CN106026169A - 一种基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，在微电网并入配电网运行时，应用分解协调优化方法，解决配电网重构优化与微电网经济调度优化目标之间的协调问题，为微电网内部、微电网与微电网之间以及微电网与配电网之间提供灵活、双向的信息交互平台与技术，实现灵活的经济调度，并保证电网的安全运行。

Description

一种基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法

技术领域

本发明属于微电网技术领域，尤其是一种基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法。

背景技术

近年来，随着我国经济的高速增长，能源的需求也在快速增长。远距离、高电压等级、大容量的输电模式已经成为现代电力系统的重要特征。这种输电模式有利于节省发电成本，提高电力设备的利用率，但是，这种模式也有其弊端，一旦发生电力事故，很容易使其事故范围扩大。再者，化石能源被大量开采和利用，对环境造成了很严重的破坏，例如温室效应，雾霾等，这与当下国家的节能减排、环境保护战略格格不入。

由上分析可知，当前的电力系统正承受来自潜在的大规模电网连锁故障、一次能源危机以及环境保护等多重压力，从而促进了分布式发电技术(如风力发电、光伏发电、小型柴油机及微型燃气轮机等)的快速发展。新能源发电的单机规模较小，一般以分布式发电机(distributed generator，DG)的形式通过PCC接入到中、低压系统，就近向用户提供可靠、灵活、环保的电能，实现分布式发电的“即插即用”。由于不同的分布式电源间的特性显著的差异，随着DG的大量接入，可再生能源发电的比重将逐步提高，传统电网在安全稳定、运行调度和控制保护等方面都受到了严峻的挑战，在这种背景下，微电网技术应运而生。微电网可以使得分布式电源灵活、高效的运行，充分挖掘分布式发电的价值和效益。微网规模介于分布式发电与大电网之间，可以联接缓冲分布式发电与大电网，也可以独立运行。它是分布式电源发展的高级形式。微网从系统观点看问题，将发电机、负荷、储能装置及控制装置等结合，形成一个小型可控发输配电系统。微网具有一定的能量管理能力，通过微网接入分布式电源成为理想的选择。微网中的DG按输出功率特性可分为间歇性电源和连续性电源两类，间歇性电源包括风力发电和光伏发电，其输出功率受天气等自然条件的影响较大，具有明显的波动性和不确定性，连续性电源包括微型燃气轮机和燃料电池等，其具有相对可靠的一次能源供给和连续的处理调节能力。

使用传统方式对微电网并入配电网运行进行优化调度时，微电网及用户侧主要是被动接受上层的调度命令，或是微电网内部独立进行优化调度，而很少参与到电力系统整体优化调度中。因此本发明借鉴普遍分解协调优化的构架，设计了一种多微电网并入配电网的协调优化方案。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，在微电网并入配电网运行时，应用分解协调优化方法，解决配电网重构优化与微电网经济调度优化目标之间的协调问题，为微电网内部、微电网与微电网之间以及微电网与配电网之间提供灵活、双向的信息交互平台与技术，实现灵活的经济调度，并保证电网的安全运行。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，包括以下步骤：

步骤1：给定配电网的优化目标函数及约束条件，得到初始化状态量，所述约束条件包括网络拓扑约束、功率平衡约束、节点电压和支路电流约束、微电网约束；

步骤2：计算配电网的初始协调参数，并传递给下层各微电网控制系统，初始化迭代次数k＝1，k<K,K＝100；

步骤3：输入各微电网的初始数据，各微电网控制系统以经济最优为目标，建立成本函数，结合约束条件，采用粒子群优化方法，计算得到各微电网的各个微电源出力，所述约束条件包括功率平衡约束、微电源约束、状态约束、储能约束；

步骤4：判断各微电网的容量是否满足配电网优化结果中交换功率的需求，计算解耦参数并传递给配电网：

若则解耦参数为Δ_i＝β_i·Cost_i，其中，，Q_DG表示微电源的数量，Q_S表示储能装置的数量，P_DG,m表示第m台微电源的出力，P_S,n表示第n台储能装置的出力，m表示第m台微电源，n表示第n台储能装置，P_ex表示微电网与配电网之间的交换功率，P_L为微电网内部的总负荷，β_i是映射系数，β_i∈R⁺，Cost_i为微电网i总的经济成本；若则解耦参数为Δ_i＝(β_i+λ_i)·Cost_i，λ_i为惩罚因子，λ_i∈R⁺，λ_i＞＞β_i；

