CN103474991B - 基于时间尺度的配电网全局优化调度方法 - Google Patents

基于时间尺度的配电网全局优化调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于时间尺度的全局优化调度策略库。本发明提供的一种基于时间尺度的全局优化调度策略库以指标体系和调度模式为指导，以各子课题的研究成果为依托，按照时间尺度分别给出长期、中长期、短期、超短期和实时优化子目标的调整和优化手段，能够提高智能配电网的运行效率，综合应用配电网中分布式能源、微网、储能装置、非线性负荷等电网新元素，完全适应智能电网的发展趋势，具有良好的应用前景。

Description

基于时间尺度的配电网全局优化调度方法
技术领域
[0001] 本发明涉及智能电网技术领域，具体涉及一种基于时间尺度的配电网全局优化调度方法。
背景技术
[0002] 我们知道，配电网处于电力系统的末端，直接面向电力用户，承担着向用户分配电能、服务客户的重任，而电力工业与国民经济和人民生活息息相关，充足优质的电力供应是国民经济发展和人民日常生活的重要保障，配电网供电可靠性直接影响着人民日常生产和生活，配电网必须通过设定合理的运行控制方式满足用户电能需求。
[0003] 近年来，配网自动化的发展，使得电动操作一次设备、智能配电终端和配电自动化系统在国内得到了一定的推广，提高了配网的可靠率，解决了配电网可靠供电的问题，然后，由于我国在配电网建设方面的长期忽视，配电网的运行效率相较于输电网来说，技术性能偏低，存在着设备利用率低、峰谷差大、城市规划与电网规划脱节、线损率较高、配电设备容量不匹配或不合理、设备检修维护工作量大等问题。智能电网是当前国内外电网发展的趋势，智能配电网是智能电网发展的重要组成部分，智能配电网具有科学经济的配网规划、支持分布式电源和储能元件、可靠经济的电力供给、可靠经济的设备管理等特点。融合建设、运行和管理等方面功能的高效运行是智能配网的基本特征，高效运行成为智能配电网发展的重要方向，并且随着智能电网发展的稳步推进，智能配电网的运行效率优化提高成为配电网建设的重要目标和迫切需要解决的问题。
[0004] 传统以人工经验为主的调度计划编制难以充分考虑影响电力系统安全运行的各种因素，尤其是缺乏对调度周期内复杂电网安全运行的全面分析，影响调度计划对生产指导的能力发挥，无法适应电网驾驭能力提升和调度计划安全经济一体化精细管理的需要，因此，迫切需要研究能够适应配电网发展的全局优化调度，全局优化调度就是以提高智能配电网的运行效率，综合应用配电网中分布式能源/微网/储能装置/非线性负荷等电网新元素，适应智能电网的发展趋势为研究目标而被提出的。但是，现有配电网调度已不能满足智能配电网发展的要求，由于智能配电网相比于传统配电网在运行安全性、可靠性、经济性、优质性方面的要求都大大提高，作为配电网运行的协调指挥中心，配电网调度需要提升为智能配电网调度，以提升驾驭配电网和资源优化配置的能力，针对分布式电源、多样性负荷的可调特征及空间分布，随机变化特性，环境影响特性，开展智能配电网的全局优化调度方法研究日益亟需。
发明内容
[0005] 本发明所解决的技术问题是现有配电网调度已不能满足智能配电网发展的要求的问题。本发明的基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，能够提高智能配电网的运行效率，综合应用配电网中分布式能源、微网、储能装置、非线性负荷等电网新元素，完全适应智能电网的发展趋势，具有良好的应用前景。
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是:
[0007] —种基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，其特征在于:根据配电网指标体系和调度模式，进行配电网全局优化，并按照时间尺度分别给长期、中长期、短期、超短期和实时的优化子目标进行调整，包括以下步骤，
[0008] 步骤(I )，建立配电网的全局优化目标层次结构图，并对全局优化目标进行建模，得出配电网全局优化的总目标模型；
[0009] 步骤(2)，将配电网全局优化的总目标模型，根据长期、中长期、短期、超短期和实时五个时间尺度，划分为五个具体的优化子目标；
[0010] 步骤(3)，根据划分的各优化子目标，结合配电网调度策略库中的策略集，选出对应的优化策略对各优化子目标进行调整，实现电源、网络、负荷互动协同调度。
[0011] 前述的基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，其特征在于:步骤(I)全局优化目标进行建模的方法为，
[0012] ( I )，确定配电网的全局优化目标的指标；
[0013] (2)，建立全局优化目标的指标结构；
[0014] (3)，用层次分析法计算全局优化目标的指标权重；
[0015] (4)，设定全局优化目标指标的评分标准；
[0016] (5)，根据计算全局优化目标指标权重，根据(4)的评分标准对全局优化目标指标结构进行评分；
[0017] (6)根据全局优化目标指标结构的评分结构，得出配电网全局优化的总目标模型。
