CN106505560A - 一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法，所述电网优化运行方法包括以下步骤：S1，获取电网日基础负荷曲线以及预测电动汽车充电所需总能量，并获取峰/平/谷电价信息；S2，建立有序充电优化控制模型，包含多目标优化模型和有序充电控制信息库；S3，计算电动汽车充电开始时间及允许接入电动汽车数量，并将相关信息下发至电动汽车用户；S4，用户接到通知后判断是否允许电动汽车立即充电；使得输出的楼宇整体负荷曲线波动大大减小，且优化后的负荷区域平稳，峰谷差也明显缩小。

Description

一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法

技术领域

本发明涉及电网运行技术领域，尤其涉及一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法。

背景技术

节能减排是国家战略政策，更是发展低碳经济、保持国民经济可持续发展的必由之路。电力作为国民经济运转的动力源泉和国家能源战略的核心要素，是国民经济的命脉及节能减排的重点领域和主力军。随着我国经济的持续高速发展，及其结构性矛盾的日益突出，电网峰值负荷不断攀升，电网峰谷差呈现逐步扩大趋势，同时受空调负荷影响，夏季电力供需不平衡矛盾尤其突出，严重影响电力系统的安全稳定运行。尤其，单位集中、人口密度大的公共楼宇成为都市里的一道道风景，其用电特点是内设中央空调、高速电梯、监控设备、办公设施、现代通信设施等大型耗电设备，因此用电量极大。加之人的思想观念和行为习惯，以及办公用电单位管理问题，使电力浪费现象十分突出，夏季电力供需不平衡矛盾尤其突出，严重影响电力系统的安全稳定运行。为满足不断增长的负荷需求，国家每年要投入上千亿元巨资用于调峰电厂建设，但用于调峰需求的发、输电设备年利用小时低，平均成本较高，单纯依靠不断增加装机容量来满足短暂的高峰用电，会导致发供电成本不断上升，不利于社会资源的合理利用。在迎峰度夏期间，政府和电网公司不得不采取有序用电措施来应对短期尖峰问题，但有序用电实施对象主要为工业用户，一定程度上影响经济、社会发展。

公共楼宇典型用电设备具有较强互补特性，具有较好负荷自平衡能力，可实现智能用电模式优化。其中，公共楼宇空调负荷主要集中在夏季用电高峰期的数百小时内，电网尖峰时段短时间削减部分负荷主要影响用户舒适度，对用户生产、生活影响较小，故合理调控空调负荷可配合电网运行；照明负荷与公共楼宇的内部光照和温度环境相关，在照明度和舒适度允许的情况下也具有一定调整能力；电加热为具有储能特性的用电设备，可根据电价/激励机制优化用电方式，如尽可能选择低谷时段用电，减少高峰用电，甚至推迟用电时段；电动汽车为具有双向互动能力的用电设备，在受控状态下实现与电网能量和信息的双向交互，可作为储能设施，按照电网、公共楼宇等需求实现有序充放电；分布式电源随机性较大，一般储能配合补充运行，可满足自身发电自平衡，在多发时段将余电储存在储能中，在少发时段可直接用于公共楼宇用电。

目前已有的文献或专利中：公共楼宇空调资源研究较成熟，主要为空调负荷建模及相关机理特性研究，照明设施主要研究照明负载响应特性及负荷建模等，风力发电主要开展建模分析、发电功率特性、可调容量建模等研究，光伏发电主要研究发电特性及仿真模型、入网影响等，电动汽车主要研究最优充放电模型、充电行为对配电网影响等，储能方面主要研究储能设备就与智能电网、分布式电源、电动汽车互动的特性及储能电池特性等。但是，公共楼宇空调负荷、照明负荷、电动汽车、分布式能源、储能等柔性可调度资源的研究侧重于空调负荷的预测、照明单方面控制、电动汽车充放电模型的研究，关于公共楼宇不同场景下柔性资源的优化控制技术研究较单一，主要集中在楼宇能效提升方面，较少考虑楼宇与电网需求互动等多目标场景，各可调资源之间缺乏互补特性研究，优化组合模型分析较少。

因此需要一种新型的基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法来解决上述问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法，可根据事件分析中设定的阈值或优先级等触发机制自行确定在该时段采取哪种或多种优化运行策略，使得输出的楼宇整体负荷曲线波动大大减小，且优化后的负荷区域平稳，峰谷差也明显缩小。

