CN109242217B - 一种电-气能源多目标分布式交易协同优化方法和装置 - Google Patents

一种电-气能源多目标分布式交易协同优化方法和装置 Download PDF

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CN109242217B CN201811287660.7A CN201811287660A CN109242217B CN 109242217 B CN109242217 B CN 109242217B CN 201811287660 A CN201811287660 A CN 201811287660A CN 109242217 B CN109242217 B CN 109242217B
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Abstract

本申请公开了一种电‑气能源多目标分布式协同优化方法和装置，通过对建立的电‑气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，拓扑分离使系统分解为电网优化模型和气网优化模型，对电网优化模型和气网优化模型进行耦合，实现电气变量信息交换，最后对电网优化模型和气网优化模型进行解耦优化，实现了电网和气网在多目标优化下的分散自治和协同互补利用。

Description

一种电-气能源多目标分布式交易协同优化方法和装置
技术领域
本申请涉及能源优化技术领域，尤其涉及一种电-气能源多目标分布式协同优化方法和装置。
背景技术
电力能源与天然气能源的发展，为人类社会进步、经济发展提供了极大的推动力，越来越受到人们的重视。
传统的能源利用规划方式是电力能源系统与天然气能源系统分散自治，电力能源系统与天然气能源系统分别由不同的能源供应商进行提供，虽然能够分别在电力能源供应和天然气能源供应上满足对电力能源和天然气能源的需求，但是，人类对能源的需求往往在同一时间同一空间内是多样化的，单独的电力能源或单独的天然气能源的供应，已经不再适应快速发展的社会经济需求，因此，为了促进各类能源综合利用、供需互动和高效运行，需要将各类能源进行综合利用，电力能源与天然气能源的混联系统也因此应运而生。
目前，虽然建立起了电力能源与天然气能源的混联系统，能源的综合利用率得到了一定程度的提高，但是，电力能源系统和天然气能源系统共同构成的区域综合能源系统，能源祸合紧密，如何在电力能源系统与天然气能源系统的多目标优化下分散自治的基础上，实现系统各能源的协同互补利用，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请提供的一种电-气能源多目标分布式协同优化方法和装置，能够在电力能源系统与天然气能源系统的多目标优化下分散自治的基础上，实现各能源的协同互补利用。
本申请第一方面提供了一种电-气能源多目标分布式协同优化方法，包括：
对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，得到电网优化模型和气网优化模型，所述拆分处理包括：拆分物理结构、拆分决策变量、拆分优化目标、拆分等式和不等式约束；
根据耦合等式约束对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行耦合；
对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行求解，并判断是否满足收敛条件，若是，输出当前解，否则，重新对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行求解。
优选地，所述集中式多目标优化模型为：
Figure GDA0003180196890000021
其中，η为目标变量；xE-G为电-气能源系统的决策变量向量，f1(xE-G)为电-气能源系统的第1个优化目标，f1,max为第一优化目标最大值，f1,min为第一优化目标最小值，f2(xE-G)为电-气能源系统的第2个优化目标，f2,max为第二优化目标最大值，f2,min为第二优化目标最小值；f3(xE-G)为电-气能源系统的第3个优化目标，f3,max为第三优化目标最大值，f3,min为第三优化目标最小值，h(xE-G)为电-气能源系统的等式约束集合，g(xE-G)为电-气能源系统的不等式约束集合，
Figure GDA0003180196890000023
为电-气能源系统的不等式约束集合下限，
Figure GDA0003180196890000022
为电-气能源系统的不等式约束集合上限。
