计及需求响应的分布式光伏配电网双层优化规划

刘青; 仇志伟; 李志杰

doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0149

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计及需求响应的分布式光伏配电网双层优化规划

更新时间：2026-07-22

- 计及需求响应的分布式光伏配电网双层优化规划
- 计及需求响应的分布式光伏配电网双层优化规划
- 太阳能学报 2026年47卷第6期页码：698-708
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- DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0149
  中图分类号： TM732
- 网络首发：2026-07-08，
  
  纸质出版：2026
- 稿件说明：
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刘青, 仇志伟, 李志杰. 计及需求响应的分布式光伏配电网双层优化规划[J]. 太阳能学报, 2026,47(6):698-708.

刘青, 仇志伟, 李志杰. 计及需求响应的分布式光伏配电网双层优化规划[J]. 2026, 47(6): 698-708.
刘青, 仇志伟, 李志杰. 计及需求响应的分布式光伏配电网双层优化规划[J]. 太阳能学报, 2026,47(6):698-708. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0149.

刘青, 仇志伟, 李志杰. 计及需求响应的分布式光伏配电网双层优化规划[J]. 2026, 47(6): 698-708. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0149.

摘要

为灵活应对分布式光伏的不合理接入及光伏和负荷的时序波动性问题

提高配电网电压质量和运行经济性

提出一种源荷典型时序场景下考虑需求响应的双层优化规划方法。首先

提出SOM-KFCM聚类算法

该方法结合自组织映射的拓扑保持特性和核模糊C均值的非线性聚类能力

以提高聚类精度

并结合概率加权皮尔逊相关系数得到典型场景。然后通过计及需求响应和无功优化

综合调控配电网中的有功功率和无功功率

并建立双层规划模型。上层模型以年总综合成本和电压稳定指数为目标优化光伏规划方案

下层以每种场景下日运行成本最小为目标。为有效求解该模型

采用多策略改进鲸鱼算法增强全局搜索和跳出局部最优解能力

并与二阶锥规划结合进行求解

实现全局寻优和局部协同的最优联合规划方案。最后

通过算例进行仿真分析

结果表明该模型和方案能提升配电网的经济效益与稳定性。

Abstract

To flexibly address the issues of unreasonable integration of distributed photovoltaic （PV） systems and the temporal fluctuations of PV and loads

while improving voltage quality and operational efficiency in distribution networks

a bi-level planning method is proposed under typical source-load temporal scenarios considering demand response. Firstly

the SOM-KFCM clustering algorithm is introduced. This method combines the topological preservation characteristics of self-organizing maps （SOM） and the nonlinear clustering capability of kernel fuzzy -means （KFCM） to enhance clustering accuracy

and typical scenarios are derived using the probability-weighted Pearson correlation coefficient. Then

by incorporating demand response and reactive power optimization

the active and reactive power of the distribution network are jointly regulated

forming a bi-level planning model. The upper model optimizes the PV planning scheme with the goal of minimizing total annual costs and maximizing voltage stability indices

while the lower model aims to minimize daily operational costs for each scenario. To effectively solve this model

an improved whale optimization algorithm with multiple strategies is adopted to enhance global search capability and escape from local optima

and it is combined with second-order cone programming for solving

achieving a globally optimal and locally coordinated planning solution. Finally

simulation analysis through case studies demonstrates that the proposed model and planning scheme enhance both the economic benefits and stability of the distribution network.

关键词

Keywords

references

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