CN102184475A - 基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法 - Google Patents

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CN102184475A CN2011101210889A CN201110121088A CN102184475A CN 102184475 A CN102184475 A CN 102184475A CN 2011101210889 A CN2011101210889 A CN 2011101210889A CN 201110121088 A CN201110121088 A CN 201110121088A CN 102184475 A CN102184475 A CN 102184475A
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Abstract

本发明公开了一种基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法，该方法将微网经济运行分为日前计划与实时调度两个时间尺度，在日前计划阶段，将一个调度周期分为多个时段，基于日前预测数据，将其建模为混合整数线性规划问题；在实时调度阶段，遵从日前计划的开停机结果，基于实时超短期预测数据，将其建模为非线性规划。本发明还设计了两个时间尺度的协调配合机制，使得本方法得到的调度方案既能满足长时间尺度的经济因素，也能满足短时间尺度的微网内部电压、载流量等安全运行约束并平滑新能源的出力波动。该方法适用于任意类型、任意容量配比的由可控电源、不可控电源和储能设备组成的微型电网的并网和孤网运行中的经济运行优化调度。

Description

基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法
技术领域
本发明属于电力系统的运行、仿真、分析与调度技术领域，尤其涉及一种基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法。
背景技术
分布式发电技术是二十一世纪电力工业发展的关键技术之一。它从最底层改变了传统电力生产供应的格局，具有投资省、能耗低、可靠性高、灵活输电、快速恢复供电等诸多优点。随着以风能、太阳能为代表的可再生能源在世界各国的推广应用，分布式发电技术在节能减排、预防大面积停电方面的优势得到全球能源、电力专家和各国政府部门的一致认可。作为世界上能源消耗和污染排放大国，大力发展分布式发电技术对于我国的可持续发展具有重要的战略意义。
微型电网系统（MicroGrid，简称微网）是分布式发电系统的基本组成单元。分布式发电技术尽管优点突出，但也存在诸多问题，其中之一就是单个类型的分布式电源相对大电网而言往往是不可控的。比如风能、太阳能发电技术，受自然条件的约束，表现出很强的随机性和间歇性，给整个电网的运行、调度带来极大的困难。将发电装置、储能装置、负荷及控制系统等结合，构成一个输出功率可控的微型电力网络。微型电网系统既可以独立运行，由内部电源向微网内部的负荷供电；也可以并网运行，向外部电网供出多余的电能或由外部电网补充自身发电量的不足。
微网作为一种分布式发电的新型组织形式，与大电网一样同样存在能量管理问题，即如何对微网内的可控电源（柴油发电机、微型燃气轮机、燃料电池）、不可控电源（风力发电、光伏发电）和储能设备（小型抽水蓄能、氢能循环装备、各类型蓄电池）进行能量管理，规划其燃料使用方案、储能设备充放电方案、与外部电网电能交易方案等，同时保证实际运行中的安全性、物理性约束条件，以此保证微网的持续、经济、安全运行。
目前，该领域研究尚处于理论研究阶段，暂时没有公认成熟的解决方案。现有研究多集中于微网实时经济运行优化调度，忽视了大时间尺度规划（如日前）对系统运行经济性的影响，缺乏多时间尺度的协调优化；同时现有研究手段也多集中于过于简化的启发式策略和过于复杂的混合整数非线性规划模型，前者无法达到数学上的最优点而无法保证长期运行的经济性，后者求解过程过于复杂且不易寻找到可行解，因此都无法满足微网实际运行中经济性、安全性以及节能减排的要求。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供了一种基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法，包括如下步骤：
（1）统计微网运行历史数据，建立微网内所有可控电源的成本-出力曲线的非线性函数，并将其分段线性化；同时根据微网电路拓扑结构和电气参数，建立微网节点导纳矩阵；
（2）采集微网负荷信息数据、气象信息数据以及外部电网电价数据，综合微网运行的历史数据，对负荷/风能/太阳能/电价进行未来一天的预测，得到未来一天内微网的负荷/风能/太阳能/电价预测数据；
（3）将微网未来一天内的经济运行分为多个时段，以各时段微网运行成本最小为目标函数，其中所有可控电源的使用分段线性化模型，考虑微网内部的各时段能量平衡、各设备元件的出力/爬坡率/开停机成本、储能设备运行成本与“满充满放”原则，基于第二步中的日前负荷/风能/太阳能/电价预测数据，将此微网日前计划问题构成一个混合整数线性规划问题进行求解，得到各时段微网经济运行调度方案；
（4）采集微网负荷信息数据、气象信息数据以及外部电网电价数据，对负荷/风能/太阳能/电价进行超短期预测，得到未来一个时段内微网的负荷/风能/太阳能/电价预测数据；
（5）取当前时段的微网设备的开停机状态，令其在该时段不能改变，以该时段微网运行成本最小和当前电源出力值与日前计划出力值偏差最小化为目标函数，其中所有可控电源使用原有非线性模型，考虑微网内部的该时段交流潮流平衡、母线电压约束、线路载流量约束、各逆变器的容量约束，同时基于第四步中的超短期预测数据，将此微网实时调度问题构成一个非线性规划问题进行求解，得到该时段的微网经济运行调度方案；
（6）评估实时调度的调度方案与日前计划的调度方案的偏差，若偏差大于给定阈值                                               
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE002
，即所得到的实时调度方案不可行，则需要在此时段重新进行日前计划，即返回第二步；若偏差小于或等于给定阈值
Figure 834615DEST_PATH_IMAGE002
，即所得到的实时调度方案可行，则进入第七步；
（7）对于经第六步可行性检测满足要求的微网经济运行调度方案，形成微网调度指令，发布给微网中的可控电源、不可控电源以及储能设备的控制器，使得微网在下一时段按照指定方式安全经济运行；同时判断下一个时段是否已进行过日前计划，如是则进入下一个时段进行预测和实时调度，即重复第四步，否则开始对下一天进行预测和日前计划，即返回第二步。
本发明的有益效果是，本发明提出了一种基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法，与已有的技术相比，本发明提出的方法主要有以下优势和改进：