一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法，所述电网优化运行方法包括以下步骤：

S1，获取电网日基础负荷曲线以及预测电动汽车充电所需总能量，并获取峰/平/谷电价信息；

S2，建立有序充电优化控制模型，包含多目标优化模型和有序充电控制信息库；

S3，计算电动汽车充电开始时间及允许接入电动汽车数量，并将相关信息下发至电动汽车用户；

S4，用户接到通知后判断是否允许电动汽车立即充电，若不允许立即充电则根据约束条件更新有序充电控制信息库，若允许立即充电则判断电动汽车接入数量及接入负荷，并将所有开始充电的电动汽车充电功率按充电开始时间叠加至基础负荷曲线上，此时判断负荷曲线及用户用电成本是否满足多目标优化要求，若满足则按该模式优化峰谷差，若不满足则根据约束条件继续更新有序充电控制信息库，并重新计算充电开始时间，开始下一次的峰谷优化控制过程,返回步骤S2。

优选地，所述有序充电信息库包含日基础负荷、电动汽车信息、充电设施信息、电价信息和m个时段负荷信息。

优选地，所述有序充电优化控制模型如下：

电网峰谷差最小：

min(P_t,max-P_t,min) (1)

上式中，P_t,max和P_t,min分别表示负荷的最大值和最小值，表示第i个用户和第m个负荷在t时刻的负荷值，表示第i个用户第m个负荷在t时刻的调整容量；

激励方案成本最低：

min C_DG+C_ESS+C_EV (3)

上面两式中，P_max和P_min分别表示电网最大负荷和最小负荷，C_DG、C_ESS和C_EV分别表示分布式电源、储能和电动汽车的调度成本。

优选地，所述约束条件分为以下几种：一是公共楼宇在各个时刻的有功功率不能越限；二是需求侧资源自身的约束；三是楼宇负荷总调控容量不能超过限值；四是激励用户参与峰谷平衡的补贴不能超过上下限。

本发明的技术方案具有以下有益效果：

本发明提供的一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法，从平抑负荷波动、峰谷差优化、供需平衡管理以及紧急需求响应等4个目标出发建立带有优先级和多目标的优化调度策略及其策略分解方法，使得输出的楼宇整体负荷曲线波动大大减小，且优化后的负荷区域平稳，峰谷差也明显缩小，实现了优化电网运行的目标。

附图说明

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

图1是本发明一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法流程示意图；

图2是本发明一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法的多策略协调运行原理图；

图3是本发明一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法的优选级相应流程图。

具体实施方式

为了清楚了解本发明的技术方案，将在下面的描述中提出其详细的结构。显然，本发明实施例的具体施行并不足限于本领域的技术人员所熟习的特殊细节。本发明的优选实施例详细描述如下，除详细描述的这些实施例外，还可以具有其他实施方式。

下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。

结合图1、图2和图3,控制决策模块依据上级下发的调控命令，根据实时监测数据完成基线负荷预测后，根据设定的阈值判断在进行电网优化运行时间段内选择三种不同的调控优化模式(优化模式一、优化模式二和优化模式三)间组合进行电网优化运行，从而保证电网安全运行。

优化运行模式:公共楼宇可调资源可按楼宇级和设备级两个层面进行归类，针对不同层面可采取相应的优化目标和优化组合模式，具体由表1给出。

表1公共楼宇可调资源类型列表

其中，优化模式如下：

模式	控制目标
		优化模式一	电网峰谷差优化
优化模式二	电网供需平衡优化
		优化模式三	电网负荷波动优化

表2公共楼宇参与电网优化运行模式列表

电力系统的负荷集中在某些时段时，很容易形成负荷高峰。如果某地区负荷峰谷差较大，在进行配电网建设时，会增加很多投资。如为了应对负荷高峰，线路要有足够的输送容量，发电侧要有足够的发电量及备用容量。在非高峰期，线路和发电机容量远远超过实际需求，造成资源浪费。因此减小系统峰谷差，对于节约电网投资，提高设备利用率具有重要意义。公共楼宇含有分布式电源、储能和电动汽车等需求测资源，对于减小电网峰谷差具有重要作用。公共楼宇分布式电源、储能和电动汽车参与电网峰谷平衡的目标是尽量缩小峰谷差，模型如下：

1)目标函数

电网峰谷差最小：

min(P_t,max-P_t,min) (1)

