1. 研究目的与意义
随着电力系统的不断发展，配电网的运行状况也在变得日益复杂。人民生活质量不断提高，大中小城市对电能的需求均有所增长，尤其在夏季和冬季用电量的陡增是对配电网线路传输的巨大考验，要求尽可能减少跳闸停电对社会生活的影响。仅仅依赖节点电压约束难以满足要求。此外，新型的可再生能源技术不够成熟，产生电能受天气，取材，地域等因素影响，目前还处于试验阶段。不具备大量投入使用的能力。为解决此类问题，电储能元件技术不断发展，通过储能原件为输电线路提供弹性。也可以用于吸纳、减少配电网运行中的不确定性因素。在用电高峰期到用电低谷的变化过程钟起到缓冲作用，使得配电网长期满足节点电压约束。
2. 课题关键问题和重难点
本课题需着力解决的关键问题是如何建立一个合理的含有储能原件的配电网运行优化模型。由于配电网我运行情况的复杂性，要求能够分析出储能元件如何适应配电网运行时的不同情况。随机优化和鲁棒优化是目前处理分布式电源不确定性的两种主要方法，却存在统计精度与统计数量和成本无法兼顾等问题，而分布鲁棒优化能够有效平衡两者之间的矛盾。所以本课题将主要围绕建立两阶段鲁棒优化模型而展开。
本课题难点在于一方面微电网的经济调度以运行成本最小为目标，实现能源的高效利用。同时要考虑光伏、风机等分布式电源出力以及负荷用电的随机特性给微电网的运行提出要求。所以需要对不确定因素建模，模拟不确定性对配电网运行的影响。不同场景下如何合理分配储能弹性也是本课题的另一难点。
3. 国内外研究现状（文献综述）
可再生能源因受到天气因素的影响而为配电网运行带来了大量的不确定性因素。文献[1]以风电为例，将不确定因素设定为分布式电源（DG）和负荷，通过调整网络拓扑结构和风电、光伏发电、微型燃气轮机、储能、无功补偿等的出力，提出了实现动态重构与无功优化相结合的主动配电网综合优化模型。在考虑 DG 间相关性的基础上，基于原始数据采用拉丁超立方采样得到初始场景，利用手肘法确定 K-means 算法的聚类数，从而得到典型场景，场景分布的概率置信区间由 1-范数和∞-范数约束（用于寻找最恶劣情况）。关键点在于第二阶段动态重构模型的建立，在单时间优化时使用基于时序约束的改进层次聚类法是根据凝聚层次聚类法，将时间约束与配电网重构次数约束考虑在内，仅两相邻时间段可以进行凝聚。
所提出的模型需考虑可再生分布式电源和负荷的不确定性，通过对两阶段鲁棒优化模型的求解，要求能够得到“最恶劣”场景下系统运行成本最小的调度方案；文献[2]构建了基于两阶段鲁棒优化的微电网经济调度模型，考虑微电网内可再生分布式电源和负荷的不确定性及储能、需求响应负荷和可控分布式电源等的协调控制，通过一系列的模型推导和转换，将两阶段问题转变为具有混合整数线性形式的主问题和子问题进行求解。模型中增加了不确定性调节参数，可供微电网调度员灵活选择调度方案的保守程度，得到了分时电价机制下微电网中储能系统运行的边界条件。得到的日前调度方案具备更强的鲁棒性和抵御实时市场电价波动风险的能力。
文献[3]用降低电动汽车电力系统成本举例，通过采用分布鲁棒优化来评估受可再生电力输出和EVA充电需求的不确定性影响的成本，假设电动汽车出发时间、行程持续时间和能量消耗遵循均匀分布，并根据假设的均匀分布生成场景来表示这些电动汽车不确定性。利用电动分析来降低不确定性，并进一步分为延迟不确定性和消除不确定性。探索了电动汽车聚合器（EVA）的灵活性，将EVA充电需求转移到较低的能源价格下的小时数，并减少EVA充电需求和可再生能源输出的不确定性。
4. 研究方案
首先，为建立含有储能的配电网建立运行优化模型，选择使用分布式鲁棒优化（DRO）的手段。鲁棒是考虑最坏情况，而分布是指最坏情况的主体是环境参数的分布变量。从数学角度说，分布式鲁棒优化囊括随机规划和传统鲁棒优化两种形式。当分布式鲁棒优化下，环境变量的分布函数获知时，分布鲁棒优化退化为随机优化。仅知其不确定集时，退化为经典鲁棒优化。由于储能元件在配电网中应用需考虑经济效益且制造方无法准确计算不同情况下市场的具体的利润分布函数，从而不能直接计算期望利润值，而为了获得随机参数概率分布，一个自然的想法是通过历史数据对应的经验分布来近似描述真实概率分布，由此得到概率分布。分布式鲁棒优化的思想是假设真正概率分布与经验分布在概率空间重的统计距离不超过某一阈值。通过将其概率限制在可控区间内来实现经济性和风险防范的统一。
针对如何有效应对可再生能源出力不确定性因素问题，计划采用随机规划和场景分析法对不确定变量建模，模拟不确定因素对配电网运行的影响。其中，随机规划利用随机变量描述不确定信息，优化得到期望成本最调度方案；场景分析法则基于概率理论，将研究对象的不确定信息用场景的方式描述，所得到的调度方案需在不同场景下都具有较好的表现。两种方法的关键都在于以有限的场景模拟不确定变量特性。其中主要考虑了光伏、风机出力和负荷功率的不确定性，通过蒙特卡洛法生成场景及相应的概率，并最终利用混合整数线性规划方法求解随机优化模型。
5. 工作计划
在2月15日前完成相关文献阅读、完成文献综述并且根据参考文献确定本课题的大致研究方案，学习相关建模软件的使用方法。在3月10日前分析并列举储能原件在配电网不同运行情况下中的不同应用，以便后续建模时使用场景法时有足够充分的典型场景，降低求解的复杂度.在4月10日前建立配电网内储能元件优化调度模型，计算第一阶段和第二阶段的全部约束条件，推导出分布鲁棒优化下的概率置信区间。在5月前完成案例分析与研究，对优化模型进行算例分析比较，算例分析包括场景生成分析，优化结果分析，采用控制变量，分别对不加储能元件和添加储能元件的配电网在可再生能源投入时能否满足节点电压约束和减少不确定因素，根据不同场景合理分配储能弹性。并在后续完成相关报告撰写与查重。
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