能源转型背景下考虑源网荷储协同的配电网扩展规划研究

引言

随着碳达峰、碳中和战略深入实施，电力系统正在经历深刻变革。传统能源逐步向可再生能源过渡，而以风电、光伏为代表的新能源具有波动性、随机性，给电网的调度与规划带来新挑战。同时，随着储能技术成熟和用户侧柔性资源增多，源网荷储协同优化成为提升配电系统整体效率与弹性的重要路径。

配电网作为支撑新能源消纳、实现负荷侧互动和储能协调的核心平台，必须转变传统扩展思维模式。单一追求供电能力提升或网络可靠性保障的做法，已难以满足新形势下多元协同需求。因此，构建涵盖发电侧、电网侧、负荷侧与储能系统的协同优化框架，已成为未来配电网扩展规划的研究重点。

本文围绕能源转型背景下的新需求，研究构建一个考虑多元资源协同的配电网扩展规划模型，以期为实现更高效率、更低成本、更强适应性的电力系统构建提供理论支撑与工程指导。

、能源转型对配电系统规划的驱动因素分析

在“双碳”战略和能源转型的大背景下，配电网作为连接电源侧和负荷侧的关键环节，其规划范式正在经历深刻变革。随着能源结构变化、分布式能源的广泛接入以及用户侧智能化程度的提高，传统以负荷预测为核心的线性规划思路已难以适应新时代的多元化、动态化发展需求。为实现高效、绿色、灵活的配电系统规划，需要从系统结构、运行机制、用户行为等多个维度进行系统性重构。

(-) ）能源结构变化推动系统规划范式变革

近年来，我国可再生能源发展迅猛，风能、太阳能等清洁能源在一次能源结构中的占比持续上升。据统计，2023 年我国风光新增装机容量已超过火电，成为新增能源供给的主体。这些新能源资源多以分布式形式接入，具备“点多面广”的特点，同时受自然条件影响大、波动性强，导致系统从源头开始便带有明显的不确定性。这种特征对配电系统提出了前所未有的挑战：一方面需要提高电网接纳能力，保障新能源安全、高效地并网运行；另一方面需提升系统的弹性与调节能力，应对可再生能源带来的功率波动与电压波动。在此背景下，原有以负荷增长为核心、以供电能力为主线的规划逻辑已不再适用，系统规划必须以提升系统整体运行效率、多能互补能力以及局部灵活调控能力为目标，构建以“源-网-荷-储”协调互动为核心的新型规划范式。

（二）分布式能源发展促使负荷与电源一体化考虑

分布式光伏、分布式风电、燃气热电联产等清洁能源的大规模发展，使得配电网逐渐呈现“源荷融合”的新特征。与传统电力系统中“源在远方、荷在本地”的单向供能模式不同，当前许多负荷中心区域也成为了发电中心，例如工业园区屋顶光伏、农村分布式光伏、城郊风电等。这种双向电能流改变了传统配网的潮流结构，规划中不仅要考虑电源如何向负荷供能，还需考虑分布式电源反送至主网或本地消纳的影响。基于此，配电网规划需要突破电源与负荷“分而治之”的模式，转向对“源-荷”匹配关系和空间协同的系统性分析与优化。提升本地源荷协调水平，构建“自发自用、余电上网”的微网单元，有助于提高能源利用效率，减少远距离输电负荷，缓解主网压力。此外，源荷一体化的规划思路还应支持分布式能源多时间尺度的波动特性分析，提升电网在日内和周内等不同时间维度上的运行鲁棒性。

（三）用户响应能力增强带动规划模型复杂化

随着新一代智能电表、分布式能源管理系统（DERMS）、能效管理平台等终端设备的普及，用户侧具备越来越强的主动响应能力，标志着“负荷可控、行为可塑”的新时代已经到来。在峰谷电价、实时电价、需量响应奖励等激励机制作用下，越来越多的工业、商业、居民用户开始参与到电力系统的调节中，其用电行为对配电网运行产生实际影响。例如，用户在电价高峰期主动削峰，在电价低谷期转移负荷或充电储能，不仅改变了系统负荷曲线，还提升了负荷可预测性和调节空间。这一变化对传统以刚性负荷为基础的配网规划模型提出了挑战：一方面，需引入用户行为建模和负荷弹性分析，考虑不同用户响应策略对系统负荷的非线性影响；另一方面，还需将动态响应机制与储能、分布式电源等灵活资源调度机制联动集成，形成多主体、多维度的协同优化模型。