[0018] 前述的基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，其特征在于:步骤(2)长期为年度及季度目标，中长期为月度目标，短期为前一天目标，超短期为当日内小时段目标，实时为分级及秒级目标。
[0019] 前述的基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，其特征在于:步骤(2)根据长期、中长期、短期、超短期和实时五个时间尺度，划分为五个具体的优化子目标，其中，
[0020] 长期对应的优化子目标包括负载率、负荷峰谷差、降低最大负荷峰值和线损；
[0021]中长期对应的优化子目标包括负载率、负荷峰谷差、降低最大负荷峰值和线损；
[0022] 短期对应的优化子目标包括负载率、负载均衡、负荷峰谷差和降低最大负荷峰值；
[0023] 超短期对应的优化子目标包括重要用户供电可靠性和设备重载率；
[0024] 实时对应的优化子目标包括重要用户供电可靠性和减少停电时户数。
[0025] 前述的基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，其特征在于:步骤(3)结合配电网调度策略库中的策略集，选出对应的优化策略对各优化子目标进行调整，调整包括负荷转移、按季节调整无功补偿装置投退、有序用电、电价策略、大用户能效管理、设备及网架改造、合理安排停电计划、负荷互补特性调网络、负荷转供避免高峰、网络运方经济运行、负荷互补特性调网络、分布式电源削峰和有序用电实现削峰。
[0026] 本发明的有益效果是:本发明的基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，能够提高智能配电网的运行效率，综合应用配电网中分布式能源、微网、储能装置、非线性负荷等电网新元素，完全适应智能电网的发展趋势，具有良好的应用前景。
附图说明
[0027] 图1是本发明的基于时间尺度的配电网全局优化调度方法的流程图。
[0028]图2是本发明的建立全局优化目标的指标结构图。
[0029] 图3是本发明的一实施例的系统框图。
[0030]图4是本发明基于的全局优化调度软件的结构图。
具体实施方式
[0031] 下面结合附图，对本发明作进一步的说明。
[0032] 如图1所示，基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，根据配电网指标体系和调度模式，进行配电网全局优化，并按照时间尺度分别给长期、中长期、短期、超短期和实时的优化子目标进行调整，包括以下步骤，
[0033] 步骤(I )，建立配电网的全局优化目标层次结构图，并对全局优化目标进行建模，得出配电网全局优化的总目标模型，全局优化目标进行建模的方法为，
[0034] (1)，确定配电网的全局优化目标的指标；
[0035] (2)，建立全局优化目标的指标结构，如图2所示，包括四层，第一层为全局优化目标，第二层为优化子目标，包括长期优化目标、长期优化目标、短期优化目标、超短期优化目标和实时优化目标；第三层为优化所述的性能，包括安全性、可靠性、优质性、经济性；第四层为优化所述的性能对应的具体优化子目标，其中安全性对应优化网络满足N-1、优化设备重载率；安全性对应优化重要用户供电可靠性、优化停电时户数、优化供电半径、优化倒闸操作次数；优质性对应优化电压合格率；经济性对应降低最大负荷峰值、优化负荷峰谷差、优化线损、优化供电半径、优化负载率、优化负载均衡、优化分布式电源发电效率、优化倒闸操作次数；
[0036] (3)，用层次分析法计算全局优化目标的指标权重，层次分析法(AnalyticHierarchy Process，ΑΗΡ)是美国运筹学家匹茨堡大学教授T.L.Saaty教授在20世纪70年代提出的；
[0037] (4)，设定全局优化目标指标的评分标准；
[0038] (5)，根据计算全局优化目标指标权重，根据(4)的评分标准对全局优化目标指标结构进行评分；
[0039] (6)根据全局优化目标指标结构的评分结构，得出配电网全局优化的总目标模型；
[0040] 步骤(2)，将配电网全局优化的总目标模型，根据长期、中长期、短期、超短期和实时五个时间尺度，划分为五个具体的优化子目标，其中长期为年度及季度目标，中长期为月度目标，短期为前一天目标，超短期为当日内小时段目标，实时为分级及秒级目标，其中[0041 ] 长期对应的优化子目标为经济性占的比重大的优化目标，包括负载率、负荷峰谷差、降低最大负荷峰值和线损，其中负载率为固定型指标，其他优化子目标为极小值指标；
[0042]中长期对应的优化子目标为经济性占的比重较大的优化目标，包括负载率、负荷峰谷差、降低最大负荷峰值和线损，其中负载率为固定型指标，其他优化子目标为极小值指标；
[0043] 短期对应的优化子目标为经济性占的比重较大的优化目标，包括负载率、负载均衡、负荷峰谷差和降低最大负荷峰值，其中负载率和负荷峰谷差为固定型指标，负荷峰谷差和降低最大负荷峰值为极小值指标；
[0044] 超短期对应的优化子目标为安全性、可靠性占的比重大的优化目标，包括重要用户供电可靠性和设备重载率，重要用户供电可靠性为极大值指标，设备重载率为极小值指标；
