【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】（Matlab代码实现）

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💥1 概述

文献来源：

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近年来极端灾害导致电网大停电事故频繁发生［1］ ，配电网韧性反映配电系统对灾害的抵御、适应与恢复供电的能力［2］ ，受到了广泛关注。此外，为应对能源枯竭和环境污染的双重危机，大量分布式电源（DG）、电能替代负荷接入配电网，为负荷恢复提供了解决方案［3］ 。因此，在灾害前后有效利用各类分布式资源以减少停电损失，对提升配电网韧性具有重要意义。

考虑配电网内接入了光伏、移动储能、电动汽车充电桩（EVS）与柴油发电机等分布式资源，电网-交通网融合系统示意结构如图 1 所示。在灾害发生前配电网内负荷由上级主网供电，灾害发生后配电网失去主网供电且出现若干条线路故障，交通网络在灾害负荷恢复期间的实时通行能力受到灾害影响。

目前，国内外学者对利用分布式资源进行灾后恢复进行了广泛研究，主要包括孤岛微电网、应急发

电机与移动资源等方面［4］ 。在孤岛微电网方面，文献［5］提出一种利用 DG 和远程控制开关恢复重要负荷的微电网形成机制。文献［6］在主网与配电线路故障时，利用柴油发电（DEG）、固定式储能与光伏（PV）机组恢复负荷。文献［7］提出一种基于计划微电网的负荷恢复方法，在主网供电中断时使负荷削减成本最小。文献［8］提出了考虑负荷分布与燃料型 DG 选址定容的恢复策略，减少了应急电源储备量。上述研究均需要预先配置微电网或大量燃料型电源，投资成本较高且不利于碳减排。

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在电网-交通网融合系统中，移动储能的调度状态由其充放电状态和交通运输状态共同决定，具有

时空耦合特性。考虑移动储能 i 在节点 j 与节点 k 间的交通通行时间 T ME i，j，k ( t )与安装配置时间 T0 ME ，建立 移动储能的时空动态调度模型，设运输过程不消耗电能，其时空动态调度如图 2 所示。

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面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略研究

一、配电网韧性的定义与评价指标

1. 韧性的多阶段特性 配电网韧性被定义为系统在极端事件（如自然灾害）中表现出的全过程能力，包括：

• 灾前：主动感知、预判灾害并优化资源布局（如移动储能）的能力。
• 灾中：抵抗扰动、维持关键负荷供电的鲁棒性。
• 灾后：快速恢复供电的适应性与自愈能力。
  美国、欧盟等机构进一步细化了韧性特征，如鲁棒性、机敏性、恢复力和学习力。

2. 评价指标与不足

• 静态指标：基于网络拓扑的连通性、中心性等，反映系统结构的抗毁性。
• 动态指标：如恢复供电时间、甩负荷成本、系统性能曲线下的缺失面积（韧性三角形/梯形模型）。
• 现存问题：现有指标多侧重单一阶段，缺乏动态多阶段耦合的评估体系，且对灾害类型（台风、地震等）的针对性不足。

二、移动储能技术的基本原理与应用场景

1. 技术原理

• 核心组件：电池组（锂离子为主）、逆变器、控制系统，支持灵活充放电。
• 功能特性：即插即用、快速响应（毫秒级）、可移动部署。
• 容量分类：1度电以下用于小型设备供电，1度电以上支持家庭备电或孤岛运行。

2. 应用场景与优势

• 极端事件应对：灾后快速恢复关键负荷供电，替代传统燃油发电机。
• 日常优化：参与电力调峰、电压支撑，降低网损。
• 局限性：储能容量有限、高成本（约0.8-1.5元/Wh），需结合分布式电源协同优化。

三、移动储能预布局方法研究现状

1. 鲁棒优化模型

• 两阶段模型：灾前以最恶劣场景（如光伏出力下限）为目标，优化储能配置数量与位置；灾后通过负荷削减和网络重构最小化损失。
• 不确定性建模：采用盒式不确定集合描述光伏出力波动，结合列约束生成（C&CG）算法求解。

