配电网规划中的双层随机优化：面向不确定性处理的决策依赖型分布鲁棒联合机会约束

《IEEE Potentials》：Bi-level stochastic optimization in distribution network planning: Decision-dependent distributionally robust joint chance constrained for uncertainty handling

　　

摘要：

异质配电网资源，如可再生能源和电动汽车（EVs），给主动配电网规划带来了显著挑战。本文提出了一种双层随机优化框架，通过带有拒绝集的电动汽车集成机制，实现可再生能源发电、柔性负荷、电网容量和储能系统的协同优化。构建了混合整数非线性规划模型，在技术和运行约束下最小化总规划成本，其中上层投资决策与下层运行相耦合。针对电动汽车需求和可再生能源输出的长短期不确定性，采用基于场景的决策依赖分布鲁棒联合机会约束方法进行了有效表征。最后，通过线性化将提出的双层模型转化为单层优化问题，显著降低了计算复杂度。在25节点系统、IEEE 141节点系统和IEEE 300节点系统上的仿真结果表明，所提方法显著降低了总规划成本，缓解了电压越限和线路拥塞问题，同时保持了计算可扩展性。