周 丹，任志伟，黄弘扬，马俊超，刘业伟，戴慧雯

（1浙江工业大学信息工程学院，浙江 杭州 310023；2国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，浙江 杭州 310014）

近些年来，主动配电网（active distribution network，ADN）的研究早已是国内外学者探索电力系统领域的一个热门研究问题[1-2]。主动配电网是传统配电网向智能配电网发展的必经阶段，可以在一定程度上，解决分布式电源（distributed generation，DG）、储能系统[3-4]（electrical storage system，ESS）等设备大量接入配电网中的弊端，诸如电压波动、潮流双向流动、谐波污染等[5-6]，进而增强配电网电能质量，提高系统整体的经济性和高效益。而且ADN的优化调度是系统实施主动管理、实现网络经济安全运行的核心技术和重要手段[7]，因此在当前的ADN研究中，其优化调度也日益重要。

当前，国内外学者对ADN协调优化调度已进行了大量的研究，文献[8]采用头脑风暴优化算法，重点对各类DG进行协调优化，从而建立了ADN调度模型，文献[9-10]在ADN调度模型中，既考虑了DG，又添加了储能等可控资源，注重ADN多资源协调调度，从而实现运行效益最大化，但文献[8-10]均忽略了需求响应（demand response，DR）在ADN优化调度中的重要作用。而在实际配电网运行中，DR承担着用户侧管理的作用，通过各种激励手段促使电力用户改变电力消费模式，实现负荷的调节和转移，有助于提高配电网运行的经济性和可靠性。

文献[11]通过分析价格响应型和直接可控型DR，以运营成本、网损、用户用电成本最小为目标，构建智能电网调度模型，文献[12]提出一种两阶段随机架构，用于微电网……