✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在新型电力系统建设推进与“双碳”目标导向下，配电网正从传统“无源”单向辐射网络向“有源”双向交互系统转型，分布式电源（光伏、风电等）、可控负荷与储能系统的规模化接入，使得“源-荷-储”协同互动成为提升主动配电网运行经济性、安全性与灵活性的核心路径。针对高比例分布式能源接入带来的出力随机性、波动性问题，以及传统调度模式难以适配多元资源协同的短板，本文开展考虑“源-荷-储”协同互动的主动配电网优化调度研究，并以IEEE33节点系统为仿真平台验证模型与算法的有效性。首先，分析主动配电网中“源-荷-储”各主体的运行特性，构建涵盖分布式电源出力模型、可控负荷需求响应模型及储能系统充放电模型的协同调度基础框架；其次，以系统总运行成本最小、分布式能源消纳率最高、电压合格率最优为多目标，结合网络功率平衡、设备运行约束等条件，建立“源-荷-储”协同优化调度模型；再次，采用改进粒子群算法求解多目标优化问题，提升求解效率与最优解质量；最后，基于IEEE33节点系统搭建仿真场景，对比分析“源-荷-储”协同调度与单一“源-荷”“源-储”协同调度的效果。仿真结果表明，所提优化调度策略可有效平抑分布式能源出力波动，提升分布式能源消纳率，降低系统运行成本，改善节点电压质量，验证了模型与算法的可行性和优越性，为主动配电网的高效运行提供理论支撑与工程参考。

关键词：主动配电网；源-荷-储协同；优化调度；IEEE33节点；分布式能源；改进粒子群算法

1 引言

1.1 研究背景

配电网作为电力系统的末端环节，是保障电力供应、支撑经济社会发展、服务改善民生的重要公共基础设施，也是分布式能源消纳、新型负荷承载的核心载体[1][5]。随着“四个革命、一个合作”能源安全新战略的深入落实，以及电动汽车、分布式光伏、风电等新能源与新型负荷的快速发展，传统配电网“被动接受、单向分配”的运行模式已难以适配能源转型需求[1]。主动配电网（Active Distribution Network, ADN）通过引入主动管理技术，实现对分布式电源、负荷、储能等多元资源的协同调控，成为推动配电网高质量发展、助力新型电力系统建设的关键形态[2]。

“源-荷-储”协同互动作为主动配电网的核心运行模式，通过电源侧（分布式光伏、风电等）、负荷侧（可控负荷、需求响应）与储能侧（电池储能系统等）的深度联动，可有效平抑分布式能源的随机性与波动性，提升系统运行的灵活性、经济性与安全性[2][3]。然而，当前“源-荷-储”协同调度仍面临诸多挑战：一是分布式能源出力受气象条件影响显著，预测误差较大，易导致系统功率失衡；二是可控负荷的响应特性复杂，不同类型负荷的调节潜力与约束条件存在差异，难以实现精准调度；三是储能系统的充放电策略缺乏科学优化，易出现充放电切换频繁、使用寿命缩短等问题，影响协同调度效果[2][4]。

IEEE33节点系统作为国际公认的典型配电网测试平台，包含33个节点、32条馈线，网络结构清晰、参数标准，能够较好地模拟实际中压配电网的运行特性，广泛应用于主动配电网优化调度的仿真验证[4][6]。因此，以IEEE33节点系统为研究载体，开展考虑“源-荷-储”协同互动的主动配电网优化调度研究，解决多元资源协同调度中的关键问题，对推动主动配电网高质量发展、提升能源利用效率、助力“双碳”目标实现具有重要的理论意义与工程价值。

1.2 研究现状

国内外学者围绕主动配电网优化调度与“源-荷-储”协同技术开展了大量研究。在国外研究中，重点聚焦于分布式能源与储能的协同调度，采用鲁棒优化、随机优化等方法应对新能源出力不确定性，通过虚拟电厂聚合可控负荷参与系统调度，提升系统灵活性，但对多目标协同优化的兼顾性不足，且未充分考虑不同场景下的调度适应性[2]。在国内研究中，随着新型电力系统建设的推进，“源-荷-储”协同调度成为研究热点，部分学者提出了分层协同调度模型，结合智能算法求解多目标优化问题，在提升经济性与消纳率方面取得了一定成果[3][6]；另有学者基于IEEE33节点系统，开展了含风光储的主动配电网经济调度研究，验证了协同调度的有效性，但多数研究仅关注单一目标优化，对“源-荷-储”各主体的互动机制挖掘不够深入，且未充分考虑储能系统的运行损耗与寿命影响[4]。

综上，当前研究仍存在协同机制不完善、多目标优化兼顾不足、仿真场景与实际适配性有待提升等问题。本文针对上述短板，构建多目标“源-荷-储”协同优化调度模型，优化各主体运行策略，结合IEEE33节点系统开展仿真验证，为主动配电网优化调度提供更具针对性的解决方案。

1.3 研究内容与技术路线

本文的研究内容主要包括以下四个方面：（1）分析“源-荷-储”各主体的运行特性，构建协同调度基础模型，明确各主体的约束条件与互动关系；（2）建立考虑经济性、消纳率、电压质量的多目标优化调度模型，确定目标函数与约束条件；（3）设计改进粒子群算法，实现多目标优化问题的高效求解；（4）基于IEEE33节点系统搭建仿真场景，验证所提模型与算法的有效性，并对比不同调度策略的优化效果。

本文的技术路线为：首先梳理研究背景与现状，明确研究意义与重难点；其次构建“源-荷-储”各主体模型与多目标协同优化调度模型；再次设计改进优化算法，完成算法参数调试与验证；最后基于IEEE33节点系统开展仿真实验，分析仿真结果，得出研究结论并提出展望。