1、与基于启发式策略的技术方案相比提高了最优解的质量，减少了电网运行的经济费用和污染排放量，更好的实现了节能减排；与混合整数非线性规划模型相比极大的提高了计算速度且避免了出现无可行解的情况，能够有效提升微网控制中心的响应速度，提高电网运行的安全性和可靠性；
2、将问题简化为“混合整数线性规划+非线性规划”后，这两个数学优化问题都有成熟的数学软件可以直接求解，降低了系统开发与集成的难度，从而减少了微网控制中心的投资成本，简化其调度流程；
3、所提出的多时间尺度协调机制简单但有效，足以处理微网这种规模小但波动大的相对独立系统，能够有效消纳风能、太阳能等清洁能源，从而减少碳排放，进一步促进节能减排。
附图说明
图1是基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法流程图；
图2是示例微网系统结构图；
图3可控电源成本-出力曲线分段线性化示意图；
图4日前计划混合整数线性规划问题中等式约束系数矩阵的稀疏结构
图5日前计划混合整数线性规划问题中不等式约束系数矩阵的稀疏结构
图6是日前计划的计算结果展示图。
具体实施方式
本发明基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法，包括如下步骤：
第一步：统计微网运行历史数据，建立微网内所有可控电源的成本-出力曲线的非线性函数，并将其分段线性化；同时根据微网电路拓扑结构和电气参数，建立微网节点导纳矩阵。
第二步：采集微网负荷信息数据、气象信息数据以及外部电网电价数据，综合微网运行的历史数据，对负荷/风能/太阳能/电价进行未来一天的预测，得到未来一天内微网的负荷/风能/太阳能/电价预测数据。
第三步：将微网未来一天内的经济运行分为多个时段，以各时段微网运行成本最小为目标函数，其中所有可控电源的使用分段线性化模型，考虑微网内部的各时段能量平衡、各设备元件的出力/爬坡率/开停机成本、储能设备运行成本与“满充满放”原则，基于第二步中的日前负荷/风能/太阳能/电价预测数据，将此微网日前计划问题构成一个混合整数线性规划问题进行求解，得到各时段微网经济运行调度方案。
上述混合整数规划问题的数学模型为：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE004
；
其中：
优化变量和
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE008
定义为：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE010
；
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE012
；
目标函数
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE014
定义为：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE016
；
其中，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE022
分别为可控电源、储能设备与外部电网的运行或电交易成本：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE026
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE028
；
等式约束包括：
(1).功率平衡约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE032
；
(2).可控电源出力定义：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE034
；
(3).可控电源分段运行归属标记位互斥条件：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE036
；
(4).储能元件的荷电状态定义约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE038
；
不等式约束
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE040
包括：
(1).功率备用约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE042
；
(2).可控电源分段出力值定义：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE044
；
(3).可控电源爬坡率约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE046
；
(4).可控电源开始开机/停机的标记位定义：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE048
；
(5).可控电源最大开停机次数约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE050
；
(6).储能元件的出力限值：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE052
；
(7).储能元件的爬坡率约束：
；
(8).储能元件的开始充电/放电的标记位定义：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE056
；
(9).储能元件的充放电状态互斥条件：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE058
；
(10).储能元件的“满充满放”约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE060
；
(11).外部电网接入容量约束：
；
(12).外部电网买卖电状态互斥条件：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE064
；
其中，各符号定义如下：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE066
为时段集合、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE068
为可控电源集合、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE070
为不可控电源集合、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE072
为储能元件集合、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE074
