随着太阳能发电技术的不断进步和电力市场体制的不断完善,光伏(Photovoltaic,PV)发电在配电网中的渗透率将逐渐提高。与此同时,隶属于不同利益主体的光伏电源和电力网络在电力市场环境下的利益博弈,给传统的集中式优化调度方法带来巨大的挑战。因此,研究将光伏电源和电力网络作为不同利益主体的分散式优化调度方法,并提出应对光伏出力和负荷需求预测精度较低的解决措施,对提升配电网的光伏消纳能力、实现配电网的安全经济运行均具有重要的理论意义和工程价值。本文重点研究含高光伏渗透的配电网最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)及应对光伏出力和负荷不确定性的动态最优潮流(Dynamic Optimal Power Flow,DOPF)两阶段协调优化的分散式建模及求解方法。针对配电网线路高阻抗比的特性,本文通过将潮流方程线性化,建立了含光伏接入的配电网OPF的凸二次规划模型。该模型以最小化网络损耗费用和弃光惩罚费用之和为目标,并考虑了网络节点的电压上下限约束和光伏电源的弃光量和无功调节约束,从而保证配电网在安全经济运行的同时,最大限度地消纳光伏发电。采用鞍点动态法(Saddle-point Dynamics,SPD),从动态系统控制的角度出发,将上述凸优化调度问题的寻优过程转化为动态系统渐进稳定的过程。将电力网络和各个光伏电源分别视为独立可控的单元,引入辅助变量,从而使得集中式OPF模型转化为分散式模型并采用SPD进行求解。网络单元和各个光伏单元之间仅需要交换节点注入功率信息,各个光伏单元之间相互独立,保密性好。该方法不需要协调中心,各单元的优化求解可同时进行,并具有即插即用的特点。最后,通过仿真计算验证了潮流方程线性化模型的准确性和SPD算法的有效性。为应对光伏出力和负荷需求的不确定性,本文基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)策略进一步提出了配电网DOPF两阶段协调分散式优化框架。在配电网日前调度阶段的DOPF模型中,考虑储能系统的充放电费用和日运行能量平衡约束;在日内阶段,基于MPC策略,将日前优化结果作为参考值进行滚动优化。两个阶段的模型都采用SPD进行分散式求解。最后,通过仿真计算验证了两阶段协调分散式优化框架在应对光伏出力和负荷需求不确定性时的有效性。