步骤5：加入解耦参数对配电网再次进行优化，得到新的状态量，并计算新的协调参数，传递给下层各微电网控制系统；

步骤6：判断协调参数是否收敛：若协调参数收敛，则输出此时的各微电网的各个微电源出力及各微电网成本；否则令k＝k+1，转到步骤3。

进一步的，本发明的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，步骤1中的初始化状态量包括描述配电网拓扑关系的开关量ν⁽⁰⁾、配电网与各微电网的初始交换功率

进一步的，本发明的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，步骤1中的目标函数为：

$f=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{K}_i{R}_i\frac{P_i^2+Q_i^2}{U_i^2}+\mathrm{\&Delta;}$

其中，N为系统支路总数；R_i为支路i的电阻；P_i、Q_i和U_i分别为支路i的有功功率、无功功率和支路首端电压幅值；K_i表示支路开关的状态量，K_i＝0表示断开，K_i＝1表示闭合；Δ为微电网子系统产生的解耦参数。

进一步的，本发明的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，步骤2和步骤5中协调参数的计算公式为：

Γ_i＝α_i·P_ex,i

其中，P_ex,i为配电网管理系统下发给第i个微电网控制系统的交换功率，α_i为映射系数，其取值是1。

进一步的，本发明的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，步骤3中的成本函数为：

f＝f_DG+f_s+Γ

$f_{DG}=\underset{i=1}{\overset{Q_{DG}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\{U_{DG,i}\&lsqb;F_i\left(P_{DG,i}\right)+P_{DG,i}\&rsqb;+c_{DG,i}^{on}\&CenterDot;U_{DG,i^{*}}\}$

$f_s=\underset{i=1}{\overset{Q_s}{\mathrm{\&Sigma;}}}(U_{s+,i}\&CenterDot;c_{s+,i}\&CenterDot;P_{s+,i}+U_{s-,i}\&CenterDot;c_{s-,i}\&CenterDot;P_{s-,i})$

其中，f_DG表示可控微电源的成本函数，f_s表示储能装置的成本函数，Γ表示微电网子系统从配电网管理系统接收的协调参数，U_DG,i表示第i台微电源的运行状态，1表示启动，0表示停机；表示第i台微电源的运行状态改变情况，1表示发生启停状态改变，F_i(·)表示第i台微电源的发电成本，P_DG,i表示第i台微电源的功率，表示第i台微电源的启停成本，U_s+,i，U_s-,i分别表示第i台储能装置的充电和放电状态，1表示有此状态，0表示没有；c_s+,i，c_s-,i分别表示第i台储能装置的充电电价和放电电价；P_s+,i，P_s-,i表示第i台储能装置的充电和放电功率。

进一步的，本发明的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，步骤4中β_i＝1。

进一步的，本发明的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，步骤4中λ_i＝9999。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

1、本发明的微电网经济优化，能够促进电力系统清洁、高效运行，实现微电网内部的功率平衡；

2、本发明的方法将微电网视为一个接入配电网的单一可控单元，解决了内部微电源的并网问题，形成具有自我管控能力的自治系统；

3、本发明的多微网并入配电网，采用分解协调技术，能有效解决配电网运行的稳定性以及系统的经济性；

4、本发明能够应用于各种规模的微电网并入配电网运行，在实施中的运行稳定，经济最佳。

附图说明

图1是本发明的方法流程图；

图2是本发明实施例的微电网结构示意图；

图3是本发明实施例的微电网并网采用的IEEE-33节点系统示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

如图2所示，本发明实施例的微电网是由一台风力发电机(WT)、一台光伏发电单元(PV)、两台微型燃气轮机(MT)、两台柴油发电机(DE)、一组燃料电池(FC)、一组储能单元(Bat)以及家用负荷等部分组成，采用如图3所示的IEEE-33节点系统。