[0045] 实时对应的优化子目标包括重要用户供电可靠性和减少停电时户数，重要用户供电可靠性为极大值指标，减少停电时户数为极小值指标；
[0046] 步骤(3)，根据划分的各优化子目标，结合配电网调度策略库中的策略集，选出对应的优化策略对各优化子目标进行调整，实现电源、网络、负荷互动协同调度，调整包括负荷转移、按季节调整无功补偿装置投退、有序用电、电价策略、大用户能效管理、设备及网架改造、合理安排停电计划、负荷互补特性调网络、负荷转供避免高峰、网络运方经济运行、负荷互补特性调网络、分布式电源削峰和有序用电实现削峰。
[0047] 如图3所示，本发明的基于时间尺度的配电网全局优化调度方法的一种实施例，
[0048] (I)建立的配电网全局优化的总目标模型，包括降低最大负荷峰值、优化负荷峰谷差、优化线损、优化供电半径、优化负载率、优化负载均衡、优化重要用户供电可靠性、优化设备重载率、优化停电时户数、优化网络满足N-1、优化分布式电源发电效率、优化倒闸操作次数、优化电压合格率；
[0049] (2)将配电网全局优化的总目标模型，根据长期、中长期、短期、超短期和实时五个时间尺度，划分为五个具体的优化子目标，如长期的优化子目标包括电网改造和规划、上级检修计划、迎峰度夏、迎峰度冬；中长期的优化子目标包括节假日运行方式优化、停电计划；短期的优化子目标包括多时段运行方式优化
[0050] (3)，根据划分的各优化子目标，结合配电网调度策略库中的策略集，调整的手段包括负荷转移、按季节调整无功补偿装置投退、有序用电、电价策略、大用户能效管理、设备及网架改造、合理安排停电计划、负荷互补特性调网络、负荷转供避免高峰、网络运方经济运行、负荷互补特性调网络、分布式电源削峰和有序用电实现削峰，其中负荷转移、按季节调整无功补偿装置投退、有序用电和负荷转供避免高峰实现网荷互动；电价策略、大用户能效管理用于实现负荷优化；设备及网架改造为网架改造、规划；合理安排停电计划用于实现网源荷互动；负荷互补特性调网络、网络运方经济运行、负荷互补特性调网络用于实现网络优化；分布式电源削峰为分布式电源优化、源网协调；有序用电实现削峰为源荷互动。
[0051] 本发明的基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，是基于全局优化调度软件实现的，全局优化调度软件部署在配电网优化调度系统中的优化分析服务器上，全局优化调度软件在功能计算时要用的数据库服务器中配网自动化管理系统和配电网优化调度系统的数据库支持，需要历史/SCADA服务器上配网自动化管理系统和配电网优化调度系统的实时和历史数据信息，这些信息是通过前置采集服务器采集得来的，全局优化调度软件需要通过系统集成服务器与安全III区的其他系统进行交互，利用其他系统的数据信息进行计算。同时，全局优化调度软件需要通过与微电网调度控制器、新能源智能管控设备、多样性负荷智能管控设备等终端设备的交互，实现对网、源、荷的实时控制。
[0052] 如图4所示，本发明的基于全局优化调度软件实现的调度软件架构，从系统运行的体系结构看，全局优化调度系统是由硬件层、操作系统层、支撑平台层和软件层共四个层次构成，其中，硬件层、操作系统层和支撑平台层与原有配网自动化主站系统共享。
[0053] 软件层主要包括基础支撑软件类、应用软件类、高级应用类等三类，它们在由集成总线、数据总线和公共服务的支撑下完成各自的应用功能，并有机地集成在一起，成为一个一体化的系统。
[0054] 软件层功能划分，
[0055] 支撑软件类:包括物理模型、设备参数、实时数据、实时数据、潮流计算、状态估计、网络分析、负荷预测、线损计算、线路、设备负载计算等功能。
[0056] 应用软件类:包括网络重构、接线模式分析、联络点优化、负荷转供、分布式电源供电范围分析、恢复供电、停电范围分析、供电能力分析、网络优化调度、有序用电优化、分时电价优化、实时电价优化、负荷控制优化、大用户能效管理、负荷特性分析、负荷互补性分析、负荷分布分析、分布式电源发电预测、分布式电源发电特性分析、发电厂监控、VQC、高损设备统计、线路、设备重载分析、设备故障分析及统计、调度操作影响分析、电压监视等功會K。
[0057] 高级应用类:包括停电计划排程优化、倒闸操作经济性分析、无功优化、故障模式分析、线路或配变N-1分析、线路设备型号优化、电能质量检测点优化、分布式电源建设点选取等功能。
[0058] 以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (3)

