尉耀稳，李跃龙，陈思超，杨波，周国华

(1.浙江中新电力工程建设有限公司，浙江 杭州 311201；2.中国电力科学研究院有限公司，江苏 南京 210009；3.国网浙江杭州市萧山区供电有限公司，浙江 杭州 311202)

0 引言

能源枯竭和环境污染是全人类共同面临的难题，光伏发电(photovoltaic,PV)、风力发电(wind turbine,WT)等可再生能源发电可以提供清洁的电能供应，在配电网中的渗透率不断提高[1—2]。同时，分布式储能系统(energy storage system,ESS)作为可再生能源消纳和利用的有效途径，近年来发展迅速[3]。可再生能源出力具有典型的随机性与不确定性，传统的确定性优化方法难以满足配电网安全运行需求，因此不确定性环境下配电网的优化调度成为当前研究热点[4—5]。

PV、WT以及ESS等源储资源具有不同的运行特性，对配电网中传统设备和多类型源储设备进行协调优化，可以有效提高配电网运行的安全性和经济性[6—8]。此外，考虑不确定性的配电网优化调度方法，主要以随机规划(stochastic programming,SP)[9—10]和鲁棒优化(robust optimization,RO)[11—14]为典型代表。文献[15]对SP理论及其应用进行了综述分析，文献[16]基于场景削减的SP构建了配电网多时间尺度优化模型。鉴于不确定变量的真实概率分布是复杂难获的，SP理论具有鲁棒性低的缺点。虽然已有研究通过调节风险度来提高SP的鲁棒性[17]，但由于通过假设或多个场景的不确定变量分布描述与实际情况具有较大差别，调节风险度的方法难以真正解决鲁棒性低的问题。

RO可以保证不确定变量在给定不确定集内任意变化时，始终满足系统安全约束。……