基于改进和声搜索算法的主动配电网源-荷-储协同调度技术

《Symmetry》：Improved HSO-Based Collaborative Scheduling Technology for Source–Load–Storage in Active Distribution Networks

　　

主动配电网（ADNs）在可再生能源高渗透率下面临源侧发电、荷侧响应与储侧调节协同困难的挑战。为解决风电、光伏出力及负荷需求波动所导致的高运行成本与资源协调不足问题，提出一种基于改进和声搜索优化（improved-HSO）算法的主动配电网源-荷-储协同调度技术。构建以总运行成本最小为目标的协同调度模型，模型中综合考虑风电、光伏发电、储能系统（ESS）与需求响应（DR），并将碳排放成本纳入目标函数。提出一种融合自适应搜索、自适应变异、模拟退火接受机制与精英保留策略的改进和声搜索算法（improved-HSO），以增强优化性能。此外，设计双储能系统（dual-ESS）协同调度策略，以提升储侧调节能力。仿真研究采用IEEE 33节点配电系统验证所提方法，设置并分析五个递进场景，同时开展ESS容量与DR参与水平的交叉敏感性分析，以评估所提方法在不同资源配置下的适应性。仿真结果表明，协同调度场景的总成本降至元，双储能场景的总成本进一步降至元。上述发现表明，所提方法为主动配电网提供了良好的经济性与调度灵活性。

一、研究背景与问题提出

随着可再生能源在配电系统中渗透率的持续提升，主动配电网（ADNs）的运行面临显著挑战。风电与光伏出力的强波动性以及负荷需求的时变特性，使得配电网运行状态持续变化。若源侧发电、荷侧柔性负荷与储侧储能系统（ESS）等灵活资源未能有效协调，配电网可能出现功率失衡、可再生能源弃电、电压偏差以及高额购电成本等问题。现有调度方法主要分为三类：源-网-荷协同调度方法、多时间尺度预测与调度方法、基于储能与需求响应（DR）的灵活资源协同调度方法。然而，多数源-网-荷方法侧重于分布式发电与柔性负荷的协调，对储侧调节过程的描述不够充分；多时间尺度方法性能高度依赖预测精度，且ESS、DR与网络约束间的耦合关系增加了模型复杂度；基于ESS与DR的方法往往将二者视为独立资源，储侧能量时移与荷侧响应的协同运行机制尚未充分探讨。此外，随着灵活资源增多，调度问题呈现高维非线性特征，基本和声搜索优化（HSO）算法在高维约束调度问题中易陷入早熟收敛且局部搜索精度不足。因此，有必要发展一种能够联合考虑可再生能源、ESS、DR、网络运行约束与改进优化算法的源-荷-储协同调度方法。

二、研究内容与主要结论

研究人员针对上述问题，提出一种基于改进和声搜索优化（improved-HSO）算法的主动配电网源-荷-储协同调度技术。该研究将风电、光伏发电、ESS与DR纳入统一调度模型，以总运行成本最小为优化目标，综合考虑购电成本、可再生能源运行成本、弃电惩罚成本、ESS运行成本、DR补偿成本、碳排放成本及运行惩罚项。同时引入SOC约束、电压约束、支路电流约束与潮流收敛条件，确保调度结果的可行性与安全性。仿真采用IEEE 33节点配电系统，设计五个递进场景进行验证。结果表明：改进HSO算法在协同调度场景中取得低于基本HSO、差分进化（DE）与遗传算法（GA）的运行成本；源-荷-储协同调度场景（S4#）总成本降至30,438.59元，双储能协同调度场景（S5#）进一步降至30,314.87元，较基准场景成本节约达31.40%；双ESS结构将单台储能的日均充放电次数由7.1/6.8次降至4.25/4.00次，有效分担调节任务。网络安全性验证表明，S5#场景下所有节点电压严格限制在0.95-1.05 p.u.安全范围内，最大支路负载率降至85%以下，潮流收敛率达100%。该研究为主动配电网的经济安全运行提供了有效的调度框架。