1.基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，其特征在于:根据配电网指标体系和调度模式，进行配电网全局优化，并按照时间尺度分别给长期、中长期、短期、超短期和实时的优化子目标进行调整，包括以下步骤， 步骤(I )，建立配电网的全局优化目标层次结构图，并对全局优化目标进行建模，得出配电网全局优化的总目标模型； 步骤(2)，将配电网全局优化的总目标模型，根据长期、中长期、短期、超短期和实时五个时间尺度，划分为五个具体的优化子目标； 步骤(3)，根据划分的各优化子目标，结合配电网调度策略库中的策略集，选出对应的优化策略对各优化子目标进行调整，实现电源、网络、负荷互动协同调度； 步骤(I)全局优化目标进行建模的方法为， (1)，确定配电网的全局优化目标的指标； (2)，建立全局优化目标的指标结构； (3)，用层次分析法计算全局优化目标的指标权重； (4)，设定全局优化目标指标的评分标准； (5)，根据计算全局优化目标指标权重，根据(4)的评分标准对全局优化目标指标结构进行评分； (6)根据全局优化目标指标结构的评分结构，得出配电网全局优化的总目标模型； 步骤(3)结合配电网调度策略库中的策略集，选出对应的优化策略对各优化子目标进行调整，调整包括负荷转移、按季节调整无功补偿装置投退、有序用电、电价策略、大用户能效管理、设备及网架改造、合理安排停电计划、负荷互补特性调网络、负荷转供避免高峰、网络运方经济运行、负荷互补特性调网络、分布式电源削峰和有序用电实现削峰。
2.根据权利要求1所述的基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，其特征在于:步骤(2)长期为年度及季度目标，中长期为月度目标，短期为前一天目标，超短期为当日内小时段目标，实时为分级及秒级目标。
3.根据权利要求1所述的基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，其特征在于:步骤(2)根据长期、中长期、短期、超短期和实时五个时间尺度，划分为五个具体的优化子目标，其中， 长期对应的优化子目标包括负载率、负荷峰谷差、降低最大负荷峰值和线损； 中长期对应的优化子目标包括负载率、负荷峰谷差、降低最大负荷峰值和线损； 短期对应的优化子目标包括负载率、负载均衡、负荷峰谷差和降低最大负荷峰值； 超短期对应的优化子目标包括重要用户供电可靠性和设备重载率； 实时对应的优化子目标包括重要用户供电可靠性和减少停电时户数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103474991B (zh) * 2013-09-18 2015-11-18 国电南瑞科技股份有限公司 基于时间尺度的配电网全局优化调度方法
US20150106513A1 (en) * 2013-10-14 2015-04-16 Ideaware Inc. System and method for operating network traffic reduction policy in overloaded area
CN103795063B (zh) * 2014-03-01 2015-10-28 华北电力大学 基于源荷协同系数的线路过负荷紧急控制系统及其方法
CN103904646B (zh) * 2014-03-28 2015-10-21 华中科技大学 一种考虑三相潮流的微电网多目标能量优化方法
CN103887823B (zh) * 2014-04-10 2016-08-17 武汉大学 基于模糊层次分析的微电网并网位置选取方法
CN104167750B (zh) * 2014-08-18 2016-09-21 国家电网公司 一种配网削峰填谷的分布式储能功率分配及协调控制方法
CN105990833B (zh) * 2015-01-29 2018-08-14 国家电网公司 一种基于运行场景匹配的配电网动态重构方法
CN104809656B (zh) * 2015-03-24 2018-02-13 国家电网公司 一种考虑源网荷三端特性的有序用电缺口指标分配算法
CN105100252A (zh) * 2015-08-03 2015-11-25 国家电网公司 一种分布式电源监控系统的网络拓扑结构
CN105391053A (zh) * 2015-11-09 2016-03-09 四川大学 基于高压配电网容量单元拓扑重构的城市电网负载均衡运行策略
CN105376752A (zh) * 2015-11-11 2016-03-02 中国联合网络通信集团有限公司 影响移动网络发展关键因素的确定方法和装置
CN106655150A (zh) * 2016-09-28 2017-05-10 深圳供电局有限公司 一种配电网运行方式优化方法
CN106339779B (zh) * 2016-10-11 2020-04-21 东南大学 一种配电网中分布式电源配置方案评价方法
CN107909477B (zh) * 2017-11-21 2020-11-27 国家电网公司 一种输电网规划项目投资组合优化方法
CN108647856A (zh) * 2018-04-09 2018-10-12 广州供电局有限公司 电网风险预防控制方法和系统
CN109302734B (zh) * 2018-10-31 2021-01-29 国网福建省电力有限公司 一种无线接入网络规划的接入制式选择方法
CN109888839B (zh) * 2019-01-22 2020-11-24 国家电网公司华中分部 电厂机组的负荷平衡能力评价方法及系统
CN110148962B (zh) * 2019-05-08 2020-10-23 复变时空(武汉)数据科技有限公司 基于云平台的综合能源管理系统及管理策略

