数据驱动背景下的主动配电网分布鲁棒优化调度研究

丁泽华，付珊珊
(齐齐哈尔大学 计算机与控制工程学院，黑龙江 齐齐哈尔 161006)

    摘 要 ：在“双碳”战略背景下，高比例可再生能源、响应负荷的接入加剧了主动配电网运行的不确定性。提出一种基于数据驱动的两阶段分布鲁棒优化调度模型，通过改进的拉丁超立方抽样和谱聚类联合密度聚类技术构建了反映风光荷价多重不确定性的典型场景 ；进而构建考虑需求响应的主动配电网两阶段优化模型 ：第一阶段以综合系统运行成本最小为目标进行预调度，第二阶段应对恶劣的分布式能源波动，以电压质量惩罚、运行调整与弃能切负荷成本最小为目标进行再调度。采用 1- 范数和∞ - 范数构造概率模糊集，并采用列与约束生成算法 (C&CG) 求解使模型结果足够适应恶劣环境下的运行要求。以改进的 IEEE 33 节点系统进行仿真验证，结果表明 ：所提方法在保证系统鲁棒性的同时具有良好的经济性，与随机规划 (SP) 和确定性优化 (DO) 模型相比，总成本分别降低 8.35% 与 2.34%，证明所提模型应对恶劣场景的有效性。
    关键词 ： 主动配电网 ；分布鲁棒优化 ；数据驱动 ；需求响应
    中图分类号 ：TM715     文献标识码 ：A     文章编号 ：2097-6623(2026)05-0008-10

Research on Distributionally Robust Optimization Dispatch for an Active
Distribution Network Under Data-Driven Context

DING Ze-hua, FU Shan-shan
（ School of Computer and Control Engineering, Qiqihar University, Qiqihar 161006, China）
 

    Abstract: In the context of the “dual carbon” strategy, the integration of a high proportion of renewable energy and responsive loads exacerbates the operational uncertainties of active distribution networks. A data-driven two-stage distributionally robust optimization dispatch model is proposed. Typical scenarios that capture the multiple uncertainties of wind, solar, load, and price are constructed by using an improved Latin hypercube sampling method, and spectral clustering combined with density clustering techniques. Subsequently, a two-stage optimization model considering demand response for the active distribution network is established. In the first stage, pre-dispatch is performed with the objective of minimizing the comprehensive system operation cost. In the second stage, to cope with severe distributed energy fluctuations, re-dispatch is executed aiming to minimize the costs of voltage quality penalty, operational adjustment, the cost of energy curtailment, and load shedding. The 1-norm and ∞-norm are employed to construct the probability ambiguity set, and the column-and-constraint generation (C&CG) algorithm is adopted to solve the model, ensuring that the results can adapt well to operational requirements under adverse conditions. Simulation verification on a modified IEEE 33-bus system demonstrates that the proposed method guarantees system robustness while possessing favorable economic performance. Compared with stochastic programming (SP) and deterministic optimization (DO) models, the total cost is reduced by 8.35% and 2.34%, respectively, proving the effectiveness of the proposed model in handling adverse scenarios.
    Key words: active distribution network; distributionally robust optimization; data-driven; demand response
 

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