配电网应急移动电源两阶段鲁棒优化调度研究

1. 项目背景与核心问题

配电网作为电力系统的末端环节，直接面向终端用户供电，其可靠性直接影响社会生产和居民生活。近年来，随着极端天气事件频发，传统配电网在应对台风、冰雪等灾害时暴露出的脆弱性问题日益突出。2012年飓风"桑迪"导致美国东部超过800万用户停电，2021年得州寒潮引发的大规模停电事故，都凸显了提升配电网韧性的紧迫性。

应急移动电源（Mobile Power Sources, MPS）作为一种灵活的应急供电资源，包括三大类典型设备：

• 电动汽车车队（EV Fleets）：具备V2G功能的规模化电动汽车集群
• 车载移动储能系统（Mobile Energy Storage Systems, MESS）：专用电池储能车辆
• 移动应急发电机（Mobile Emergency Generators, MEG）：柴油或燃气发电车

与传统固定式应急电源相比，MPS具有两大独特优势：

1. 空间灵活性：可动态调整部署位置，跟随负荷中心移动
2. 时间灵活性：充放电计划可按需调整，支持多种运行模式

然而，MPS的调度面临三个关键挑战：

1. 时空耦合性：电力调度与交通路径规划相互制约
2. 多重不确定性：故障位置、恢复时长、道路状况等难以准确预测
3. 多目标冲突：需平衡恢复速度、供电可靠性和经济性等目标

2. 两阶段鲁棒优化框架设计

2.1 整体架构设计

本文提出的解决方案采用两阶段鲁棒优化框架，其核心思想是将决策过程分为：

• 预配置阶段（事前决策）：在灾害发生前确定MPS的初始部署位置和配电网拓扑结构
• 动态调度阶段（事后决策）：在灾害发生后根据实际故障情况调整MPS运行策略

这种架构的优势在于：

1. 通过预配置提高系统初始生存能力
2. 通过动态调度实现资源的精准投放
3. 鲁棒优化处理最恶劣场景下的系统可靠性

2.2 第一阶段模型构建

2.2.1 目标函数设计

第一阶段目标函数采用加权生存能力指标：
$$
\max \sum_{t\in T_{pp}} \sum_{i\in N} w_i \cdot R_{i,t}
$$
其中：

• $w_i$：节点i的负荷权重（关键负荷取较高值）
• $R_{i,t}$：t时刻节点i的供电恢复状态（0-1变量）
• $T_{pp}$：预恢复阶段时间集合

2.2.2 关键约束条件

1. MPS容量约束：
   $$
   \sum_{k\in K} x_{i,k} \leq C_i^{MPS}, \quad \forall i \in N
   $$
   $x_{i,k}$表示k类型MPS在节点i的部署数量，$C_i^{MPS}$为节点i的容纳上限

2. 网络拓扑约束：
   采用虚拟流模型确保辐射状运行：
   $$
   \sum_{j\in \delta^+(i)} f_{ij} - \sum_{j\in \delta^-(i)} f_{ji} = 1, \quad \forall i \in N \backslash {0}
   $$
   $f_{ij}$为支路ij的虚拟流量，$\delta^+(i)$、$\delta^-(i)$分别表示节点i的出、入邻居集合

3. **交通可达