优选地，所述对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，得到电网优化模型和气网优化模型，具体包括：
拆分建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型的物理结构，将所述集中式多目标优化模型拆分为电网模型和气网模型；
拆分所述集中式多目标优化模型的决策变量，将所述决策变量拆分为电网变量和气网变量；
根据虚拟目标变量拆分所述集中式多目标优化模型的优化目标；
将所述集中式多目标优化模型的等式和不等式约束拆分到所述电网模型和所述气网模型中。
优选地，所述对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行求解，具体包括：
采用交替方向乘子法交替迭代求解所述电网优化模型和所述气网优化模型。
优选地，所述采用交替方向乘子法交替迭代求解所述电网优化模型和所述气网优化模型，具体包括：
根据电网优化模型求解公式求解所述电网优化模型，将所述电网优化模型的第k+1步解对应的电网耦合约束变量发送至气网；
根据气网优化模型求解公式求解所述气网优化模型，将所述气网优化模型的第k+1步解对应的气网耦合约束变量发送至电网。
优选地，所述收敛条件为：
Figure GDA0003180196890000031
其中，
Figure GDA0003180196890000032
为电网优化模型的第k+1步解对应的电网耦合约束变量，
Figure GDA0003180196890000033
气网优化模型的第k+1步解对应的气网耦合约束变量。
优选地，所述耦合等式约束为：
Figure GDA0003180196890000034
其中，ηE为电网优化模型
Figure GDA0003180196890000035
中电网的目标变量，ηG为气网优化模型
Figure GDA0003180196890000036
中气网的目标变量，
Figure GDA0003180196890000037
为电网耦合约束变量；
Figure GDA0003180196890000038
为气网耦合约束变量。
优选地，所述电网优化模型求解公式为：
Figure GDA0003180196890000039
其中，k为第k步迭代结果值，k+1为第k+1步解，λ为拉格朗日乘子向量，ζ为二次参数。
优选地，所述气网优化模型求解公式为：
Figure GDA0003180196890000041
本申请第二方面提供了一种电-气能源多目标分布式协同优化装置，包括：
拆分模块，用于对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，得到电网优化模型和气网优化模型，所述拆分处理包括：拆分物理结构、拆分决策变量、拆分优化目标、拆分等式和不等式约束；
耦合模块，用于根据耦合等式约束对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行耦合；
求解模块，用于对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行求解，并判断是否满足收敛条件，若是，输出当前解，否则，重新对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行求解。
从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：
本申请中提供的一种电-气能源多目标分布式协同优化方法，包括：对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，得到电网优化模型和气网优化模型，拆分处理包括：拆分物理结构、拆分决策变量、拆分优化目标、拆分等式和不等式约束；根据耦合等式约束对电网优化模型和气网优化模型进行耦合；对电网优化模型和气网优化模型进行求解，并判断是否满足收敛条件，若是，输出当前解，否则，重新对电网优化模型和气网优化模型进行求解。本申请提供的方法，通过对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，拓扑分离使系统分解为电网优化模型和气网优化模型，对电网优化模型和气网优化模型进行耦合，实现电气变量信息交换，最后对电网优化模型和气网优化模型进行解耦优化，实现了电网和气网在多目标优化下的分散自治和协同互补利用。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例中提供的一种电-气能源多目标分布式协同优化方法的流程示意图；