为内部负荷集合、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE076
为微网内部节点集合、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE078
为总时段数、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE080
为可控电源成本曲线参数、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE082
为可控电源分段曲线归属状态、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE084
为可控电源分段曲线取值状态、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE086
为可控电源成本曲线分段数、为可控电源开停机成本、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE090
为可控电源运行维护成本、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE092
为可控电源出力变化率界限、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE094
为可控电源出力界限、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE096
为可控电源最大开关机次数、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE098
为可控电源有/无功出力、为可控电源工作状态(0关1开)、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE102
为可控电源开始开机/停机标记位、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE104
为不可控电源出力、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE106
为储能充/放电功率、为储能充/放电出力界限、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE110
为储能充电变化率界限、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE112
为储能放电变化率界限、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE114
为储能的荷电状态、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE116
为储能荷电状态界限、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE118
为储能充/放电状态、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE120
为储能开始充电/放电标记位、为储能开始充/放电门限值、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE124
为储能充/放电成本系数、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE126
为储能充放电循环成本系数、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE128
为负荷功率、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE130
为微网接受/发送功率限值、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE132
为微网接受/发送功率、为微网接受/发送功率状态、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE136
为微网向电网买/卖电价格、
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE138
微网有功备用率。
第四步：采集微网负荷信息数据、气象信息数据以及外部电网电价数据，对负荷/风能/太阳能/电价进行超短期预测，得到未来一个时段内微网的负荷/风能/太阳能/电价预测数据。
第五步：取当前时段的微网设备的开停机状态，令其在该时段不能改变，以该时段微网运行成本最小和当前电源出力值与日前计划出力值偏差最小化为目标函数，其中所有可控电源使用原有非线性模型，考虑微网内部的该时段交流潮流平衡、母线电压约束、线路载流量约束、各逆变器的容量约束，同时基于第四步中的超短期预测数据，将此微网实时调度问题构成一个非线性规划问题进行求解，得到该时段的微网经济运行调度方案。
上述非线性规划问题的数学模型为：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE140
；
其中：
优化变量定义为：
；
目标函数定义为：
；
其中，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE148
为可控电源的运行成本，其形式与具体可控电源类型有关，一般可以写成二次形式；
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE150
为储能设备的运行成本；
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE152
为与外部电网电能交易成本：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE154
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE156
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE158
；
等式约束包括节点潮流约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE162
；
不等式约束
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE164
包括：
(1).外部电网接入功率因数约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE166
；
(2).可控电源出力范围约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE168
；
(3).储能设备出力范围约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE170