上式中，P_t,max和P_t,min分别表示负荷的最大值和最小值，表示第i个用户和第m个负荷在t时刻的负荷值，表示第i个用户第m个负荷在t时刻的调整容量。

激励方案成本最低：

min C_DG+C_ESS+C_EV (3)

上面两式中，P_max和P_min分别表示电网最大负荷和最小负荷，C_DG、C_ESS和C_EV分别表示分布式电源、储能和电动汽车的调度成本。

2)约束条件

公共楼宇分布式电源、储能和电动汽车参与电网峰谷平衡的约束条件主要有以下几个方面：一是公共楼宇在各个时刻的有功功率不能越限；二是需求侧资源自身的约束，例如分布式电源和电动汽车的调整容量不能超过其限值；三是楼宇负荷总调控容量不能超过限值；四是激励用户参与峰谷平衡的补贴不能超过上下限。

功率约束：

P_t≤P_t,max (4)

负荷可调容量约束：

式中为各用户i第m个负荷t时刻的调整容量，是用户i第m个负荷调整上限。

楼宇可调容量约束：

式中为各用户i在t时刻的调整容量，△L_m,max是用户i负荷调整上限。

激励约束：

C_min≤C_i≤C_max (7)

3)优化过程

针对上述模型，制定如图1所示优化控制策略，以便实现公共楼宇参与电网峰谷差优化控制。

首先，需要获取电网日基础负荷曲线以及预测电动汽车充电所需总能量，并获取峰/平/谷电价信息；其次，为了快速、精确引导电动汽车有限充电，建立有序充电优化控制模型，包含多目标优化模型和有序充电控制信息库，其中有序充电信息库包含日基础负荷、电动汽车信息、充电设施信息、电价信息以及m个时段负荷信息等；然后计算电动汽车充电开始时间及允许接入电动汽车数量，并将相关信息下发至电动汽车用户，用户接到通知后判断是否允许电动汽车立即充电，若不允许立即充电则根据约束条件更新有序充电控制信息库，若允许立即充电则判断电动汽车接入数量及接入负荷，并将所有开始充电的电动汽车充电功率按充电开始时间叠加至基础负荷曲线上，此时判断负荷曲线及用户用电成本是否满足式(3)多目标优化要求，若满足则按该模式优化峰谷差，若不满足则根据约束条件继续更新有序充电控制信息库，并重新计算充电开始时间，开始下一次的峰谷优化控制过程。

电网供需平衡优化：

由于新能源发电具有间歇性和波动性的特点，难以调度，特别是大规模接入电网后，对发电计划的制定、实时调度以及备用安排等都将产生不利影响，若不能进行合理调度，将出现不必要的弃风、弃光等操作，严重时甚至影响电网的安全稳定运行。目前新能源装机容量较大是光伏和风电，光伏发电出力的波动与负荷的波动具有相关性而风力发电则具有明显的反调峰特征。通过制定合理的电价政策或激励机制，引导公共楼宇调整其空调系统、照明系统等负荷，最大限度地与新能源出力相配合，可以有效提高新能源消纳能力，减少弃风和弃光，提高资源利用效率。

通过公共楼宇空调系统和照明系统促进新能源消纳以系统运行成本和弃风量最小为优化目标，约束条件主要考虑公共楼宇的可调容量、等效火电机组的可调出力和系统的功率平衡约束等，模型如下：

1)目标函数

联络线交换功率最小：

式中，P_t表示常规负荷总功率，P_j,t表示第j个储能或电动汽车的用电功率，△P_j,t表示第j个储能或电动汽车的用电功率增加量，P_i,t表示第i个新能源发电量，表示第i个用户第m个负荷在t时刻的负荷值，表示第i个用户第m个负荷在t时刻的调整容量。

激励方案成本最低：

式中C_i表示第i个用户的激励费用，具体表达式如下：

上式中，△L_max表示用户负荷调整容量的上限值，C_max和C_min分别表示补贴的上下阈值，即当补贴值小于C_min时，用户不会调整用电负荷，当补贴达到C_max时，用户响应容量达到最大值，继续增大补贴值时，用户调整容量不变。

2)约束条件

与峰谷平衡类似，公共楼宇空调、照明系统、电动汽车和储能等参与电网峰谷平衡的约束条件主要有以下几个方面：一是公共楼宇在各个时刻的有功功率不能越限；二是需求侧资源自身的约束，例如分布式电源和电动汽车的调整容量不能超过其限值；三是楼宇负荷总调控容量不能超过限值；四是激励用户参与峰谷平衡的补贴不能超过上下限。