2. 智能算法应用

• 粒子群算法：用于多目标优化（如最小化网损与电压波动）。
• 遗传算法：解决储能选址定容的非线性问题，提升收敛速度。

四、动态调度策略的典型模型

1. 模型预测控制（MPC）

• 滚动优化：结合未来状态预测与实时反馈，实现多时间尺度（小时级）调度。
• 应用场景：风光出力波动下，优化储能充放电与微网运行。

2. 随机优化与博弈论

• 场景分析法：蒙特卡洛模拟生成极端事件场景集，评估期望负荷损失。
• 主从博弈：协调电动汽车（V2G模式）与移动储能，实现电价激励下的负荷转移。

五、提升配电网韧性的协同策略

1. 灾前-灾后协同优化

• 预布局阶段：通过鲁棒优化确定储能配置，确保灾后快速响应。
• 动态调度阶段：结合网络重构、分布式电源（DG）与储能协同，最大化关键负荷恢复。

2. 多能源系统耦合

• 电-气-热互联：利用天然气网冗余性提升供电韧性，降低单一能源依赖。
• 交通网协同：调度电动汽车作为移动储能单元，优化充电站布局与应急供电路径。

六、协同优化案例研究

1. 两阶段鲁棒优化模型（华北电力大学案例）

• 灾前布局：采用C&CG算法优化储能配置，降低负荷削减成本15%-20%。
• 灾后恢复：通过移动储能与DG协同，关键负荷恢复率提升至78%。

2. IEEE 33节点仿真验证

• 结果对比：引入移动储能后，系统韧性指标（基于性能曲线面积）从0.572提升至0.776。
• 经济性分析：配置成本增加30%，但总运行成本（含甩负荷损失）降低45%。

七、未来研究方向

1. 多灾害类型建模：针对台风、地震等不同灾害特征，开发差异化优化模型。
2. 可再生能源深度整合：研究风光出力不确定性与储能调度的耦合机制。
3. 标准化指标体系：建立动态多阶段、多属性决策的韧性评估框架。

结论

移动储能通过预布局与动态调度的协同优化，可显著提升配电网在极端事件中的韧性。未来需进一步结合多能源耦合与智能算法，构建标准化评估体系，推动技术在实际工程中的应用。

📚2 运行结果

2.1 灾前预防阶段

灾前预防采用CCG算法，运行一下程序得到的结果如下：

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为了更加清晰看到CC&G算法收敛情况以及不确定变量的取值情况，补充一下两个结果图。

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通过上述两个结果图看出，程序是两次即完全收敛，第二个图是不确定性分布式光伏出力（仅考虑5个时刻），从图中能够看到光伏除第一个时间点受鲁棒保守度限制为下限外，其他时刻均为上限，而目标为储能配置和负荷削减成本，这样的结果和常理不符，光伏出力越小应该成本会越高，为了进一步验证程序问题，将光伏设置到下限值。

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2.2 灾后恢复阶段

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部分代码：

clc

close all

%% 表2 移动储能的动态调度结果

alpha_ME1 = value(alpha_ME1);

alpha_ME2 = value(alpha_ME2);

P_Mch = value(P_Mch);

P_Mdch = value(P_Mdch);

for t = 1:NT

   disp(['**************' , num2str(O_T(t)) , '：00时刻**************'])

   disp(['MESS1接入节点：' , num2str(find(alpha_ME1(:,t))) , '，充放电功率：' , num2str((P_Mdch(1,t) - P_Mch(1,t))*10000) , 'kW'])

   disp(['MESS2接入节点：' , num2str(find(alpha_ME2(:,t))) , '，充放电功率：' , num2str((P_Mdch(2,t) - P_Mch(2,t))*10000) , 'kW'])

end

%% 图B3 灾害发生后光伏机组的预测出力

figure

for k = 1:5

   if k ~= 4

       plot(pv_curve(:,k) , 'linewidth' , 2.5)

       hold on

   end

end

ylabel('有功功率/kW')

xlabel('时间')

legend('PV1','PV2','PV3、PV4','PV5')

%% 图4 各时段负荷功率和恢复比例

P_Lsu = value(P_Lsu);

essential_load0 = sum(P_L_max(essential_user,:));

ordinary_load0 = sum(P_L_max(ordinary_user,:));

load0 = sum(P_L_max);

essential_load1 = sum(P_L_max(essential_user,:) - P_Lsu(essential_user,:));

ordinary_load1 = sum(P_L_max(ordinary_user,:) - P_Lsu(ordinary_user,:));

load1 = sum(P_Lsu);

figure

yyaxis left

e=bar([essential_load1./essential_load0*100;ordinary_load1./ordinary_load0*100]')

color=[0.300956435005654,0.810590442462569,0.577780697646748;0.521721248782275,0.451274164510932,0.911313227169849;0.561880235062444,0.249969169410276,0.376220283460707;0.241554770085929,0.955437531793689,0.228764772549632;0.912720162652781,0.142650346985794,0.423524871222756;0.825734269699093,0.512563384780399,0.273596220894793;0.444545883918906,0.971925137586938,0.444565843866667;0.982062563214574,0.648320621265659,0.627515046901424;0.578267561462169,0.614671003416509,0.534641253536576;0.234423496393930,0.469650371915959,0.385442159974304];

for i=1:2

   set(e(i),'FaceColor',color(i,:));

end

ylabel('负荷恢复比例/%')

hold on

yyaxis right

plot(load1*1000*SB , 'pentagramk-' , 'linewidth' , 1.5 , 'MarkerSize' , 10)

ylabel('供电负荷功率/kW')

legend('重要负荷节点','普通负荷节点','供电负荷功率')

xlabel('时间')