一种基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，如图1所示，将整体系统分为两部分优化：配电网作为上层管理系统进行上层优化，微电网作为下层控制系统进行下层优化，两部分形成分层协调优化，具体包括以下步骤：

步骤1：以配电网网损最小为目标，给定配电网的优化目标函数及约束条件，得到初始化状态量。

所述约束条件包括网络拓扑约束、功率平衡约束、节点电压和支路电流约束、微电网约束：

(1)网络拓扑约束。

含微电网的配电网在进行重构后应使网络拓扑保持辐射状。

(2)功率平衡约束。

$P_i+P_{ex,i}=P_{Li}+V_i\underset{j\&Element;i}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{V}_j(G_{ij}{\mathrm{cos\&delta;}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\&theta;}}_{ij})$

$Q_i+Q_{ex,i}=Q_{Li}+V_i\underset{j\&Element;i}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{V}_j(G_{ij}{\mathrm{cos\&delta;}}_{ij}+B_{ij}{\mathrm{sin\&theta;}}_{ij})$

式中P_i、Q_i分别表示注入节点i的有功功率和无功功率；P_ex,i、Q_ex,i分别表示节点i上DG注入的有功功率和无功功率；P_Li、Q_Li分表表示节点i处负荷的有功功率和无功功率；V_i表示节点i的电压幅值；V_j表示与节点i相连的节点j的电压幅值；G_ij、B_ij、δ_ij分别表示节点i、j之间的电导、电纳和相角差。

(3)节点电压和支路电流约束。

$U_i^{\min }\&le;U_i\&le;U_i^{\max },i=1,2,...,M$

$I_i\&le;I_i^{\max },i=1,2,...,N$

式中U_i、和分别为节点i的电压及电压上、下限，M为节点总数；I_i、为支路i的电流及其上限值，N为支路总数。

(4)微电网约束。

当微电网外部故障时，微电网可断开与配电网的连接而进入自治运行模式，故含微电网的配电网重构以不破坏微电网结构为基础。

给定的优化目标函数为：

$f=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{K}_i{R}_i\frac{P_i^2+Q_i^2}{U_i^2}+\mathrm{\&Delta;}$

其中，N为系统支路总数；R_i为支路i的电阻；P_i、Q_i和U_i分别为支路i的有功功率、无功功率和支路首端电压幅值；K_i表示支路开关的状态量，K_i＝0表示断开，K_i＝1表示闭合；Δ为微电网子系统产生的解耦参数。

所述初始化状态量包括描述配电网拓扑关系的开关量ν⁽⁰⁾、配电网与各微电网的初始交换功率如表1所示。

表1

步骤2：计算配电网的初始协调参数并传递给下层各微电网控制系统，初始化迭代次数k＝1，k<K，K＝100；

其中，即配电网管理系统下发给第i个微电网控制系统的初始协调参数由对应的第i个微电网初始交换功率以及映射系数α_i决定的，α_i的取值是1。计算出传递给各微电网的初始协调参数如表2所示。

表2

步骤3：输入各微电网的初始数据，如表3所示。

表3

微电源	最大出力(kw)	出力(kw)
			MT	75	75
DE	90	0
			FC	45	45
MT1	75	75
			DE1	90	48.80

根据上层配电网优化传递的协调参数，各微电网控制系统以经济最优为目标，建立成本函数，结合约束条件，采用粒子群优化方法，计算得到各微电网的各个微电源出力如表4所示。

表4

所述约束条件包括功率平衡约束、微电源约束、状态约束、储能约束：

(1)功率平衡约束。

$\underset{i=1}{\overset{Q_{DG}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{U}_{DG,i}{P}_{DG,i}+\underset{i=1}{\overset{Q_s}{\mathrm{\&Sigma;}}}(U_{s+,i}\&CenterDot;P_{s+,i}-U_{s-,i}\&CenterDot;P_{s-,i})=\underset{i}{\overset{Q_L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{P}_{L,i}$

(2)微电源约束。

$\underset{\&OverBar;}{P_{DG,i}}\&le;P_{DG,i}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{P_{DG,i}}$

$\left|\frac{{\mathrm{\&Delta;P}}_{DG,i}}{\mathrm{\&Delta;}t}\right|\&le;{r_i}^{\max }$