图2为本申请实施例中提供的一种电-气能源多目标分布式协同优化方法的另一流程示意图
图3为本申请实施例中提供的电-气能源系统拓扑结构示意图；
图4为本申请实施例中一天内电-气能源系统的电力负荷、天然气负荷以及风电出力曲线图；
图5为本申请实施例中提供的一种电-气能源多目标分布式协同优化装置的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例公开了一种电-气能源多目标分布式协同优化方法和装置，能够在电力能源系统与天然气能源系统的多目标优化下分散自治的基础上，实现各能源的协同互补利用。
请参阅图1和图3，本申请提供了一种电-气能源多目标分布式协同优化方法的一个实施例，本申请实施例提供的电-气能源多目标分布式协同优化方法，包括：
步骤101、对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，得到电网优化模型和气网优化模型，拆分处理包括：拆分物理结构、拆分决策变量、拆分优化目标、拆分等式和不等式约束。
需要说明的是，本申请实施例中，需要预先建立电-气能源系统的集中式多目标优化模型，为更好的进行说明，请参阅图3，图3为本申请实施例提供的电-气能源系统拓扑结构示意图，以IEEE 57节点系统作为电网部分，以比利时20节点天然气系统作为气网部分，搭建电-气能源系统的集中式多目标优化模型。在IEEE 57节点系统中，将节点编号为1、2和3的火电机组改为燃气轮机机组，接至气网中。将节点编号为6和7的火电机组改为风电机组，通过电转气P2G装置接至气网中。IEEE 57节点系统的其余火电机组保持不变。在电-气能源系统中，共有3台燃气轮机机组，2台电转气P2G装置。IEEE 57节点系统和比利时20节点天然气系统的拓扑结构和系统参数保持不变。
建立好电-气能源系统的集中式多目标优化模型之后，需要对集中式多目标优化模型进行拓扑分离，拓扑分离主要是通过拆分处理进行分离，拆分处理包括分物理结构、拆分决策变量、拆分优化目标、拆分等式和不等式约束。
步骤102、根据耦合等式约束对电网优化模型和气网优化模型进行耦合。
需要说明的是，在完成拆分处理之后，需要通过耦合等式约束对电网优化模型和气网优化模型进行耦合，实现电气变量信息的交换。
步骤103、对电网优化模型和气网优化模型进行求解，并判断是否满足收敛条件，若是，输出当前解，否则，重新对电网优化模型和气网优化模型进行求解。
需要说明的是，分别对电网优化模型和气网优化模型进行求解，当求解满足收敛条件的时候，求解结束，输出当前解作为最优解，如过没有满足收敛条件，则返回对电网优化模型和气网优化模型进行求解。
本申请实施例中提供的一种电-气能源多目标分布式协同优化方法，包括：对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，得到电网优化模型和气网优化模型，拆分处理包括：拆分物理结构、拆分决策变量、拆分优化目标、拆分等式和不等式约束；根据耦合等式约束对电网优化模型和气网优化模型进行耦合；对电网优化模型和气网优化模型进行求解，并判断是否满足收敛条件，若是，输出当前解，否则，重新对电网优化模型和气网优化模型进行求解。本申请提供的方法，通过对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，拓扑分离使系统分解为电网优化模型和气网优化模型，对电网优化模型和气网优化模型进行耦合，实现电气变量信息交换，最后对电网优化模型和气网优化模型进行解耦优化，实现了电网和气网在多目标优化下的分散自治和协同互补利用。
请参阅图2至图4，本申请提供的一种电-气能源多目标分布式协同优化方法的另一个实施例，本申请实施例提供的电-气能源多目标分布式协同优化方法，包括：
步骤201、拆分建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型的物理结构，将集中式多目标优化模型拆分为电网模型和气网模型。
需要说明的是，在电-气能源系统中，电转气和燃气轮机是电网和气网的拓扑链接装置。此时，断开气网对电转气和燃气轮机的拓扑链接，将所有电转气和燃气轮机移至电网中，并保持电网对电转气和燃气轮机的拓扑链接，从而将电-气能源系统拆分为电网和气网。
进一步地，集中式多目标优化模型为：
Figure GDA0003180196890000071
其中，η为目标变量；xE-G为电-气能源系统的决策变量向量，f1(xE-G)为电-气能源系统的第1个优化目标，f1,max为第一优化目标最大值，f1,min为第一优化目标最小值，f2(xE-G)为电-气能源系统的第2个优化目标，f2,max为第二优化目标最大值，f2,min为第二优化目标最小值；f3(xE-G)为电-气能源系统的第3个优化目标，f3,max为第三优化目标最大值，f3,min为第三优化目标最小值，h(xE-G)为电-气能源系统的等式约束集合，g(xE-G)为电-气能源系统的不等式约束集合，