；
(4).外部电网接入限值约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE172
；
(5).逆变器容量约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE174
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE176
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE178
；
(6).节点电压约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE180
；
(7).电力线路载流量约束：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE184
；
其中，各符号定义如下：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE186
为可控电源的有功/无功出力，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE188
为储能设备的有功/无功出力，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE190
为外部电网交换有功/无功值，为可控电源成本-出力曲线二次多项式系数，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE194
为储能设备的单位运行成本，为外部电网电能交易单价，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE198
为日前计划解出的可控电源/储能设备/外部电网出力值，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE200
为实时调度与日前计划的调度计划偏差惩罚因子，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE202
为节点注入有功/无功功率，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE204
为节点电压实部/虚部，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE206
微网节点导纳矩阵元素实部/虚部，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE208
外部电网接入点最小功率因数，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE210
为可控电源有功出力上下限，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE212
为储能设备有功出力上下限，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE214
为外部电网接入容量上下限，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE216
为可控电源/储能设备/不可控电源的并网逆变器容量，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE218
为节点电网上下限，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE220
为电力线路正/反向载流量上下限，
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE222
为电力线路实际正/反向载流量有功/无功值。
第六步：评估实时调度的调度方案与日前计划的调度方案的偏差，若偏差大于给定阈值，即所得到的实时调度方案不可行，则需要在此时段重新进行日前计划，即返回第二步；若偏差小于或等于给定阈值
Figure 838156DEST_PATH_IMAGE002
，即所得到的实时调度方案可行，则进入第七步。
上述实时调度的调度方案与日前计划的调度方案的偏差定义为：
Figure 2011101210889100002DEST_PATH_IMAGE224
。
第七步：对于经第六步可行性检测满足要求的微网经济运行调度方案，形成微网调度指令，发布给微网中的可控电源、不可控电源以及储能设备的控制器，使得微网在下一时段按照指定方式安全经济运行。同时判断下一个时段是否已进行过日前计划，如是则进入下一个时段进行预测和实时调度，即重复第四步，否则开始对下一天进行预测和日前计划，即返回第二步。
本发明将复杂的微网经济调度问题分为日前计划和实时调度两个时间尺度，分别使用混合整数线性规划和非线性规划模型对其进行建模，保证了求解的高效性和解的最优性，同时提出了不同时间尺度的协调配合方案，使得本方法得到的调度方案既能满足长时间尺度的电价、储能容量、燃料价格等经济因素，也能满足短时间尺度的微网内部电压、载流量等安全运行约束并平滑新能源的出力波动。
以下结合附图，对本发明的一则实施例作详细说明，本发明的流程图如图1所示。
实施例：
考虑如图2所示的微网示例系统，根据上文所述方法，对其进行经济运行优化调度。
本实施例在下述环境配置的PC机上实现：
Intel Core 2 Duo E8400 3.0GHz，12GB DDR3 1333MHz Dual Channel
Microsoft Windows 7 Enterprise x64，Visual Studio 2010
使用IBM ILOG CPLEX 12.1作为混合整数线性规划解法器，Ipopt 3.9作为非线性规划解法器。
首先，计算微网节点导纳矩阵（结果略），将所有可控电源的成本-出力曲线分段线性化，分段线性化的形式如图3所示。以某型号的燃料电池为例，线性化后的参数如表1所示，使用分段线性化模型，即可以使用混合整数线性规划模型来建模微网的日前计划问题，保证问题的求解便捷。
表1 某型号燃料电池成本-出力曲线分段线性化参数
B k A k F k
4.0000 6.1740 0.8933
29.2400 28.7200 1.0456
55.7700 56.4600 1.3310
80.0000 88.7100 0
在日前计划步骤中，需根据前文所述建立混合整数线性规划模型。针对图2所示微网系统，考虑全天24小时，每5分钟划分一个时段，我们可以得到该混合整数线性规划模型，该优化问题的规模如表2所示。
表2 日前计划混合整数线性规划问题规模
问题规模 示例微网系统
优化变量 11808
0-1变量 6912
连续变量 4896
等式约束 2304
不等式约束 14688
等式约束系数矩阵非零元 10941
不等式约束系数矩阵非零元 35982
图4和图5给出了该混合整数线性规划问题的等式/不等式约束系数矩阵的稀疏结构，可见该系数矩阵非常稀疏。