P _DG,i 、分别为每个DG单元的出力上限与下限，表示各单元最大爬坡率。

(3)状态约束。

U_s++U_s-≤1

此约束表示同一时刻储能状态只能是充、放电中的一种。

(4)储能约束。

$\underset{\&OverBar;}{SOC}\&le;{\mathrm{SOC}}^t\&le;\stackrel{\&OverBar;}{SOC}$

SOC>0

SOC为储能单元的荷电状态。

建立成本函数为：

f＝f_DG+f_s+Γ

$f_{DG}=\underset{i=1}{\overset{Q_{DG}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\{U_{DG,i}\&lsqb;F_i\left(P_{DG,i}\right)+P_{DG,i}\&rsqb;+c_{DG,i}^{on}\&CenterDot;U_{DG,i^{*}}\}$

$f_s=\underset{i=1}{\overset{Q_s}{\mathrm{\&Sigma;}}}(U_{s+,i}\&CenterDot;c_{s+,i}\&CenterDot;P_{s+,i}+U_{s-,i}\&CenterDot;c_{s-,i}\&CenterDot;P_{s-,i})$

其中，f_DG表示可控微电源的成本函数，f_s表示储能装置的成本函数，Γ表示微电网子系统从配电网管理系统接收的协调参数，U_DG,i表示第i台微电源的运行状态，1表示启动，0表示停机；表示第i台微电源的运行状态改变情况，1表示发生启停状态改变，F_i(·)表示第i台微电源的发电成本，P_DG,i表示第i台微电源的功率，表示第i台微电源的启停成本，U_s+,i，U_s-,i分别表示第i台储能装置的充电和放电状态，1表示有此状态，0表示没有；c_s+,i，c_s-,i分别表示第i台储能装置的充电电价和放电电价；P_s+,i，P_s-,i表示第i台储能装置的充电和放电功率。

步骤4：从初始状态开始计算，判断各微电网的容量是否满足配电网优化结果中交换功率的需求，计算解耦参数并传递给配电网。

微电网容量为：

${\mathrm{\&Sigma;P}}_{MG}=\underset{m\&Element;Q_{DG}}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_{DG,m}+\underset{n\&Element;Q_S}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_{S,n}$

(1)微电网容量满足配电网优化结果中的交换功率需求，即：

$\underset{m\&Element;Q_{DG}}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_{DG,m}+\underset{n\&Element;Q_S}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_{S,n}-P_L\&GreaterEqual;P_{ex}$

则解耦参数为Δ_i＝β_i·Cost_i，其中，Q_DG表示微电源的数量，Q_S表示储能装置的数量，P_DG,m表示第m台微电源的出力，P_S,n表示第n台储能装置的出力，m表示第m台微电源，n表示第n台储能装置，P_ex表示微电网与配电网之间的交换功率，P_L为微电网内部的总负荷，β_i是映射系数，β_i∈R⁺，本实施例中β_i取值为1，Cost_i为微电网i总的经济成本。

(2)微电网容量不能满足配电网优化结果中的交换功率需求，即：

则解耦参数为Δ_i＝(β_i+λ_i)·Cost_i，λ_i为惩罚因子，λ_i∈R⁺，λ_i＞＞β_i，本实施例中λ_i取值为9999。

根据表4的数据计算微电网的解耦参数。

步骤5：加入解耦参数对配电网再次进行优化，得到新的状态量，包括新的网络拓扑关系v^(k)以及相应的交换功率并计算新的协调参数传递给下层各微电网控制系统，优化结果如表5所示。

表5

步骤6：判断协调参数是否收敛：若协调参数收敛，即则输出此时的各微电网的各个微电源出力及各微电网成本；否则令k＝k+1，转到步骤3。

经过50次迭代计算，最终的优化结果如表6、7所示：

表6配电网重构及微电网注入功率优化结果

表7各微电网内部经济调度优化结果

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进，这些改进应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：给定配电网的优化目标函数及约束条件，得到初始化状态量，所述约束条件包括网络拓扑约束、功率平衡约束、节点电压和支路电流约束、微电网约束；

