作相关的挑战仍未得到充分解决。
5.1 模型与算法局限性
模型精度和计算可扩展性仍是主要挑战。经典数学规划方法可以为明确定义的优化问题生成精确解，但当非线性潮流约束、离散决策变量和多时间尺度耦合同时考虑时，其计算负担显著增加。元启发式算法和数据驱动方法为复杂优化问题提供了更大的灵活性，但其实际适用性仍受参数敏感性、收敛稳定性、数据依赖性和模型可解释性的影响。
5.2 不确定性处理缺陷
不确定性的准确表征是ADN调度优化中的另一个关键挑战。鲁棒优化可以在最坏情况下保持解的可行性，但可能产生保守的调度策略。随机优化在精确概率分布可用时可以平衡经济性和可靠性。数据驱动方法提供了更大的灵活性，但其有效性仍取决于数据质量和模型可解释性。根据信息可用性、风险要求和计算负担选择适当的不确定性表示方法仍是主要挑战。
5.3 通信-计算局限性
智能终端和传感器设备的大规模部署显著增加了ADN运行数据的规模和多样性。然而，通信带宽、传输延迟和网络可靠性仍限制实时数据处理能力。在极端天气和紧急运行条件下，通信延迟和计算瓶颈可能直接影响调度性能和系统安全。因此，通信基础设施与计算资源的有效协调对于ADN可靠的实时调度仍然至关重要。
5.4 多智能体冲突与市场不成熟
现代ADN涉及多个利益相关者，包括网络运营商、产消者和电力消费者，其运行目标往往不一致。信息不对称可能导致战略性行为，降低调度效率和资源利用率。同时，缺乏成熟的配电级市场机制限制了灵活能源交易和分布式能源的有效参与。分布式优化方法可以通过将复杂优化问题分解为协调的子问题来提高大规模ADN调度的可扩展性和计算灵活性，但这些优势伴随着通信开销和协调复杂性的增加。集中式和分布式优化之间的选择应取决于系统规模、通信基础设施和运行要求。
6. 未来研究方向
第5节讨论的挑战表明，未来的多目标调度优化不仅应改进单个优化算法，还应增强模型适应性、不确定性管理、系统协调和工程适用性。
6.1 混合与模块化优化框架
当前研究主要集中于改进单个算法的性能。ADN的异构架构和动态运行条件要求更灵活和可扩展的优化框架。未来研究应侧重于集成数学规划、启发式优化、强化学习（RL）和进化算法的模块化混合框架。
6.2 统一不确定性建模与鲁棒调度
随着RESs、柔性负荷和ESSs渗透率的增加，ADN的运行不确定性持续增加。开发统一的不确定性建模框架仍是一个重要的研究方向。分布鲁棒优化（DRO）因其能够平衡传统鲁棒优化的保守性和随机优化对精确概率分布的依赖性而受到越来越多的关注。未来研究应进一步研究在不同ADN调度条件下平衡鲁棒性、保守性、计算负担和数据要求的混合不确定性框架。
6.3 源-网-荷-储-市场协调调度
现有调度策略主要关注内部配电系统协调，而电-热-气综合系统、虚拟电厂和需求侧参与仍未得到充分考虑。从组件级向系统级协同调度的转变代表了一个重要的研究方向。将多能源系统与源-网-荷-储协调相结合可以提高系统级灵活性。博弈论、多智能体协同优化和基于合约的机制可以进一步支持利益相关者之间的协调和灵活的市场参与。
6.4 可解释人工智能与人在环路优化
尽管智能算法为复杂的调度问题提供了灵活的解决方案，但有限的模型可解释性仍限制其工程适用性。可解释人工智能（XAI）技术，包括特征归因、注意力机制、规则提取和因果推断，应被引入以提高模型透明度和决策可追溯性。此外，人在环路优化可以将学习能力与工程经验相结合。
6.5 工程部署与实时优化
尽管优化理论取得了重大进展，但许多调度模型因实时响应要求、通信约束和有限的计算资源而难以部署。构建可扩展和轻量级的优化框架至关重要。边缘计算、并行计算、模型压缩和轻量级优化等新兴技术为提高计算效率和实时性能提供了潜在解决方案。然而，大多数现有调度策略仍主要在标准化基准系统上验证，在通信延迟、硬件约束和异构部署环境下的实际性能仍未得到充分研究。此外，需要标准化调度接口和统一性能评估标准以提高跨平台兼容性并加速工程部署。
7. 结论
本研究系统评述了ADN多目标调度优化的最新进展，涵盖优化目标、物理约束、不确定性管理和优化算法。现有研究表明，ADN调度优化已从确定性优化向多目标、不确定性感知和智能化框架演进。然而，工程适用性仍受模型可扩展性、不确定性管理、通信-计算协调和模型可解释性的制约。未来研究应侧重于集成数学规划、面向不确定性的优化、AI和工程知识的混合优化框架。可解释AI、人在环路优化和云-边协同计算可能进一步支持可靠和可扩展的ADN调度。总体而言，智能、自适应、可解释和可扩展的优化框架对于支持可靠的ADN运行和加速实际部署至关重要。