Figure GDA0003180196890000073
为电-气能源系统的不等式约束集合下限，
Figure GDA0003180196890000072
为电-气能源系统的不等式约束集合上限。
需要说明的是，本申请实施例中，需要预先建立电-气能源系统的集中式多目标优化模型，为更好的进行说明，请参阅图3，图3为本申请实施例提供的电-气能源系统拓扑结构示意图，以IEEE 57节点系统作为电网部分，以比利时20节点天然气系统作为气网部分，搭建电-气能源系统的集中式多目标优化模型。在IEEE 57节点系统中，将节点编号为1、2和3的火电机组改为燃气轮机机组，接至气网中。将节点编号为6和7的火电机组改为风电机组，通过电转气P2G装置接至气网中。IEEE 57节点系统的其余火电机组保持不变。在电-气能源系统中，共有3台燃气轮机机组，2台电转气P2G装置。IEEE 57节点系统和比利时20节点天然气系统的拓扑结构和系统参数保持不变。
一天内电-气能源系统的电力负荷、天然气负荷以及风电出力曲线见如图4所示。
电-气能源系统的第1个优化目标为系统在一天内的能源供应成本最小，具体表达式为：
Figure GDA0003180196890000081
式中，HG、HF和HT分别为电-气能源系统的火电机组集合、天然气气源集合和时间段集合，
Figure GDA0003180196890000082
为火电机组i在t时段的有功功率输出，αi、βi和γi分别为火电机组i的燃煤费用参数，
Figure GDA0003180196890000083
为天然气气源j在t时段的气流输出，χj为天然气气源j输出单位流量天然气时的费用参数。
电-气能源系统的第2个优化目标为系统在一天内的碳排放量最小，具体表达式为：
Figure GDA0003180196890000084
式中，ai、bi和ci分别为火电机组i的在输出单位有功功率时的碳排放参数，ρj为天然气气源j输出单位流量天然气时的碳排放参数。
电-气能源系统的第3个优化目标为系统在一天内电网各节点电压偏移绝对值之和最小，具体表达式为：
Figure GDA0003180196890000085
式中，HP为电-气能源系统中电网所有节点的集合，
Figure GDA0003180196890000086
为电网节点p在t时段的电压幅值，Vp,base为电网节点p的电压幅值基准值。
电-气能源系统的等式约束包括电网的交流潮流有功平衡约束、无功平衡约束以及气网的气流气压关系方程。
电-气能源系统的不等式约束包括各发电机组的有功输出上下限约束、无功输出上下限约束、电网节点电压幅值上下限约束、气网的气源输出上下限约束以及气网节点气压上下限约束。
步骤202、拆分集中式多目标优化模型的决策变量，将决策变量拆分为电网变量和气网变量。
需要说明的是，将电-气能源系统的决策变量xE-G拆分为电网变量xE和气网变量xG：
Figure GDA0003180196890000091
其中，
Figure GDA0003180196890000092
为电-气能源系统的电转气装置的输入变量向量，
Figure GDA0003180196890000093
为电-气能源系统的电转气装置的输出变量向量，
Figure GDA0003180196890000094
为电-气能源系统的燃气轮机装置的输入变量向量，
Figure GDA0003180196890000095
为电-气能源系统的燃气轮机装置的输出变量向量，
Figure GDA0003180196890000096
为除去电转气和燃气轮机装置的输入输出变量，电-气能源系统的剩余变量中属于电网的变量，
Figure GDA0003180196890000097
为除去电转气和燃气轮机装置的输入输出变量，电-气能源系统的剩余变量中属于气网的变量，
Figure GDA0003180196890000098
为气网引入的虚拟决策变量向量，用以替代电网的
Figure GDA0003180196890000099
为气网引入的虚拟决策变量向量，用以替代电网的
Figure GDA00031801968900000910
Figure GDA00031801968900000911
和
Figure GDA00031801968900000912
的具体值为：
Figure GDA00031801968900000913
其中，
Figure GDA00031801968900000914