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102810186A (zh) * 2012-08-01 2012-12-05 江苏省电力设计院 多时间尺度微网能量优化管理体系结构及其方法
CN103455854A (zh) * 2013-09-04 2013-12-18 国电南瑞科技股份有限公司 基于全局优化的配电网调度系统目标建模方法

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7873442B2 (en) * 2002-05-20 2011-01-18 The Energy Authority, Inc. System and method for managing and optimizing power use
US7321810B2 (en) * 2003-05-13 2008-01-22 Siemens Power Transmission & Distribution, Inc. Method of dynamic economic dispatch
US20090187344A1 (en) * 2008-01-19 2009-07-23 Brancaccio Daniel S System, Method, and Computer Program Product for Analyzing Power Grid Data
AU2010204729A1 (en) * 2009-01-14 2011-09-01 Integral Analytics, Inc. Optimization of microgrid energy use and distribution
US20110082597A1 (en) * 2009-10-01 2011-04-07 Edsa Micro Corporation Microgrid model based automated real time simulation for market based electric power system optimization
US8972070B2 (en) * 2010-07-02 2015-03-03 Alstom Grid Inc. Multi-interval dispatch system tools for enabling dispatchers in power grid control centers to manage changes
US8849469B2 (en) * 2010-10-28 2014-09-30 Microsoft Corporation Data center system that accommodates episodic computation
US9148019B2 (en) * 2010-12-06 2015-09-29 Sandia Corporation Computing architecture for autonomous microgrids
US8922175B2 (en) * 2011-03-31 2014-12-30 General Electric Company System and method for operating capacitor banks
US8862279B2 (en) * 2011-09-28 2014-10-14 Causam Energy, Inc. Systems and methods for optimizing microgrid power generation and management with predictive modeling
CN102684199B (zh) * 2012-06-05 2015-04-08 国电南瑞科技股份有限公司 一种微电网与配电网交换功率的多时间尺度控制方法
CN103151802B (zh) * 2013-02-06 2015-07-01 上海交通大学 多时间尺度的主动配电网dg协调控制系统及方法
CN103280810B (zh) * 2013-04-15 2015-09-09 江苏省电力公司南京供电公司 一种提高配电网负载率的优化调度方法
CN103474991B (zh) * 2013-09-18 2015-11-18 国电南瑞科技股份有限公司 基于时间尺度的配电网全局优化调度方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102810186A (zh) * 2012-08-01 2012-12-05 江苏省电力设计院 多时间尺度微网能量优化管理体系结构及其方法
CN103455854A (zh) * 2013-09-04 2013-12-18 国电南瑞科技股份有限公司 基于全局优化的配电网调度系统目标建模方法

Also Published As

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