日前计划问题使用C++编程实现，使用CPLEX软件作为混合整数线性规划解法器，充分利用了约束系数矩阵的稀疏结构，全面提升了稀疏矩阵的形成时间。
表3中给出了求解该问题的计算时间，可见对混合整数线性规划问题的求解非常高效，证明了所提出的方法的可行性和高效性。
表3 日前计划的求解时间统计
项目 时间(s) 百分比
初始化与预处理 0.005 0.03%
矩阵生成 0.008 0.05%
调用CPLEX 14.309 95.92%
后处理与输出 0.597 4.00%
合计 14.309 100%
图6展示了日前计划的调度方案。其中所有横轴表示时间，单位为24小时，由于我们令5分钟为一个时段，即这六张图都由288个点组成。图6中（a）表示外部电网电价随时间变化曲线，单位为人民币元，可见该曲线符合日常“峰谷电价”的直观认知；(b)表示可控电源出力值随时间变化曲线，其中MT代表微型燃气轮机、DE代表柴油发电机、FC代表燃料电池，可见这些分布式电源在日负荷高峰处全力发电，低谷时停止，起到了分布式发电“削峰”的作用；(c)中的PI表示不可控电源出力值、PL表示微网内部负荷值，Net为上述两者之差，在微网运行中为了实现能力利用的最大化，需保证“不弃风光”，即将清洁的风能太阳能全部接受并网，故图中Net曲线表示的功率缺口就是需要优化调度的功率值；（d）表示储能设备的出力值，其中正为充电，负为放电，可见储能设备在午夜凌晨与正午等电价低谷时充电，在上下午负荷高峰时放电，以此追求经济效益的最大化，实现“削峰填谷”，为大电网降低备用减少能源浪费起到了积极的作用；（f）为储能设备的荷电状态（State of Charge,SOC）随时间变化曲线，宏观上可以认为是（d）曲线的积分形式，从中可以观察到储能设备始终工作在0.6-0.9倍的额定容量之间，保证了蓄电池的健康状态，同时该曲线还实现了蓄电池的“满充满放”运行原则，减少了蓄电池的充放电次数，极大的延长了使用寿命；（e）为微网与外部电网的功率交换值，其中正向为微网向电网购电，负向为微网向电网售电，从中可以观察到微网在负荷低谷时从电网购电，在负荷高峰时向电网售电，帮助外部电网“削峰填谷”，实现了微网与外部电网经济运行上的“双赢”。
实时调度部分同样使用C++编程实现，使用Ipopt 3.9作为非线性规划解法器，在上述PC机平台上开发、编译、测试。由于在日前计划阶段确定了各可控电源、储能设备与电网接入点的起停/充电放电/购电售电状态，实时调度问题实际上已经退化成微网内部的传统最优潮流问题，具体求解方法此处不再详细展开。实际上，微网实时调度的主要意义并不在于追求微网运行的经济性（即
Figure 229823DEST_PATH_IMAGE200
通常取值较大），而是在于寻找一个满足经济性较好但能够满足所有微网实际运行安全约束（尤其是交流潮流约束）的可行点，以便于微网控制直接向各微源控制器下达控制指令。
由于微网节点数一般在数十个左右，其规模与传统电网相比非常小，因此微网实时调度具有求解速度快、收敛性好的优势，能够满足微网控制中心的运行可靠性要求。
表4给出了一系列测试微网系统的问题规模统计信息，我们对这些测试系统进行微网实时调度测试，表5中给出了计算结果统计。
表4 微网实时调度测试系统规模统计
测试微网系统 节点数 可控电源数 储能设备数 线路数
MGCASE9 9 2 1 9
MGCASE14 14 4 1 20
MGCASE30 30 4 2 41
MGCASE39 39 6 4 46
MGCASE57 57 5 2 80
MGCASE118 118 26 18 186
表5 微网实时调度测试计算结果统计
测试微网系统 迭代次数 计算时间(s)
MGCASE9 12 0.037
MGCASE14 14 0.046
MGCASE30 11 0.049
MGCASE39 16 0.069
MGCASE57 16 0.080
MGCASE118 19 0.160
表5中的计算结果显示，实时调度算法收敛性好、计算速度快，完全可以满足各种规模的微网实时调度计算，适用于实际微网控制中心应用。
综上所述，根据本实施例的测试结果，说明本发明提出的基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法建模合理，将多时间尺度耦合的复杂优化问题解耦为日前计划和实时调度两个时间尺度上的子问题，保证了每个子问题都易于实现、便于求解，计算速度快、收敛性好，优化结果合理，能够充分发挥微网运行灵活的优势，促进实现电网“削峰填谷”，有效消纳可再生能源并网发电，提高电网的经济安全运行水平，实现电网节能减排的目标。

Claims (4)

1.一种基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
（1）统计微网运行历史数据，建立微网内所有可控电源的成本-出力曲线的非线性函数，并将其分段线性化；同时根据微网电路拓扑结构和电气参数，建立微网节点导纳矩阵；
（2）采集微网负荷信息数据、气象信息数据以及外部电网电价数据，综合微网运行的历史数据，对负荷/风能/太阳能/电价进行未来一天的预测，得到未来一天内微网的负荷/风能/太阳能/电价预测数据；
（3）将微网未来一天内的经济运行分为多个时段，以各时段微网运行成本最小为目标函数，其中所有可控电源的使用分段线性化模型，考虑微网内部的各时段能量平衡、各设备元件的出力/爬坡率/开停机成本、储能设备运行成本与“满充满放”原则，基于第二步中的日前负荷/风能/太阳能/电价预测数据，将此微网日前计划问题构成一个混合整数线性规划问题进行求解，得到各时段微网经济运行调度方案；
（4）采集微网负荷信息数据、气象信息数据以及外部电网电价数据，对负荷/风能/太阳能/电价进行超短期预测，得到未来一个时段内微网的负荷/风能/太阳能/电价预测数据；
（5）取当前时段的微网设备的开停机状态，令其在该时段不能改变，以该时段微网运行成本最小和当前电源出力值与日前计划出力值偏差最小化为目标函数，其中所有可控电源使用原有非线性模型，考虑微网内部的该时段交流潮流平衡、母线电压约束、线路载流量约束、各逆变器的容量约束，同时基于第四步中的超短期预测数据，将此微网实时调度问题构成一个非线性规划问题进行求解，得到该时段的微网经济运行调度方案；
（6）评估实时调度的调度方案与日前计划的调度方案的偏差，若偏差大于给定阈值                                               
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE002
，即所得到的实时调度方案不可行，则需要在此时段重新进行日前计划，即返回第二步；若偏差小于或等于给定阈值
Figure 832501DEST_PATH_IMAGE002
，即所得到的实时调度方案可行，则进入第七步；
（7）对于经第六步可行性检测满足要求的微网经济运行调度方案，形成微网调度指令，发布给微网中的可控电源、不可控电源以及储能设备的控制器，使得微网在下一时段按照指定方式安全经济运行；同时判断下一个时段是否已进行过日前计划，如是则进入下一个时段进行预测和实时调度，即重复第四步，否则开始对下一天进行预测和日前计划，即返回第二步。