和
Figure GDA00031801968900000915
为两个电转气P2G装置输入的有功功率，
Figure GDA00031801968900000916
和
Figure GDA00031801968900000917
为两个电转气P2G装置输出的气流量，
Figure GDA00031801968900000918
和
Figure GDA00031801968900000919
为三个燃气轮机装置输入的气流量，
Figure GDA00031801968900000920
和
Figure GDA00031801968900000921
为三个燃气轮机装置输出的有功功率。
Figure GDA00031801968900000922
和
Figure GDA00031801968900000923
需满足以下等式约束：
Figure GDA00031801968900000924
步骤203、根据虚拟目标变量拆分集中式多目标优化模型的优化目标。
需要说明的是，电网引入虚拟目标变量
Figure GDA00031801968900000925
和
Figure GDA00031801968900000926
可将电-气能源系统的三个优化目标拆分为：
Figure GDA0003180196890000101
其中，f1,E、f2,E和f3,E分别为：当电-气能源系统的优化目标为f1(xE-G)、f2(xE-G)和f3(xE-G)时电网部分的目标值。
虚拟目标变量
Figure GDA0003180196890000102
和
Figure GDA0003180196890000103
满足以下约束：
Figure GDA0003180196890000104
其中，f1,G、f2,G和f3,G分别为：当电-气能源系统的优化目标为f1(xE-G)、f2(xE-G)和f3(xE-G)时气网部分的目标值。
步骤204、将集中式多目标优化模型的等式和不等式约束拆分到电网模型和气网模型中。
需要说明的是，将电-气能源系统的集中式多目标优化模型中的等式和不等式拆分到电网和气网中。电网的等式和不等式约束s.t.(E)为：
Figure GDA0003180196890000105
其中，s.t.(E)为电网的等式和不等式约束，hE(xE)为电网的等式约束集合，gE(xE)为电网的不等式约束集合，f1,E为电-气能源系统的优化目标f1(xE-G)对应的电网第一目标值，f2,E为电-气能源系统的优化目标f2(xE-G)对应的电网第二目标值，f3,E为电-气能源系统的优化目标f3(xE-G)对应的电网第三目标值，
Figure GDA0003180196890000106
为第一虚拟目标变量，
Figure GDA0003180196890000107
为第二虚拟目标变量，
Figure GDA0003180196890000108
为第三虚拟目标变量。
气网的等式和不等式约束s.t.(G)为：
Figure GDA0003180196890000111
其中，hG(xG)和gG(xG)分别为电网的等式和不等式约束集合。
步骤205、根据耦合等式约束对电网优化模型和气网优化模型进行耦合。
需要说明的是，步骤205与实施例一中的步骤102一致，在此不再进行详细赘述。
进一步地，耦合等式约束为：
Figure GDA0003180196890000112
其中，ηE为电网优化模型
Figure GDA0003180196890000113
中电网的目标变量，ηG为气网优化模型
Figure GDA0003180196890000114
中气网的目标变量，
Figure GDA0003180196890000115
为电网耦合约束变量；
Figure GDA0003180196890000116
为气网耦合约束变量。
步骤206、根据电网优化模型求解公式求解电网优化模型，将电网优化模型的第k+1步解对应的电网耦合约束变量发送至气网，根据气网优化模型求解公式求解气网优化模型，将气网优化模型的第k+1步解对应的气网耦合约束变量发送至电网。
进一步地，收敛条件为：
Figure GDA0003180196890000117
其中，
Figure GDA0003180196890000118
为电网优化模型的第k+1步解对应的电网耦合约束变量，
Figure GDA0003180196890000119
气网优化模型的第k+1步解对应的气网耦合约束变量。
需要说明的是，采用交替方向乘子法交替迭代求解电网优化模型和气网优化模型。电网优化模型的第k+1步的求解公式为：
Figure GDA00031801968900001110
