配电网韧性提升：移动电源动态调度模型与算法实现

1. 项目概述

在极端天气事件频发的背景下，配电网的韧性提升成为电力系统研究的重要课题。移动电源（Mobile Power Sources, MPS）因其灵活性和快速部署能力，成为提升配电网韧性的关键资源。本文基于IEEE Transactions on Smart Grid期刊的SCI一区论文《Routing and Scheduling of Mobile Power Sources for Distribution System Resilience Enhancement》，重点复现了其中MPS动态调度部分的数学模型和算法实现。

MPS动态调度需要解决三个核心问题：

1. 多时间尺度耦合：MPS运输时间（分钟级）与配电网操作时间（秒级）的差异
2. 道路-电力网络耦合：MPS行驶路径受道路中断影响，供电节点需匹配电力网络拓扑
3. 运输成本与恢复效果平衡：避免MPS冗余行驶，同时确保关键负荷优先恢复

2. 数学模型构建

2.1 目标函数设计

动态调度模型采用混合整数线性规划（MILP）框架，目标函数综合考虑负荷损失、运输成本和电池衰减：

min Σ(wi·pload_it) + dm·Σ(ymt) + Zm·CBm·Σ(cpmt+dpmt)

其中：

• wi：节点i的负荷权重系数
• pload_it：节点i在t时段的实际负荷
• dm：MPS单位运输成本
• ymt：MPS在t时段的运输状态
• Zm：电池衰减系数
• CBm：单位充放电成本
• cpmt/dpmt：充放电功率

2.2 关键约束条件

2.2.1 MPS运行约束

matlab复制% 充电/放电互斥约束
for t = 1:NT
    Constraints = [Constraints, cmt_EV(t) + dmt_EV(t) <= 1];
    Constraints = [Constraints, cmt_MESS(t) + dmt_MESS(t) <= 1];
end

% 充放电功率限制
Constraints = [Constraints, 0 <= cpmt_EV <= Pm_max(1)*cmt_EV];
Constraints = [Constraints, 0 <= dpmt_EV <= Pm_max(1)