Stochastic Scheduling of New Distribution System Considering Uncertainty of Residential Flexible Load Response

WANG Runzhu; WANG Hao; SHAO Changzheng; XIE Kaigui; HU Bo

doi:10.7500/AEPS20251116002

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Stochastic Scheduling of New Distribution System Considering Uncertainty of Residential Flexible Load Response

Basic Research | 更新时间：2026-10-10

- Stochastic Scheduling of New Distribution System Considering Uncertainty of Residential Flexible Load Response
- Automation of Electric Power Systems Vol. 50, Issue 19, Pages: 159-170(2026)
- 作者机构：
  
  1.重庆大学电气工程学院，重庆市 400044
  2.中国电力科学研究院有限公司，北京市 100192
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Key R&D Program of China(2023YFA1011304);National Natural Science Foundation of China(52477074)
- DOI：10.7500/AEPS20251116002
  CLC：
- Received：16 November 2025，
  
  Revised：2026-04-02，
  
  Online First：24 July 2026，
  
  Published：10 October 2026
- 稿件说明：
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王润铸,王淏,邵常政等.计及居民柔性负荷响应不确定性的新型配电系统随机调度[J].电力系统自动化,2026,50(19):159-170.

WANG Runzhu,WANG Hao,SHAO Changzheng,et al.Stochastic Scheduling of New Distribution System Considering Uncertainty of Residential Flexible Load Response[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(19):159-170.
王润铸,王淏,邵常政等.计及居民柔性负荷响应不确定性的新型配电系统随机调度[J].电力系统自动化,2026,50(19):159-170. DOI： 10.7500/AEPS20251116002.

WANG Runzhu,WANG Hao,SHAO Changzheng,et al.Stochastic Scheduling of New Distribution System Considering Uncertainty of Residential Flexible Load Response[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(19):159-170. DOI： 10.7500/AEPS20251116002.

摘要

价格信号引导下，居民柔性负荷具备可观的需求响应潜力，但受有限理性因素影响，其响应行为存在较大的不确定性。针对这一问题，提出一种小样本数据驱动的不确定性建模方法。该方法通过挖掘居民柔性负荷响应与其协变量之间的时变耦合特性，动态更新条件概率分布参数，从而有效缩窄高概率取值区间并提升不确定性刻画精度。在此基础上，构建面向新型配电系统的两阶段随机调度模型，采用条件风险价值量化尾部风险，并利用Benders分解算法降低模型求解复杂度。最后，基于改进的IEEE 33节点和IEEE 123节点测试系统开展数值分析。结果表明，所提方法能在经济性、风险规避能力与计算可行性之间实现较优平衡，为考虑居民柔性负荷响应不确定性的新型配电系统源-网-荷-储协同优化提供技术支撑。

Abstract

Guided by price signals

residential flexible loads exhibit considerable demand response potential

but their response behaviors are subject to substantial uncertainty due to bounded rationality. To address this issue

a few-shot data-driven uncertainty modeling method is proposed. By exploring the time-varying coupling characteristics between residential flexible load response and its covariates

the method dynamically updates the parameters of conditional probability distributions

thereby effectively narrowing high-probability value intervals and improving the accuracy of uncertainty characterization. On this basis

a two-stage stochastic scheduling model for new distribution systems is developed

in which the conditional value at risk (CVaR) is adopted to quantify the tail risk

and the Benders decomposition algorithm is used to reduce the model solving complexity. Finally

numerical analysis is carried out on the modified IEEE 33-bus and IEEE 123-bus test systems. Results demonstrate that the proposed method can achieve a favorable balance among economic performance

risk aversion capability

and computational feasibility

thereby providing technical support for the coordinated optimization of “source-grid-load-storage” in new distribution systems considering the uncertainty of residential flexible load response.

关键词

Keywords

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