其中：上标“k”为第k步迭代结果值，λ为拉格朗日乘子向量，ζ为二次参数，取为2。
电网优化模型的第k+1步求解完成后，将
Figure GDA0003180196890000121
发送至气网，进行气网优化模型的第k+1步求解：
Figure GDA0003180196890000122
气网优化模型的第k+1步求解完成后，将
Figure GDA0003180196890000123
发送至电网。令k＝k+1，重复上述交替迭代求解步骤，直至满足收敛条件
Figure GDA0003180196890000124
本发明的电-气能源多目标分布式协同优化方法相对于现有技术具有如下的优点及效果：
(1)本发明设计的电-气能源多目标分布式协同优化方法，以分布式的计算模式实现了主配协调的潮流优化问题，无需统一的上层优化中心，主网和配网(即电网和气网)之间信息交换量小，有效减小计算内存，同时有效提高优化的过程中的信息安全性。
(2)本发明设计的电-气能源多目标分布式协同优化方法，当主配网络分离后，在分布式的优化过程中，采用目标实时同步的方式实现了主网和配网两个不同利益主体的目标协调与利益博弈。该方法综合考虑了主网和配网的不同利益需求，真正以主配协调的方式实现了主网和配网的解耦优化调度，达到主、配网络分散自治的目的。
(3)本发明设计的电-气能源多目标分布式协同优化方法，以并行的计算模式保证了算法具有较快的收敛速度。
为了便于理解，请参阅图5，本申请实施例提供了一种电-气能源多目标分布式协同优化装置，包括：
拆分模块401，用于对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，得到电网优化模型和气网优化模型，拆分处理包括：拆分物理结构、拆分决策变量、拆分优化目标、拆分等式和不等式约束。
耦合模块402，用于根据耦合等式约束对电网优化模型和气网优化模型进行耦合。
求解模块403，用于对电网优化模型和气网优化模型进行求解，并判断是否满足收敛条件，若是，输出当前解，否则，重新对电网优化模型和气网优化模型进行求解。
进一步地，拆分模块401具体包括：
第一拆分模块4011，用于拆分建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型的物理结构，将集中式多目标优化模型拆分为电网模型和气网模型。
第二拆分模块4012，用于拆分集中式多目标优化模型的决策变量，将决策变量拆分为电网变量和气网变量。
第三拆分模块4013，用于根据虚拟目标变量拆分集中式多目标优化模型的优化目标。
第四拆分模块4014，用于将集中式多目标优化模型的等式和不等式约束拆分到电网模型和气网模型中。
求解模块403具体包括：
第一求解模块4031，用于根据电网优化模型求解公式求解所述电网优化模型，将所述电网优化模型的第k+1步解对应的电网耦合约束变量发送至气网。
第二求解模块4032，用于根据气网优化模型求解公式求解所述气网优化模型，将所述气网优化模型的第k+1步解对应的气网耦合约束变量发送至电网。
判断模块4033，用于判断是否满足收敛条件，若是，输出当前解，否则，重新对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行求解。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种电-气能源多目标分布式协同优化方法，其特征在于，包括：
对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，得到电网优化模型和气网优化模型，所述拆分处理包括：拆分物理结构、拆分决策变量、拆分优化目标、拆分等式和不等式约束；
根据耦合等式约束对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行耦合；
对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行求解，并判断是否满足收敛条件，若是，输出当前解，否则，重新对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行求解；所述集中式多目标优化模型为：
Figure FDA0003180196880000011
其中，η为目标变量；xE-G为电-气能源系统的决策变量向量，f1(xE-G)为电-气能源系统的第1个优化目标，f1,max为第一优化目标最大值，f1,min为第一优化目标最小值，f2(xE-G)为电-气能源系统的第2个优化目标，f2,max为第二优化目标最大值，f2,min为第二优化目标最小值；f3(xE-G)为电-气能源系统的第3个优化目标，f3,max为第三优化目标最大值，f3,min为第三优化目标最小值，h(xE-G)为电-气能源系统的等式约束集合，g(xE-G)为电-气能源系统的不等式约束集合，g(xE-G)为电-气能源系统的不等式约束集合下限，
