摘要
随着能源转型和可再生能源的快速发展，分布式电源在智能电网中的渗透率持续提高，其优化调度成为提升系统效率与稳定性的关键问题。本研究针对分布式电源接入后智能电网面临的不确定性与复杂性，提出了一种基于多目标优化的分布式电源调度策略。通过结合预测误差分析与鲁棒优化方法，该策略能够在满足负荷需求的同时，最小化运行成本并降低碳排放量。研究采用改进的粒子群算法对模型进行求解，有效提升了计算效率与结果精度。基于实际电网数据的仿真结果表明，所提方法能够显著改善系统的经济性和环保性能，并具备较强的抗不确定性能力。此外，本研究创新性地引入了动态权重调整机制，以平衡不同目标之间的冲突，为实际工程应用提供了重要参考。总体而言，该研究不仅为分布式电源的高效利用提供了理论支持，还为智能电网的可持续发展开辟了新的路径。
关键词：分布式电源调度；多目标优化；鲁棒优化
Abstract
With the rapid development of energy transition and renewable energy, the penetration rate of distributed generation in smart grids continues to increase, making its optimal dispatch a critical issue for enhancing system efficiency and stability. This study addresses the uncertainties and complexities faced by smart grids after the integration of distributed generation by proposing a multi-ob jective optimization-based dispatch strategy for distributed generation. By integrating prediction error analysis with robust optimization methods, this strategy can minimize operational costs and carbon emissions while satisfying load demands. The study employs an improved particle swarm optimization algorithm to solve the model, effectively improving computational efficiency and result accuracy. Simulation results based on real grid data demonstrate that the proposed method significantly enhances the economic and environmental performance of the system and exhibits strong resilience to uncertainties. Additionally, this research innovatively introduces a dynamic weight adjustment mechanism to balance conflicts among different ob jectives, providing important references for practical engineering applications. Overall, this study not only offers theoretical support for the efficient utilization of distributed generation but also opens new avenues for the sustainable development of smart grids.
Keywords：Distributed Power Scheduling; Multi-ob jective Optimization; Robust Optimization
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 智能电网与分布式电源概述 1
(二) 优化调度策略的研究背景与意义 1
(三) 国内外研究现状分析 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、分布式电源优化调度的基础理论 2
(一) 智能电网中的分布式电源特性 2
(二) 优化调度的核心数学模型 3
(三) 关键算法在调度中的应用 3
(四) 理论框架对实际系统的适配性 4
三、分布式电源优化调度的关键技术 4
(一) 数据驱动的负荷预测方法 4
(二) 多目标优化在调度中的实现 5
(三) 不确定性因素的建模与处理 6
(四) 实时调度与离线规划的结合 6
四、案例分析与优化调度效果评估 7
(一) 实际智能电网系统案例介绍 7
(二) 调度策略的实施过程分析 7
(三) 优化效果的量化评估方法 8
(四) 结果讨论与改进建议 9
结 论 10
参考文献 11
随着能源转型和可再生能源的快速发展，分布式电源在智能电网中的渗透率持续提高，其优化调度成为提升系统效率与稳定性的关键问题。本研究针对分布式电源接入后智能电网面临的不确定性与复杂性，提出了一种基于多目标优化的分布式电源调度策略。通过结合预测误差分析与鲁棒优化方法，该策略能够在满足负荷需求的同时，最小化运行成本并降低碳排放量。研究采用改进的粒子群算法对模型进行求解，有效提升了计算效率与结果精度。基于实际电网数据的仿真结果表明，所提方法能够显著改善系统的经济性和环保性能，并具备较强的抗不确定性能力。此外，本研究创新性地引入了动态权重调整机制，以平衡不同目标之间的冲突，为实际工程应用提供了重要参考。总体而言，该研究不仅为分布式电源的高效利用提供了理论支持，还为智能电网的可持续发展开辟了新的路径。
关键词：分布式电源调度；多目标优化；鲁棒优化
Abstract
With the rapid development of energy transition and renewable energy, the penetration rate of distributed generation in smart grids continues to increase, making its optimal dispatch a critical issue for enhancing system efficiency and stability. This study addresses the uncertainties and complexities faced by smart grids after the integration of distributed generation by proposing a multi-ob jective optimization-based dispatch strategy for distributed generation. By integrating prediction error analysis with robust optimization methods, this strategy can minimize operational costs and carbon emissions while satisfying load demands. The study employs an improved particle swarm optimization algorithm to solve the model, effectively improving computational efficiency and result accuracy. Simulation results based on real grid data demonstrate that the proposed method significantly enhances the economic and environmental performance of the system and exhibits strong resilience to uncertainties. Additionally, this research innovatively introduces a dynamic weight adjustment mechanism to balance conflicts among different ob jectives, providing important references for practical engineering applications. Overall, this study not only offers theoretical support for the efficient utilization of distributed generation but also opens new avenues for the sustainable development of smart grids.
Keywords：Distributed Power Scheduling; Multi-ob jective Optimization; Robust Optimization
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 智能电网与分布式电源概述 1
(二) 优化调度策略的研究背景与意义 1
(三) 国内外研究现状分析 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、分布式电源优化调度的基础理论 2
(一) 智能电网中的分布式电源特性 2
(二) 优化调度的核心数学模型 3
(三) 关键算法在调度中的应用 3
(四) 理论框架对实际系统的适配性 4
三、分布式电源优化调度的关键技术 4
(一) 数据驱动的负荷预测方法 4
(二) 多目标优化在调度中的实现 5
(三) 不确定性因素的建模与处理 6
(四) 实时调度与离线规划的结合 6
四、案例分析与优化调度效果评估 7
(一) 实际智能电网系统案例介绍 7
(二) 调度策略的实施过程分析 7
(三) 优化效果的量化评估方法 8
(四) 结果讨论与改进建议 9
结 论 10
参考文献 11
