罗壮壮，蒋建东

(郑州大学 电气工程学院 河南 郑州 450001)

0 引言

随着传统配电网逐步向主动配电网(active distribution network,ADN)[1]转变,大量接入的光伏能源、风电和各种储能装置使得分布式电源(distributed generator,DG)的渗透率不断提高[2]。外界环境变化会影响风能和太阳能等可再生能源出力，从而使DG发电呈现间歇性，再加上负荷侧需求具有随机的特性，增加了电力系统的不确定性和可变性，导致在配电层面上系统的稳定性和经济性以及向终端用户供电的可靠性都面临巨大的挑战[3]。因此，考虑风光荷的不确定性，结合配电网主动管理措施实现有功-无功协调优化，在提高新能源消纳能力方面具有重要意义。

ADN动态优化模型属于最优潮流的范畴，本质上属于混合整数非线性规划(mixed integer non-linear programming,MINLP)[4]问题。目前，解决此种问题的方法主要有智能算法和数学规划两大类。文献[5]使用基于熵和距离的多目标粒子群算法，对DG接入配电网的优化选址进行分析。文献[6]针对传统粒子群算法种群多、样性少的缺陷，提出基于自学习迁移粒子群算法。但智能算法在计算过程中会反复调用潮流程序，导致求解时间较长，而且还会出现陷入局部最优解的问题。

近年来，以二阶锥规划(second-order cone programming,SOCP)为代表的凸规划技术被广泛应用于最优潮流和有功-无功协调优化等领域。文献[7]考虑了配电网中各种无功控制装置建立优化模型，并使用SOCP对模型中目标和约束条件进行凸处理，但对于风光荷的处理都是界定一个范围区间，并没有考虑风光荷的不确定性。……