Figure FDA0003180196880000012
为电-气能源系统的不等式约束集合上限；
所述电-气能源系统的第1个优化目标包括系统在一天内的能源供应成本最小，具体为
Figure FDA0003180196880000013
式中，HG、HF和HT分别为电-气能源系统的火电机组集合、天然气气源集合和时间段集合，
Figure FDA0003180196880000021
为火电机组i在t时段的有功功率输出，αi、βi和γi分别为火电机组i的燃煤费用参数，
Figure FDA0003180196880000022
为天然气气源j在t时段的气流输出，χj为天然气气源j输出单位流量天然气时的费用参数；
所述电-气能源系统的第2个优化目标包括系统在一天内的碳排放量最小，具体为：
Figure FDA0003180196880000023
式中，ai、bi和ci分别为火电机组i的在输出单位有功功率时的碳排放参数，ρj为天然气气源j输出单位流量天然气时的碳排放参数。
所述电-气能源系统的第3个优化目标为系统在一天内电网各节点电压偏移绝对值之和最小，具体为：
Figure FDA0003180196880000024
式中，HP为电-气能源系统中电网所有节点的集合，
Figure FDA0003180196880000025
为电网节点p在t时段的电压幅值，Vp,base为电网节点p的电压幅值基准值；
所述等式约束集合包括电网的交流潮流有功平衡约束、无功平衡约束以及气网的气流气压关系方程；
所述不等式约束集合包括各发电机组的有功输出上下限约束、无功输出上下限约束、电网节点电压幅值上下限约束、气网的气源输出上下限约束以及气网节点气压上下限约束；
所述对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，得到电网优化模型和气网优化模型，具体包括：
拆分建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型的物理结构，将所述集中式多目标优化模型拆分为电网模型和气网模型；
拆分所述集中式多目标优化模型的决策变量，将所述决策变量拆分为电网变量和气网变量；
根据虚拟目标变量拆分所述集中式多目标优化模型的优化目标；
将所述集中式多目标优化模型的等式和不等式约束拆分到所述电网模型和所述气网模型中。
2.根据权利要求1所述的电-气能源多目标分布式协同优化方法，其特征在于，所述对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行求解，具体包括：
采用交替方向乘子法交替迭代求解所述电网优化模型和所述气网优化模型。
3.根据权利要求2所述的电-气能源多目标分布式协同优化方法，其特征在于，所述采用交替方向乘子法交替迭代求解所述电网优化模型和所述气网优化模型，具体包括：
根据电网优化模型求解公式求解所述电网优化模型，将所述电网优化模型的第k+1步解对应的电网耦合约束变量发送至气网；
根据气网优化模型求解公式求解所述气网优化模型，将所述气网优化模型的第k+1步解对应的气网耦合约束变量发送至电网。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的电-气能源多目标分布式协同优化方法，其特征在于，所述收敛条件为：
Figure FDA0003180196880000031
其中，
Figure FDA0003180196880000032
为电网优化模型的第k+1步解对应的电网耦合约束变量，
Figure FDA0003180196880000033
气网优化模型的第k+1步解对应的气网耦合约束变量。
5.根据权利要求1所述的电-气能源多目标分布式协同优化方法，其特征在于，所述耦合等式约束为：
Figure FDA0003180196880000034
其中，ηE为电网优化模型
Figure FDA0003180196880000035
中电网的目标变量，ηG为气网优化模型
Figure FDA0003180196880000036
中气网的目标变量，
Figure FDA0003180196880000037
为电网耦合约束变量；
Figure FDA0003180196880000038
为气网耦合约束变量；
Figure FDA0003180196880000039
为电-气能源系统的电转气装置的输出变量向量，
