基于移动储能与配电网协同的低碳鲁棒优化运行策略

马欣梅; 李晓露; 柳劲松; 林顺富; 沈运帷

doi:10.20204/j.sp.2025.08003

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基于移动储能与配电网协同的低碳鲁棒优化运行策略

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- 基于移动储能与配电网协同的低碳鲁棒优化运行策略
- Low-carbon Robust Optimization Strategy for Coordinated Operation of Mobile Energy Storage and Distribution Networks
- 智慧电力 2025年53卷第8期页码：20-28
- 作者机构：
  
  1. 上海电力大学电气工程学院,上海,200090
  2. 国网上海市电力公司电力科学研究院,上海,200437
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.08003
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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马欣梅,李晓露,柳劲松,林顺富,沈运帷.基于移动储能与配电网协同的低碳鲁棒优化运行策略[J].智慧电力,2025,53(8):20-28.

MA Xinmei, LI Xiaolu, LIU Jinsong, et al. Low-carbon Robust Optimization Strategy for Coordinated Operation of Mobile Energy Storage and Distribution Networks[J]. 2025, 53(8): 20-28.
马欣梅,李晓露,柳劲松,林顺富,沈运帷.基于移动储能与配电网协同的低碳鲁棒优化运行策略[J].智慧电力,2025,53(8):20-28. DOI： 10.20204/j.sp.2025.08003.

MA Xinmei, LI Xiaolu, LIU Jinsong, et al. Low-carbon Robust Optimization Strategy for Coordinated Operation of Mobile Energy Storage and Distribution Networks[J]. 2025, 53(8): 20-28. DOI： 10.20204/j.sp.2025.08003.

摘要

为应对高比例可再生能源接入的低碳调度需求，提出一种融合移动储能时空灵活性的2阶段协同优化方法。首先，构建交通—电网耦合下的移动储能容量—位置联合规划模型，基于图论解析交通拓扑，确定成本最小化的预配置方案；其次，建立计及低碳成本的配电网动态优化模型，提出基于改进碳排放流理论的节点碳势量化方法，精准追踪源-荷碳足迹。针对风光出力不确定性，采用基于Wasserstein距离的数据驱动分布鲁棒优化方法，通过双层对偶转换与二阶锥松弛实现高效求解；最后，基于IEEE 33节点配电网与25节点交通网的案例研究表明，该策略可使系统运行成本降低6.2%，碳排放强度下降28.9%。

Abstract

To address the low-carbon scheduling requirements of distribution networks with high renewable energy penetration

a two-stage collaborative optimization method integrating the spatiotemporal flexibility of mobile energy storage (MES) is proposed. First

a joint capacity-location planning model for MES under power-transportation coupling is constructed. By leveraging graph theory to analyze transportation topology

a cost-minimized pre-configuration scheme is determined. Second

a dynamic optimization model for the distribution network incorporating low-carbon costs is established. An improved carbon emission flow theory is proposed to quantify nodal carbon potential

enabling precise tracking of source-load carbon footprints. To address uncertainties in wind/solar power output

a data-driven distributionally robust optimization method based on Wasserstein distance is adopted. Efficient solution is achieved through the dual transformation of the bi-level model and second-order cone relaxation. Finally

case studies on an IEEE 33-node distribution network coupled with a 25-node transportation network demonstrate that the proposed strategy reduces system operating costs by 6.2% and decreases carbon emission intensity by 28.9%.

关键词

Keywords

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