《现代电力》期刊于2025年12月18日网络首发的论文《计及高比例分布式电源接入的配电网集群划分与优化调度策略》（Cluster division and optimal scheduling strategy for distribution networks considering high penetration of distributed energy sources）由上海工程技术大学电子电气工程学院的樊凯锐、任丽佳与国网上海市电力公司的叶克共同完成。该研究聚焦高比例分布式电源（Distributed Energy Sources, DES）接入背景下配电网运行控制的挑战，提出了一种创新的两阶段集群划分方法与分布式优化调度策略。
学术背景
随着新型电力系统建设推进，分布式光伏装机容量呈现爆发式增长，柔性负荷广泛接入，导致配电网面临功率倒送、电压波动等突出问题。传统集中式控制方法因成本高、依赖中央控制器可靠性等缺陷难以适应新形势。现有集群划分研究多关注电压控制（如文献[19]），对功率协调调度考虑不足，且普遍忽略集群自身功率调节能力。本研究旨在解决三大核心问题：1）如何科学划分配电网集群；2）如何实现多集群协同优化调度；3）如何提升算法对动态拓扑的适应性。
研究方法与流程
1. 两阶段集群划分策略
第一阶段：Louvain算法预划分
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改进模块度指标：将传统模块度公式(1)中的边权重矩阵a_ij替换为综合电气距离e_ij（式4），该距离融合有功/无功电压灵敏度（式2-3），并通过归一化处理（式5）构建改进模块度Q_c（式6）。
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优势：无需预设集群数量，通过模块度增益自动确定最优划分数。
第二阶段：K-medoids算法精修
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初始质心选择：提出"功率主导节点"概念，通过区域有功功率调节系数δ_i（式7）筛选各集群中调节能力最强的节点作为质心，取代随机初始化。
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聚类优化：以电气距离（式8）替代欧氏距离，增强对配电网拓扑特性的适应性。
动态拓扑处理机制：
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显著拓扑变化时，通过连接矩阵a_ij更新触发Louvain算法重新划分；
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细微变化时，依靠K-medoids算法基于电气距离动态调整节点归属，实现自适应更新。
2. 分布式优化调度模型
控制架构：构建如图2所示的分布式控制器网络，各集群自治优化与交互协同相结合。
目标函数（式9）：最小化24小时总运行成本，包括储能运行成本（式10）、分布式电源调度成本（式11）、购电成本（式12）及柔性负荷调度成本（式13）。
约束条件：涵盖联络线功率（式14）、功率平衡（式15-16）、负荷可调范围（式17）、SOC约束（式18）及充放电限制（式19）。
求解算法：采用同步型交替方向乘子法（Synchronous ADMM, SADMM）：
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将全局问题分解为子问题（式20-21）；
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构建增广拉格朗日函数（式22）；
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通过边界变量交互（式23-24）和对偶变量更新（式25）实现分布式求解；
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以边界残差r（式26）作为收敛判据。
实验结果与验证
以改进IEEE 33节点系统为测试平台（图3），对比四种划分策略：
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K-means：模块度0.54-0.62，负荷均衡性较差；
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Fast-Newman：仅得3集群，模块度0.574；
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Louvain：4集群，模块度0.662；
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本文算法：4集群，模块度0.678，负荷偏差最小（表1）。
优化调度效果：
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各集群运行成本在120次迭代内收敛（图13），总成本与集中式优化结果偏差<1%（表2）；
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集群1在10:00-14:00获得其他集群功率支援（图14），验证了SADMM的协同优化能力；
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储能系统有效实现削峰填谷（图9-12），高峰时段放电功率提升37%。
结论与价值
科学价值：
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提出Louvain-K-medoids混合算法，解决传统方法需预设聚类数、忽略节点迁移能力的问题；
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建立以电气距离为核心的划分指标体系，模块度提升9.6%；
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证实SADMM在分布式优化中的有效性，为高比例DES接入提供可扩展解决方案。
工程应用：
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为配电网动态分区提供标准化流程；
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降低对中央控制器的依赖，提升系统可靠性；
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实测显示集群净负荷平均降低12.4%（表3），显著提升新能源消纳能力。
创新亮点
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方法学创新：首次将社团检测算法与聚类算法融合，通过功率主导节点质心选择提升划分合理性；
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模型创新：构建考虑源-荷-储多维协调的多集群优化模型，填补现有研究对功率调度关注的空白；
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工程适用性：算法在MATLAB平台实现开源，可集成至现有能量管理系统（EMS）。
该研究为新型电力系统下的配电网优化运行提供了理论支撑与技术工具，其分布式控制框架对构建弹性电网具有重要参考意义。后续研究可进一步探索异构集群间的博弈协调机制及通信延时下的鲁棒性优化。