包含分布式可再生能源发电、负荷和储能装置的微网系统,为高渗透率可再生能源并网提供了有效的解决方案。由于可再生能源发电出力具有随机性、间歇性等特点,其出力波动对配电系统运行造成危害,一般需安装专门的储能装置来平抑微网与配电系统之间联络线的功率波动,以降低微网对配电系统的不利影响。然而,单独安装储能装置费用过高,造成微网运行成本增加。微网系统中,存在以电动汽车和空调为代表的可控储能负荷,可充当储能装置。以电代油、具备零排放特性的电动汽车将取代传统燃油汽车成为了物流配送过程中重要的运输工具。电动汽车除驾驶功能外,还能利用V2G(Vehicle to Grid)技术通过充放电实现与微网之间功率的双向流动,充当微网中储能装置的角色。空调负荷是将电能转化为热能的装置,而热能在保温性能良好的空间内能存储一段时间,可将空调负荷的热存储能力视为空调负荷的电存储能力。同时,空调负荷在夏季或冬季是高峰负荷的主要组成部分,其储能潜力巨大。因此,利用物流配送中的电动汽车和空调负荷的储能特性,参与平抑微网功率联络线功率波动,避免为微网单独配置储能装置,降低微网系统的运行成本。首先针对物流配送中的电动汽车进行研究,电动汽车从配送中心运送货物并配送至各客户节点,合理安排配送路径和充放电策略的同时,平抑微网联络线功率波动。所提模型以联络线功率购买成本、联络线功率不平衡结算成本、电动汽车快速充电成本和车辆损耗成本之和最小为目标,实现电动汽车行驶路径、出发时间、快速充电时长和返回配送中心的慢速充/放电功率策略的协同优化,并确定最优的上报联络线功率。算例结果验证了所提模型的有效性。其次,利用空调负荷的储能特性,建立包含空调负荷的微网系统。在满足用户热舒适度的前提下,通过合理安排空调每个时段的启停,改变大规模空调负荷的总功率,进而平抑微网功率联络线功率波动。该模型以联络线功率购买成本、联络线功率不平衡结算成本、空调用户激励成本之和最小为目标,实现微网中空调负荷的最优调度。算例结果验证了所提模型的有效性。在标准帝国主义竞争算法(ICA)的基础上,提出了改进型的自适应帝国主义竞争算法(self-adaptively imperialist competitive algorithm,SaICA)。分别采用SaICA、标准ICA和单亲遗传算法对上述优化模型进行求解,算例结果验证了SaICA算法的优越性。针对配送时段的不同和微网联络线功率波动的大小对所提模型优化结果的影响进行了分析。算例结果表明:在微网联络线功率波动大的时段进行配送将增大不平衡结算成本,微网联络线功率波动变大,所提模型平抑效果变好;微网联络线功率波动越小,所提模型平抑效果变差。