此外，在用户响应参与日益广泛的同时，分布式能源、储能系统、电动汽车等新型负荷形式也不断涌现，进一步提高了配网规划的不确定性与复杂性。这要求规划模型在考虑静态电网结构与容量布局的同时，也具备对多种运行情景、需求演化趋势进行动态模拟与优化的能力。借助大数据分析与人工智能技术，可提升用户行为建模的精准度，并在此基础上实现分区分时的电网灵活性规划与滚动优化。

二、配电网扩展规划中源网荷储协同的理论框架

（一）协同理念与基本要素界定

源网荷储协同是一种系统性优化理念，旨在统筹电力系统中的四大核心资源——电源（源）、电网（网）、负荷（荷）以及储能（储），实现资源的协同调度和最优配置。传统电力系统规划和运行往往将这四类资源分开考虑，导致资源利用效率低下和系统运行成本上升。源网荷储协同通过打破部门和资源壁垒，整合电源侧的供给能力、电网侧的传输条件、负荷侧的需求响应特性以及储能侧的灵活调节能力，形成一个协调耦合的整体。其核心目标是在确保系统安全稳定的基础上，实现投资效益与运行效率的最优化，促进新能源的大规模接入，提高系统对不确定性和波动性的适应能力。通过统一的规划与调度模型，将四大资源纳入同一优化框架，不仅能够提升系统运行的灵活性和经济性，还能支持碳减排和绿色能源转型的政策目标。

（二）协同优化的数理模型构建

为了实现源网荷储的协同优化，需要构建一个包含多目标、多约束的数学规划模型，综合考虑系统经济性、安全性和环境友好性。目标函数通常以最小化系统综合成本为主，包括投资成本、运行维护成本以及环境成本（如碳排放费用）。模型约束条件涵盖多个方面：节点电压、电流和功率限制保证系统的安全稳定运行；潮流平衡约束确保电力供应与需求的动态匹配；储能设备的容量限制、充放电状态转换逻辑以及充放电效率等反映储能运行特性。此外，模型中还需引入碳排放约束，结合国家碳排放政策，限制系统总排放量，并通过经济激励机制（如碳交易、补贴政策）调动资源优化配置积极性。由于问题复杂且包含整数决策变量（如开关状态、设备启停），常采用混合整数线性规划（MILP）或混合整数非线性规划（MINLP）技术进行求解，以获得较为合理的全局最优或近似最优解。近年来，随着计算能力提升和优化算法的进步，基于启发式算法、分布式优化方法的协同优化模型也逐渐成为研究热点。

（三）多时间尺度与空间维度的融合建模

考虑到可再生能源（如风电、光伏）和负荷的输出与需求具有显著的时间和空间动态特性，协同优化模型需在多时间尺度和多空间维度上进行细致建模与分析。在时间尺度上，应覆盖从年、月、日到小时乃至分钟级别，准确反映不同时间段内资源的可用性和负荷变化规律，捕捉系统负荷峰谷、可再生能源波动和储能充放电调节的动态过程。年尺度主要用于规划投资决策，月和日尺度适用于维护与调度策略制定，小时及分钟尺度则关注实时运行优化与需求响应管理。

在空间维度上，模型需要细化至具体馈线、变压器、配电网节点以及终端用户层面，实现系统级到设备级的分层优化。细化空间模型有助于准确反映配电网的电压分布、电流路径以及局部负荷与分布式电源的互动关系，为本地调节和微网运行提供技术支撑。空间上的高分辨率建模还利于识别系统瓶颈，精准部署储能资源与需求响应措施，实现局部自平衡和能量就地消纳，缓解主网压力。

通过多时间尺度和多空间维度的融合建模，能够更全面地描述和分析源网荷储系统的复杂动态特性，实现调度策略的动态优化和资源配置的精准匹配。这不仅提升了规划和运行的科学性，也增强了系统面对不确定性和扰动的鲁棒性，推动电力系统向智能化、绿色化和高效化转型。未来，结合大数据、人工智能与云计算等新兴技术，协同优化模型将在数据驱动和实时决策支持方面发挥更大作用，成为现代配电系统规划与运营管理的核心工具。