三、关键技术方法概述

研究人员采用的主要技术方法包括：（1）构建源-荷-储协同调度模型，将风电、光伏、ESS与DR资源及多种经济成本项和运行惩罚项纳入统一目标函数；（2）提出改进HSO算法，通过自适应搜索系数调节迭代过程中的搜索范围，自适应变异机制增强种群多样性，模拟退火接受机制降低早熟收敛风险，精英保留策略防止最优解丢失；（3）设计双ESS协同调度策略，采用同向互斥机制避免冗余储能动作，并引入运行收益机制体现储能放电的经济价值；（4）采用前推回代潮流计算方法验证网络运行状态。仿真基于IEEE 33节点配电系统，在MATLAB R2022b环境中实现。

四、研究结果分析

4.1 优化性能与成本分析

通过对比基本HSO、改进HSO、DE与GA四种算法在五个场景下的优化结果，改进HSO在S4#场景中总成本为30,438.59元，在S5#场景中为30,314.87元，均为四种算法中最低。S5#场景下改进HSO的购电成本为28,418.84元，碳排放成本为264.10元，均为最低水平。ESS原始成本为246.83元，运行收益为163.58元，净成本为83.25元。50次独立运行的统计分析表明，改进HSO在随机适应度景观下保持显著更低的期望均值成本与更小的方差，收敛速度与精度均优于对比算法。

4.2 源-荷-储调度特性分析

净负荷曲线分析表明，S4#场景中源-荷-储协同调度显著降低了晚高峰时段的净负荷峰值，改进HSO将峰值净负荷降至约kW。S5#场景中双ESS结构进一步提升了储侧调节能力，改进HSO产生更平滑协调的净负荷曲线。DR结果分析显示，改进HSO在高峰时段采用较高的DR水平以降低购电需求，在低谷或过渡时段DR可为负值以维持负荷平衡。源-荷-储调度结果与双ESS运行及SOC分析表明，两台ESS在不同时段承担差异化调节任务，改进HSO实现了更协调的充放电分配，总SOC在整个调度周期内保持在可行范围内。

4.3 网络安全约束验证

电压分布分析表明，基准场景（S1#）在晚高峰时段（18:00-21:00）出现严重电压跌落，最低电压降至约0.935 p.u.，违反0.95 p.u.下限。S5#场景中，ESS放电的本地功率支撑与DR的负荷削减有效缓解馈线重载，所有节点电压全天严格限制在安全范围内。支路负载率方面，S1#场景主馈线在高峰时段存在热过载，S5#场景最大线路负载率降至85%以下。所有场景中前推回代潮流实现100%收敛率，惩罚项成功优化至零。

4.4 敏感性分析

ESS容量比（0%-200%）与DR参与水平（0%-100%）的3D交叉敏感性分析表明，总运行成本形成非线性梯度曲面。沿单一资源轴，成本先快速下降后逐渐平缓，表明单一资源过度投资存在边际效用递减。基准点（100% ESS与100% DR）位于高成本效益区域，验证了源-荷-储多资源协同优于单一灵活资产的经济性。

五、结论与讨论

研究得出以下主要结论：（1）改进HSO算法在协同调度场景中取得优于基本HSO、DE和GA的运行成本，能够更好地求解耦合的源-荷-储调度问题；（2）源-荷-储协同调度策略有效改善主动配电网经济运行，S4#场景总成本降至30,438.59元，ESS实现能量时移，DR重塑负荷曲线，降低高成本时段对上极电网的依赖；（3）双ESS协同调度策略进一步提升储侧调节能力，S5#场景总成本降至30,314.87元，避免冗余储能动作并体现有效放电的经济价值。网络安全性验证与敏感性分析进一步证实了所提调度方法的可行性。

研究局限方面，仿真主要基于典型日运行剖面开展。未来工作可引入更多季节性负荷曲线与可再生能源出力剖面以丰富测试条件，进一步分析电价与碳价的影响，并在更大规模配电网络上验证所提方法的适应性。