1.4 研究创新点

本文的创新点主要体现在三个方面：（1）构建了兼顾经济性、分布式能源消纳率与电压质量的多目标优化调度模型，突破了单一目标优化的局限性，更贴合主动配电网的实际运行需求；（2）优化了“源-荷-储”协同互动机制，充分考虑可控负荷的差异化响应特性与储能系统的充放电损耗，提出双储能运行策略，减少储能充放循环次数，延长其使用寿命[2]；（3）采用改进粒子群算法求解多目标优化问题，结合理想点法处理多目标冲突，提升了求解效率与最优解的合理性，且基于IEEE33节点系统开展全面仿真，增强了研究成果的工程适用性[2][4]。

2 主动配电网“源-荷-储”协同调度基础模型

“源-荷-储”协同调度的核心是实现电源侧、负荷侧、储能侧资源的最优配置与协同运行，需先明确各主体的运行特性，构建相应的数学模型，为后续优化调度模型的建立奠定基础。本章基于主动配电网的运行特点，分别构建分布式电源、可控负荷与储能系统的数学模型，并明确各主体的约束条件。

2.1 电源侧模型

主动配电网中的电源侧主要包括分布式光伏（PV）、分布式风电（WT）等可再生能源电源，以及常规备用电源（如柴油发电机）。本文重点研究可再生能源电源的出力模型，常规备用电源仅作为应急补充，用于应对极端情况下的功率失衡。

4.2 算法求解步骤

基于改进粒子群算法，求解“源-荷-储”协同优化调度模型的步骤如下：

步骤1：初始化参数。确定算法的最大迭代次数$$k_{max}$$、粒子数量、惯性权重范围、交叉概率、变异概率等参数；初始化粒子位置与速度，粒子位置对应“源-荷-储”各主体的运行参数（光伏出力、风电出力、储能充放电功率、可控负荷调整功率等），确保粒子位置满足各类约束条件。

步骤2：计算适应度值。根据优化目标函数，计算每个粒子的适应度值，适应度值越小，表明粒子对应的调度方案越优。

步骤3：更新个体最优解与全局最优解。将每个粒子的当前适应度值与自身历史最优适应度值进行比较，更新个体最优解；将所有粒子的个体最优解与全局最优解进行比较，更新全局最优解。

步骤4：调整惯性权重。根据当前迭代次数与粒子适应度值，采用自适应调整策略，计算当前迭代的惯性权重。

步骤5：更新粒子位置与速度。根据粒子群算法的速度更新公式与位置更新公式，结合当前惯性权重，更新每个粒子的速度与位置；对更新后的粒子位置进行约束检查，若不满足约束条件，进行修正。

步骤6：交叉变异操作。对更新后的粒子进行交叉变异操作，生成子代粒子，增加粒子多样性。

步骤7：判断迭代终止条件。若当前迭代次数达到最大迭代次数，或全局最优解的适应度值趋于稳定（连续10次迭代无明显变化），则停止迭代，输出全局最优解，即最优调度方案；否则，返回步骤2，继续迭代。

5 结论与展望

5.1 研究结论

本文围绕考虑“源-荷-储”协同互动的主动配电网优化调度问题，以IEEE33节点系统为仿真平台，开展了系统的研究，得出以下结论：

（1）构建的“源-荷-储”各主体模型，能够准确反映分布式电源、可控负荷与储能系统的运行特性，为协同调度模型的建立提供了可靠基础；双储能运行策略的引入，有效减少了储能系统的充放循环次数，延长了其使用寿命，提升了调度经济性[2]。

（2）建立的多目标优化调度模型，兼顾了系统运行经济性、分布式能源消纳率与电压质量，通过加权求和法将多目标转化为单目标，能够实现“源-荷-储”资源的最优配置与协同运行，贴合主动配电网的实际运行需求[3][6]。

（3）设计的改进粒子群算法，通过惯性权重自适应调整与交叉变异操作，解决了传统粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题，提升了优化问题的求解效率与精度[2][4]。

（4）IEEE33节点系统的仿真验证表明，“源-荷-储”协同调度策略相比传统调度、“源-储”协同调度，能够显著降低系统运行成本、提升分布式能源消纳率与节点电压合格率，验证了模型与算法的可行性和优越性，为主动配电网的高效运行提供了理论支撑与工程参考[4][6]。

5.2 研究展望

本文的研究仍存在一些不足，未来可从以下几个方面进一步深入研究：

（1）考虑分布式能源出力的不确定性，引入随机优化、鲁棒优化等方法，构建含不确定性的“源-荷-储”协同优化调度模型，提升调度策略的鲁棒性[6]；融合机器学习（如LSTM）提升风光预测精度，减少预测误差对调度效果的影响。

（2）拓展调度时间尺度，构建日前-日内-实时多时间尺度滚动优化调度模型，实现“长期规划-中期校正-短期控制”的协同，提升调度策略的动态适应性[6]。

（3）考虑多能源协同，将电、热、气等多能源纳入“源-荷-储”协同调度体系，构建多能互补的主动配电网优化调度模型，进一步提升能源利用效率[3]。

（4）结合虚拟电厂技术，将分散的可控负荷、分布式电源与储能系统进行聚合，实现规模化协同调度，提升主动配电网与上级电网的交互能力，助力新型电力系统建设[1][5]。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 邓忻依.考虑"源-荷-储"协同互动的主动配电网优化调度研究[D].华北电力大学(北京),2019.

[2] 陈瑞.考虑多源协同互动的主动配电网优化调度研究[D].兰州理工大学[2026-03-16].

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