三、分布式能源与储能系统的集成策略

（一）分布式可再生能源接入的优化配置

随着分布式可再生能源（如分布式光伏、风电）的快速发展，其接入配电网的规模和复杂性显著增加。合理优化分布式电源的接入位置和容量，不仅有助于提升能源利用效率，也能有效缓解电网运行中的电压波动和不稳定问题。在优化配置中，需综合考虑当地资源禀赋、电网拓扑结构、负荷分布及经济性因素。通常采取“就地就近接入”原则，即优先在资源丰富且负荷需求大的区域接入分布式电源，减少长距离输电带来的能量损耗和电压衰减问题。此外，对于电网结构薄弱、负荷波动大或供电质量较差的脆弱区，也应作为重点接入区域，利用分布式电源改善电能质量和系统稳定性。利用地理信息系统（GIS）结合负荷特性与电网运行数据，开展空间分布和电压稳定性仿真评估，可科学确定分布式电源最佳接入方案，避免潮流逆向、频率波动及电压不稳等问题，确保新能源安全高效接入配电网。

（二）储能系统在优化中的多重角色

储能系统因其独特的能量调节能力，在分布式能源接入与配电网协同优化中扮演关键角色。储能不仅能实现能量的时间转移，即在电力需求低谷时储存多余电能，峰值时释放，起到峰谷削减作用，还能在电压支撑、频率调节及无功补偿等方面发挥重要作用，提升电网的运行稳定性和可靠性。在规划阶段，应科学确定储能容量及类型，根据新能源输出特点和负荷波动规律，制定合理的储能运行策略。常用的方法是采用滚动优化算法，模拟储能设备的充放电行为，动态调整储能运行计划，实现与可再生能源发电和负荷需求的最佳匹配。投资回收机制的设计亦不可忽视，通过经济激励、市场交易或政策补贴，提升储能投资的经济性和积极性，促进储能技术的推广应用。储能的有效配置和运行策略，不仅优化了系统整体性能，还能提高新能源的利用率和电力系统的灵活调节能力。

（三）光储融合发展路径的前景分析

“光储一体化”作为新能源发展与配电网升级的重要方向，逐渐成为行业共识。光储融合即将分布式光伏发电与储能系统统一规划、设计和管理，形成协同运作的综合能源系统。这一模式不仅提升了光伏发电的就地消纳能力，减少弃光现象，还通过储能系统的调节功能，缓冲光伏发电的波动性和间歇性，增强系统的平稳运行能力。光储一体化系统还可通过智能化管理平台，实现能量流、信息流和资金流的统一调度，提升用户侧电力自主性和参与电力市场的灵活性。用户不仅可作为电能消费者，还能积极参与需求响应和辅助服务市场，推动能源互联网和分布式能源的发展。此外，光储融合为微网、虚拟电厂等新型能源系统的构建提供了技术基础，有助于实现能源的多元化利用和区域能源自给自足。随着政策支持和技术进步，光储一体化将在提升新能源利用效率、降低碳排放和构建智能绿色配电网中发挥核心作用，成为未来配电网发展的重要趋势。

四、负荷侧响应与调度优化机制

（一）需求响应对扩展规划的耦合影响

需求响应机制通过引导用户调整用电时间和用电方式，有效降低电力系统峰值负荷，缓解电网压力，延缓配电设备的扩容需求，从而提高系统运行的灵活性和经济性。在规划阶段，将需求响应纳入负荷预测和系统设计中，能够更加精准地评估未来负荷变化趋势及其对配电网容量的影响。通过分析用户的需求响应潜力和响应行为特征，规划人员可以优化配电网的容量配置和资源调度，避免盲目扩容，降低投资成本。此外，需求响应有助于促进能源的合理利用，提高系统整体效率，推动“以需定供”的科学规划理念，实现电力系统的可持续发展。综上所述，合理引入需求响应机制不仅提升了配电系统的适应能力，也为实现智能电网和绿色低碳目标奠定了基础。

（二）用户侧智能调度策略设计

基于用户用能行为数据，构建多类型负荷调节模型，如可移负荷、可中断负荷与弹性负荷等。通过多目标优化方法实现负荷调节与经济激励的联动，使用户在获得经济收益的同时促进电网稳定运行，形成良性互动格局。

五、结语

当前，全球能源体系正向更加清洁、高效与智能的方向迈进，传统电力系统的规划与运行理念面临重构。本文基于能源转型背景，围绕配电网扩展规划的新挑战与新机遇，系统研究了源网荷储协同优化的理论体系与工程实现路径。研究表明，协同优化理念有助于打破资源孤岛，实现规划全局最优，有效提升电网的适应能力与经济效益。通过引入分布式可再生能源、储能系统及需求响应机制，可实现多维度耦合控制与资源高效配置，为未来新型配电系统构建奠定基础。后续研究可进一步拓展模型的动态适应性，增强对极端气候、电动汽车接入等复杂因素的响应能力，以提升规划方法的现实指导价值。

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