张宇威，肖金星，杨军，徐冰雁，李蕊，李勇汇

(1.武汉大学电气与自动化学院，武汉市 430072；2．国网上海市电力公司，上海市 200122)

0 引 言

近年来，随着能源供需矛盾、气候变化和环境问题日益加剧，发展可再生能源成为未来能源系统的主要要求之一[1]。微网(microgrid，MG)作为集成各类分布式发电系统的有效形式，解决了大规模可再生能源的集成应用问题。多微网(multiple microgrids，MMGs)针对区域内邻近的分布式发电机组、MG和负荷的能量管理进行协调，不但可以降低MG对配电网(distribution network，DN)运行安全性的不利影响，而且可以提高可再生能源的消纳率[2]。由于DN与MMGs是包含多个利益主体以及多种不同类型分布式机组的耦合系统[3]，如何在考虑可再生能源不确定性的前提下，兼顾各方利益，实现配电网与多微网系统可靠、经济运行调度是目前亟需解决的重要问题。

随着以风电、光伏为代表的可再生能源接入量的不断增加，其不确定性会给配电网与多微网系统运行的可靠性、经济性带来较大的挑战[4]。目前针对配电网与多微网系统中可再生能源不确定性的处理方法主要包括随机优化模型[5-6]、机会约束优化模型[7-8]、鲁棒优化模型[9-14]等。文献[5]采用随机优化，以拉丁超立方采样来产生随机场景，并采用同步回代削减法来缩减场景。文献[8]采用机会约束优化来描述可再生能源的不确定性问题，将旋转备用约束以概率形式描述。然而，随机优化方法需要实际工程中难以获得的随机因素的概率分布或者较多的数据样本，且计算速率和结果受场景数量的影响；……