2.根据权利要求1所述的基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法，其特征在于：所述步骤（3）中，混合整数规划问题的数学模型为：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE004
；
其中：
优化变量
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE008
定义为：
；
；
目标函数
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE014
定义为：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE016
；
其中，
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE020
、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE022
分别为可控电源、储能设备与外部电网的运行或电交易成本：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE024
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE026
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE028
；
等式约束
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE030
包括：
(1).功率平衡约束：
；
(2).可控电源出力定义：
；
(3).可控电源分段运行归属标记位互斥条件：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE036
；
(4).储能元件的荷电状态定义约束：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE038
；
不等式约束
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE040
包括：
(1).功率备用约束：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE042
；
(2).可控电源分段出力值定义：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE044
；
(3).可控电源爬坡率约束：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE046
；
(4).可控电源开始开机/停机的标记位定义：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE048
；
(5).可控电源最大开停机次数约束：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE050
；
(6).储能元件的出力限值：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE052
；
(7).储能元件的爬坡率约束：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE054
；
(8).储能元件的开始充电/放电的标记位定义：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE056
；
(9).储能元件的充放电状态互斥条件：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE058
；
(10).储能元件的“满充满放”约束：
；
(11).外部电网接入容量约束：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE062
；
(12).外部电网买卖电状态互斥条件：
；
    其中，各符号定义如下：为时段集合、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE068
为可控电源集合、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE070
为不可控电源集合、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE072
为储能元件集合、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE074
为内部负荷集合、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE076
为微网内部节点集合、为总时段数、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE080
为可控电源成本曲线参数、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE082
为可控电源分段曲线归属状态、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE084
为可控电源分段曲线取值状态、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE086
为可控电源成本曲线分段数、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE088
为可控电源开停机成本、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE090
为可控电源运行维护成本、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE092
为可控电源出力变化率界限、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE094
为可控电源出力界限、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE096
为可控电源最大开关机次数、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE098
为可控电源有/无功出力、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE100
为可控电源工作状态(0关1开)、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE102
为可控电源开始开机/停机标记位、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE104
