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💥1 概述
文献来源：
目前，针对微网群( 或多微网) 优化调度的研究主要是集中式调度: 文献［4］采用了两步优化方
法，首先进行整体优化得出各微电网联络线功率，微电网则绝对服从与上层调度结果，在定联络线
功率下进行下一步的优化调度; 文献［5］针对冷热电联供区域多微网建立集中式的调度模型，求解
区域内所有的控制变量; 文献［6］建立离网海岛多微网的不确定性优化调度模型，通过改进粒子群
算法集中式求解。上述研究均是考虑将微网群所有模型数据逐级集中，形成完整的全网模型，当微
网群网络规模很大时，这种逐级集中的调度计算方式将造成最终汇聚点的数据和计算负担过重，对通信系统和控制系统的要求很高。同时，这种数据逐级集中、调度指令逐级下发的集中式优化
调度往往是以电网公司或者微网群运营商作为单一利益主体下考虑，难以体现微电网主体与微网
群主体的不同利益诉求，和微电网的分散自治特点［7－9］。
目标级联法( analytical target cascading，ATC) 源于系统优化设计领域，是一种新型的、基于分解
协调的、具有收敛性的协同优化方法［10］。其基本原理是将对象系统按可行决策区间分解为由独立决策单元组成的分布式决策体系，允许各个元素自主决策，通过多轮迭代获得全局最优解，适用于层级式体系结构、仅通过连接变量耦合的问题。目标级联法近年来渐被应用在电力系统的分散调
度，提供了新的分布式调度计算模式: 文献［11］基于 ATC 法求解含风电互联系统的分散调度问题; 文献［7］建立交直流输电网的局部调度层和全局优化调度层模型，基于 ATC 法分散地求解局部和全局模型; 文献［12］针对独立型的含多微网主动配电网建立动态经济调度模型，通过“虚拟发电机”和“虚拟负荷”的概念实现配电网与各微电网解耦优化。微电网与微网群区域通过公共连接点
( point of common coup-ling，PCC) 自然分区，通过微网群能量管理系统( multi-microgrids energy management system，MMGEMS) 与微电网能量管理系统( microgrid energy management system，MGEMS)形成上下分层关系，微网群的这种控制系统结构和拓扑特点适合采用分层分区的经济调度计算方法。利用分层分区优化调度的处理方式既可充分利用子微网自治运行的能力，简化微网群能量管理系统的调度计算负担，又可避免大量数据的报送和传输。微网群分层分区的控制系统结构使其具备分布式决策载体，联络线功率可映射到耦合连接变量，多轮迭代渐近收敛过程体现多主体在局部优化目标和整体优化目标的博弈与折中。目前，鲜有文献对微网群的多主体分布式调度问题进行探讨。
基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度研究
一、目标级联法（ATC）的核心原理与优势
目标级联法（Analytical Target Cascading, ATC）是一种层次化、分布式的优化方法，最初应用于多学科设计优化，后被引入电力系统领域。其核心思想是通过层级分解和迭代协调实现全局最优。
层次化结构：
- 协调层（顶层）设定全局目标（如经济性、稳定性），并将其分解为子目标传递至下层。
- 子系统层（底层）根据接收的目标和约束，独立优化局部变量（如微网出力、储能充放电），并将结果反馈至上层。
- 通过多轮迭代（图1），上下层目标差异逐渐缩小，最终收敛至全局最优解。
数学模型：
顶层目标函数常表示为全局成本最小化，如式(1)：其中，Ri为子系统响应，wi为权重，λ为惩罚因子。子系统层则需满足本地约束（如功率平衡、设备出力限值）。
优势：
- 并行计算：各层级可独立求解，提升计算效率。
- 隐私保护：仅需交换边界信息（如联络线功率），避免集中式数据泄露。
- 灵活性：支持多时间尺度（日前、实时）和多目标（经济、环保）优化。
二、微网群的结构特征与优化挑战
微网群由多个互联的微电网组成，其典型结构包括：
- 交直流混合微网群：通过DC/AC变换器整合交流与直流微网，降低能量转换损耗，但控制复杂度较高。
- 虚拟微网群（VMG）：基于软件定义，无需物理重构即可动态组网，支持灵活的能量互济。
- 临时微网群：针对突发事件（如灾害）快速组网，需高鲁棒性控制策略。
优化挑战包括：
- 不确定性：风光出力波动、负荷预测误差需通过盒式不确定集合或机会约束建模。
- 多主体协调：各微网运营主体利益冲突，需通过博弈论或一致性算法平衡。
- 动态稳定性：电力电子设备占比高导致低惯量问题，需嵌入暂态安全约束。
三、基于ATC的微网群优化调度框架
- 两级递阶模型（图2）：
- 上层（微网群级）：优化全局目标（如总运行成本、碳排放），生成联络线功率参考值。
- 下层（子微网级）：根据联络线目标调整本地可控机组（如燃气轮机、储能）出力，并反馈实际功率偏差。
- 耦合变量：联络线功率作为关键耦合变量，通过ATC迭代实现上下层解耦。
- 典型应用案例：
- 输配协同优化：将输电网与主动配电网解耦为独立优化问题，联络线功率作为虚拟能源站协调。
- 虚拟电厂调频：配电网层与VPP层协同，通过机会约束处理调频信号不确定性，降低运行成本25%。
- 算法实现：
- 求解工具：MATLAB/YALMIP/CPLEX平台支持混合整数二次规划（MIQP）求解。
- 并行计算架构：基于MPI或Spark实现分布式迭代，缩短计算时间至集中式算法的30%。
四、关键技术难点与解决方案
- 通信可靠性：
- 轻量化通信：仅需交换边界变量（如功率偏差），采用有限时间一致性算法降低数据量。
- 动态建模：
- 宽频域建模：考虑变流器动态特性，采用谐波状态空间法提高暂态精度。
- 多时间尺度协调：
- 滚动优化：结合模型预测控制（MPC）处理风光日内波动，提升调度鲁棒性。
五、未来研究方向
- 智能算法融合：结合强化学习（如多智能体深度确定性策略梯度）实现自适应优化。
- 数字孪生技术：构建虚拟镜像系统，实时模拟微网群状态并优化决策。
- 市场机制设计：引入区块链技术实现分布式能源交易，提升经济性。
📚2 运行结果
🎉3参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]曾智基,杨苹,陈燿圣等.基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度[J].华北电力大学学报(自然科学版),2019,46(02):25-33.