%% 图B4 移动储能有功功率输出与接入位置的关系

figure

yyaxis left

e=bar(P_Mdch'*10000)

color=[0.300956435005654,0.810590442462569,0.577780697646748;0.521721248782275,0.451274164510932,0.911313227169849;0.561880235062444,0.249969169410276,0.376220283460707;0.241554770085929,0.955437531793689,0.228764772549632;0.912720162652781,0.142650346985794,0.423524871222756;0.825734269699093,0.512563384780399,0.273596220894793;0.444545883918906,0.971925137586938,0.444565843866667;0.982062563214574,0.648320621265659,0.627515046901424;0.578267561462169,0.614671003416509,0.534641253536576;0.234423496393930,0.469650371915959,0.385442159974304];

for i=1:2

   set(e(i),'FaceColor',color(i,:));

end

hold on

ylabel('有功功率/kW/kW')

yyaxis right

ylabel('节点')

for t = 1:NT

   MESS_node1(t) = find(alpha_ME1(:,t));

   MESS_node2(t) = find(alpha_ME2(:,t));

end

plot(MESS_node1 , 'bv-' , 'linewidth' , 1)

plot(MESS_node2 , 'ro--' , 'linewidth' , 1)

xlabel('时间')

legend('MESS1放电功率','MESS2放电功率','MESS1接入位置','MESS2接入位置')

%% 图B5 移动储能荷电状态与接入位置的关系

E_ME = value(E_ME);

t0 = [1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11];

E_ME0 = zeros(2,20);

for t = 1:10

   E_ME0(1,2*t-1) = E_ME(1,t);

   E_ME0(1,2*t) = E_ME(1,t);

   E_ME0(2,2*t-1) = E_ME(2,t);

   E_ME0(2,2*t) = E_ME(2,t);

end

figure

yyaxis left

plot(t1,E_ME0(1,:)*10000/6 , 'r' , 'linewidth' , 1)

hold on

plot(t1,E_ME0(2,:)*10000/6 , 'b' , 'linewidth' , 1)

ylabel('荷电状态/%')

yyaxis right

ylabel('节点')

for t = 1:NT

   MESS_node1(t) = find(alpha_ME1(:,t));

   MESS_node2(t) = find(alpha_ME2(:,t));

end

plot(MESS_node1 , 'bv-' , 'linewidth' , 1)

plot(MESS_node2 , 'ro--' , 'linewidth' , 1)

xlabel('时间')

legend('MESS1荷电状态','MESS2荷电状态','MESS1接入位置','MESS2接入位置')

%% 图B6 灾后恢复阶段柴油发电机有功功率输出

figure

P_DG = value(P_DG);

e=bar(P_DG([1,4],:)'*10000)

color=[0.300956435005654,0.810590442462569,0.577780697646748;0.521721248782275,0.451274164510932,0.911313227169849;0.561880235062444,0.249969169410276,0.376220283460707;0.241554770085929,0.955437531793689,0.228764772549632;0.912720162652781,0.142650346985794,0.423524871222756;0.825734269699093,0.512563384780399,0.273596220894793;0.444545883918906,0.971925137586938,0.444565843866667;0.982062563214574,0.648320621265659,0.627515046901424;0.578267561462169,0.614671003416509,0.534641253536576;0.234423496393930,0.469650371915959,0.385442159974304];

for i=1:2

   set(e(i),'FaceColor',color(i,:));

end

ylabel('有功功率/kW/kW')

xlabel('时间')

legend('DEG1、DEG2、DEG3','DEG4、DEG5')

%% 图5 各时段电动汽车充电桩的充放电功率

figure

P_Ech = value(P_Ech);

P_Edch = value(P_Edch);

e=bar(P_Edch'*10000 - P_Ech'*10000)

color=[0.300956435005654,0.810590442462569,0.577780697646748;0.521721248782275,0.451274164510932,0.911313227169849;0.561880235062444,0.249969169410276,0.376220283460707;0.241554770085929,0.955437531793689,0.228764772549632;0.912720162652781,0.142650346985794,0.423524871222756;0.825734269699093,0.512563384780399,0.273596220894793;0.444545883918906,0.971925137586938,0.444565843866667;0.982062563214574,0.648320621265659,0.627515046901424;0.578267561462169,0.614671003416509,0.534641253536576;0.234423496393930,0.469650371915959,0.385442159974304];

for i=1:3

   set(e(i),'FaceColor',color(i,:));

end

ylabel('有功功率/kW/kW')

xlabel('时间')

legend('EVS1','EVS2','EVS3')

 

🎉3 参考文献

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[1]王月汉,刘文霞,姚齐等.面向配电网韧性提升的移动储能预布局与