为不可控电源出力、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE106
为储能充/放电功率、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE108
为储能充/放电出力界限、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE110
为储能充电变化率界限、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE112
为储能放电变化率界限、为储能的荷电状态、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE116
为储能荷电状态界限、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE118
为储能充/放电状态、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE120
为储能开始充电/放电标记位、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE122
为储能开始充/放电门限值、为储能充/放电成本系数、为储能充放电循环成本系数、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE128
为负荷功率、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE130
为微网接受/发送功率限值、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE132
为微网接受/发送功率、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE134
为微网接受/发送功率状态、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE136
为微网向电网买/卖电价格、
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE138
微网有功备用率。
3.根据权利要求1所述的基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法，其特征在于：所述步骤（5）中，非线性规划问题的数学模型为：
上述非线性规划问题的数学模型为：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE140
；
其中：
优化变量
Figure 60432DEST_PATH_IMAGE006
定义为：
；
目标函数定义为：
Figure 2011101210889100001DEST_PATH_IMAGE146
；
其中，为可控电源的运行成本，其形式与具体可控电源类型有关，一般可以写成二次形式；为储能设备的运行成本；
Figure DEST_PATH_IMAGE152
为与外部电网电能交易成本：
Figure DEST_PATH_IMAGE154
Figure DEST_PATH_IMAGE156
Figure DEST_PATH_IMAGE158
；
等式约束
Figure DEST_PATH_IMAGE160
包括节点潮流约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE162
；
不等式约束
Figure DEST_PATH_IMAGE164
包括：
(1)外部电网接入功率因数约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE166
；
(2)可控电源出力范围约束：
；
(3)储能设备出力范围约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE170
；
(4)外部电网接入限值约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE172
；
(5)逆变器容量约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE174
Figure DEST_PATH_IMAGE178
；
(6)节点电压约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE180
；
(7)电力线路载流量约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE182
Figure DEST_PATH_IMAGE184
；
其中，各符号定义如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE186
为可控电源的有功/无功出力，为储能设备的有功/无功出力，为外部电网交换有功/无功值，
Figure DEST_PATH_IMAGE192
为可控电源成本-出力曲线二次多项式系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE194
为储能设备的单位运行成本，
Figure DEST_PATH_IMAGE196
为外部电网电能交易单价，
Figure DEST_PATH_IMAGE198
为日前计划解出的可控电源/储能设备/外部电网出力值，
Figure DEST_PATH_IMAGE200
为实时调度与日前计划的调度计划偏差惩罚因子，
Figure DEST_PATH_IMAGE202
为节点注入有功/无功功率，
Figure DEST_PATH_IMAGE204
为节点电压实部/虚部，
Figure DEST_PATH_IMAGE206
微网节点导纳矩阵元素实部/虚部，
Figure DEST_PATH_IMAGE208
外部电网接入点最小功率因数，
Figure DEST_PATH_IMAGE210
为可控电源有功出力上下限，
Figure DEST_PATH_IMAGE212
为储能设备有功出力上下限，为外部电网接入容量上下限，
Figure DEST_PATH_IMAGE216
为可控电源/储能设备/不可控电源的并网逆变器容量，
Figure DEST_PATH_IMAGE218
为节点电网上下限，
Figure DEST_PATH_IMAGE220
为电力线路正/反向载流量上下限，
Figure DEST_PATH_IMAGE222
为电力线路实际正/反向载流量有功/无功值。
4.根据权利要求1所述的基于多时间尺度协调的微网经济运行优化调度方法，其特征在于：所述步骤（6）中，所述实时调度的调度方案与日前计划的调度方案的偏差定义为：
Figure DEST_PATH_IMAGE224
。
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