步骤2：计算配电网的初始协调参数，并传递给下层各微电网控制系统，初始化迭代次数k＝1，k<K，K＝100；

步骤3：输入各微电网的初始数据，各微电网控制系统以经济最优为目标，建立成本函数，结合约束条件，采用粒子群优化方法，计算得到各微电网的各个微电源出力，所述约束条件包括功率平衡约束、微电源约束、状态约束、储能约束；

步骤4：判断各微电网的容量是否满足配电网优化结果中交换功率的需求，计算解耦参数并传递给配电网：

若则解耦参数为Δ_i＝β_i·Cost_i，其中，Q_DG表示微电源的数量，Q_S表示储能装置的数量，P_DG,m表示第m台微电源的出力，P_S,n表示第n台储能装置的出力，m表示第m台微电源，n表示第n台储能装置，P_ex表示微电网与配电网之间的交换功率，P_L为微电网内部的总负荷，β_i是映射系数，β_i∈R⁺，Cost_i为微电网i总的经济成本；若则解耦参数为Δ_i＝(β_i+λ_i)·Cost_i，λ_i为惩罚因子，λ_i∈R⁺，λ_i＞＞β_i；

步骤5：加入解耦参数对配电网再次进行优化，得到新的状态量，并计算新的协调参数，传递给下层各微电网控制系统；

步骤6：判断协调参数是否收敛：若协调参数收敛，则输出此时的各微电网的各个微电源出力及各微电网成本；否则令k＝k+1，转到步骤3。

2.根据权利要求1所述的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，其特征在于，步骤1中的初始化状态量包括描述配电网拓扑关系的开关量ν⁽⁰⁾、配电网与各微电网的初始交换功率

3.根据权利要求1所述的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，其特征在于，步骤1中的目标函数为：

$f=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{K}_i{R}_i\frac{P_i^2+Q_i^2}{U_i^2}+\mathrm{\&Delta;}$

其中，N为系统支路总数；R_i为支路i的电阻；P_i、Q_i和U_i分别为支路i的有功功率、无功功率和支路首端电压幅值；K_i表示支路开关的状态量，K_i＝0表示断开，K_i＝1表示闭合；Δ为微电网子系统产生的解耦参数。

4.根据权利要求1所述的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，其特征在于，步骤2和步骤5中协调参数的计算公式为：

Γ_i＝α_i·P_ex,i

其中，P_ex,i为配电网管理系统下发给第i个微电网控制系统的交换功率，α_i为映射系数，其取值是1。

5.根据权利要求1所述的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，其特征在于，步骤3中的成本函数为：

f＝f_DG+f_s+Γ

$f_{DG}=\underset{i=1}{\overset{Q_{DG}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\{U_{DG,i}\&lsqb;F_i\left(P_{DG,i}\right)+P_{DG,i}\&rsqb;+c_{DG,i}^{on}\&CenterDot;U_{DG,i^{*}}\}$

$f_s=\underset{i=1}{\overset{Q_s}{\mathrm{\&Sigma;}}}(U_{s+,i}\&CenterDot;c_{s+,i}\&CenterDot;P_{s+,i}+U_{s-,i}\&CenterDot;c_{s-,i}\&CenterDot;P_{s-,i})$

其中，f_DG表示可控微电源的成本函数，f_s表示储能装置的成本函数，Γ表示微电网子系统从配电网管理系统接收的协调参数，U_DG,i表示第i台微电源的运行状态，1表示启动，0表示停机；表示第i台微电源的运行状态改变情况，1表示发生启停状态改变，F_i(P_DG,i)表示第i台微电源的发电成本，P_DG,i表示第i台微电源的功率，表示第i台微电源的启停成本，U_s+,i，U_s-,i分别表示第i台储能装置的充电和放电状态，1表示有此状态，0表示没有；c_s+,i，c_s-,i分别表示第i台储能装置的充电电价和放电电价；P_s+,i，P_s-,i表示第i台储能装置的充电和放电功率。

6.根据权利要求1所述的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，其特征在于，步骤4中β_i＝1。

7.根据权利要求1所述的基于多微电网并入配电网的分解协调优化方法，其特征在于，步骤4中λ_i＝9999。