功率约束：

P_t≤P_t,max (12)

负荷可调容量约束：

式中为各用户i第m个负荷t时刻的调整容量，是用户i第m个负荷调整上限。

楼宇可调容量约束：

式中为各用户i在t时刻的调整容量，△L_m,max是用户i负荷调整上限。

激励约束：

C_min≤C_i≤C_max (15)

功率平衡约束：

式中，P_t是时段t的常规总负荷，时段t电动汽车和新能源总用电功率，是时段t新能源总出力，P_l,t是常规机组提供的有功功率。

常规机组出力约束：

P_l,t≥P_l,min (17)

(3)电网负荷波动优化

分布式电源出力的随机性、波动性和不确定性，电动汽车充电的无序性，都会使得楼宇负荷产生较大波动，且该波动性受多方面因素影响，不完全受控于系统运行人员。同时，电力系统的稳定运行取决于系统中发电机组的输出功率与负荷两者之间的平衡度及连续性。负荷的波动性对系统稳定有重要影响，尤其是在系统恢复阶段，网架结构比较薄弱，负荷的波动将引起电网频率变化，进而影响发电机出力，从而可能导致系统不稳定或损坏设备，严重的还会导致系统恢复失败。公共楼宇作为一种典型的需求响应资源，含有空调、照明和电机等多种柔性可调资源，及电动汽车和光伏等分布式能源，对于平抑负荷波动、改善负荷曲线具有重要作用。

本发明提供的一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法，从平抑负荷波动、峰谷差优化、供需平衡管理以及紧急需求响应等4个目标出发建立带有优先级和多目标的优化调度策略及其策略分解方法，使得输出的楼宇整体负荷曲线波动大大减小，且优化后的负荷区域平稳，峰谷差也明显缩小，实现了优化电网运行的目标。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法，其特征在于，所述电网优化运行方法包括以下步骤：

S1，获取电网日基础负荷曲线以及预测电动汽车充电所需总能量，并获取峰/平/谷电价信息；

S2，建立有序充电优化控制模型，包含多目标优化模型和有序充电控制信息库；

S3，计算电动汽车充电开始时间及允许接入电动汽车数量，并将相关信息下发至电动汽车用户；

S4，用户接到通知后判断是否允许电动汽车立即充电，若不允许立即充电则根据约束条件更新有序充电控制信息库，若允许立即充电则判断电动汽车接入数量及接入负荷，并将所有开始充电的电动汽车充电功率按充电开始时间叠加至基础负荷曲线上，此时判断负荷曲线及用户用电成本是否满足多目标优化要求，若满足则按该模式优化峰谷差，若不满足则根据约束条件继续更新有序充电控制信息库，并重新计算充电开始时间，开始下一次的峰谷优化控制过程,返回步骤S2。

2.根据权利要求1所述的基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法，其特征在于，所述有序充电信息库包含日基础负荷、电动汽车信息、充电设施信息、电价信息和m个时段负荷信息。

3.根据权利要求1所述的基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法，其特征在于，所述有序充电优化控制模型如下：

电网峰谷差最小：

min(P_t,max-P_t,min) (1)

$P_t=\underset{i=1}{\overset{K}{\Σ}}\underset{m=1}{\overset{n}{\Σ}}(L_{m,t}^i+{\mathrm{\ΔL}}_{m,t}^i)---\left(2\right)$

上式中，P_t,max和P_t,min分别表示负荷的最大值和最小值，表示第i个用户和第m个负荷在t时刻的负荷值，表示第i个用户第m个负荷在t时刻的调整容量；

激励方案成本最低：

min C_DG+C_ESS+C_EV (3)

上面两式中，P_max和P_min分别表示电网最大负荷和最小负荷，C_DG、C_ESS和C_EV分别表示分布式电源、储能和电动汽车的调度成本。

4.根据权利要求1所述的基于响应优先级的多策略协调的电网优化运行方法，其特征在于，所述约束条件分为以下几种：一是公共楼宇在各个时刻的有功功率不能越限；二是需求侧资源自身的约束；三是楼宇负荷总调控容量不能超过限值；四是激励用户参与峰谷平衡的补贴不能超过上下限。