黄治翰，汪 晗，李启迪，刘 闯

（1.国网湖北省电力有限公司鄂州供电公司，湖北 鄂州 436000；2.国网湖北省电力有限公司荆门供电公司，湖北 荆门 448000）

0 引言

随着国家节能减排要求的提高，可再生能源的利用率越来越高［1-4］。风能、太阳能等可再生能源的开发虽然一定程度上缓解了能源需求，但其大规模并网也给电力系统安全性和稳定性造成了一定威胁，也给电网经济调度带来了巨大挑战［5-8］。主动配电网（Active Distribution Networks，ADN）技术的发展为可再生能源大规模并网提供了便利，但由于ADN中涉及发电、储能和用电等各项成本，其经济性不容忽视［9-12］，因此，为了提高可再生能源的消纳能力和降低ADN 系统的投资成本，有必要对ADN 经济优化调度展开研究。

文献［13］针对风电出力的不确定性，为了消除风功率预测误差对ADN经济调度的影响，采用worstbest理论对预测结果进行鲁棒优化处理，建立了相应的ADN 经济优化调度模型；文献［14］利用储能设备消除ADN 系统中风电波动性的影响，建立了包含风力发电与储能设备的ADN 优化调度模型，并采用改进萤火虫算法对模型进行求解，取得了不错的应用效果；文献［15］为了增加ADN 优化调度的经济性和安全性，在建立ADN 优化调度模型的过程中考虑了需求侧资源的影响，应用算例分析验证了模型的有效性；文献［16］为了降低环境成本和提高经济效益，提出了一种包含分布式电源、储能系统的ADN 日前有功优化调度模型，采用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO）获得了最优解。上述研究虽然取得了一定研究成果，但由于ADN 优化调度目标函数和约束条件比较复杂，其模型和求解方法还有待进一步完善。……