Figure FDA00031801968800000310
为电-气能源系统的燃气轮机装置的输入变量向量，
Figure FDA00031801968800000311
为气网引入的虚拟决策变量向量，用以替代电网的
Figure FDA00031801968800000312
为气网引入的虚拟决策变量向量，用以替代电网的
Figure FDA00031801968800000313
f1,G为电-气能源系统的优化目标为f1(xE-G)时气网部分的目标值，f2,G为电-气能源系统的优化目标为f2(xE-G)时气网部分的目标值；f3,G为电-气能源系统的优化目标为f3(xE-G)时气网部分的目标值；
Figure FDA0003180196880000041
为对应于目标值f1,G的虚拟目标变量；
Figure FDA0003180196880000042
为对应于目标值f2,G的虚拟目标变量；
Figure FDA0003180196880000043
为对应于目标值f3,G的虚拟目标变量。
6.根据权利要求5所述的电-气能源多目标分布式协同优化方法，其特征在于，所述电网优化模型求解公式为：
Figure FDA0003180196880000044
其中，k为第k步迭代结果值，k+1为第k+1步解，λ为拉格朗日乘子向量，ζ为二次参数。
7.根据权利要求6所述的电-气能源多目标分布式协同优化方法，其特征在于，所述气网优化模型求解公式为：
Figure FDA0003180196880000045
8.一种电-气能源多目标分布式协同优化装置，其特征在于，包括：
拆分模块，用于对建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型进行拆分处理，得到电网优化模型和气网优化模型，所述拆分处理包括：拆分物理结构、拆分决策变量、拆分优化目标、拆分等式和不等式约束；
耦合模块，用于根据耦合等式约束对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行耦合；
求解模块，用于对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行求解，并判断是否满足收敛条件，若是，输出当前解，否则，重新对所述电网优化模型和所述气网优化模型进行求解；
所述集中式多目标优化模型为：
Figure FDA0003180196880000051
其中，η为目标变量；xE-G为电-气能源系统的决策变量向量，f1(xE-G)为电-气能源系统的第1个优化目标，f1,max为第一优化目标最大值，f1,min为第一优化目标最小值，f2(xE-G)为电-气能源系统的第2个优化目标，f2,max为第二优化目标最大值，f2,min为第二优化目标最小值；f3(xE-G)为电-气能源系统的第3个优化目标，f3,max为第三优化目标最大值，f3,min为第三优化目标最小值，h(xE-G)为电-气能源系统的等式约束集合，g(xE-G)为电-气能源系统的不等式约束集合，g(xE-G)为电-气能源系统的不等式约束集合下限，
Figure FDA0003180196880000052
为电-气能源系统的不等式约束集合上限；
所述电-气能源系统的第1个优化目标包括系统在一天内的能源供应成本最小，具体为
Figure FDA0003180196880000053
式中，HG、HF和HT分别为电-气能源系统的火电机组集合、天然气气源集合和时间段集合，
Figure FDA0003180196880000054
为火电机组i在t时段的有功功率输出，αi、βi和γi分别为火电机组i的燃煤费用参数，
Figure FDA0003180196880000055
为天然气气源j在t时段的气流输出，χj为天然气气源j输出单位流量天然气时的费用参数；
所述电-气能源系统的第2个优化目标包括系统在一天内的碳排放量最小，具体为：
Figure FDA0003180196880000056
式中，ai、bi和ci分别为火电机组i的在输出单位有功功率时的碳排放参数，ρj为天然气气源j输出单位流量天然气时的碳排放参数。
所述电-气能源系统的第3个优化目标为系统在一天内电网各节点电压偏移绝对值之和最小，具体为：
Figure FDA0003180196880000061
式中，HP为电-气能源系统中电网所有节点的集合，
Figure FDA0003180196880000062
为电网节点p在t时段的电压幅值，Vp,base为电网节点p的电压幅值基准值；
所述等式约束集合包括电网的交流潮流有功平衡约束、无功平衡约束以及气网的气流气压关系方程；
所述不等式约束集合包括各发电机组的有功输出上下限约束、无功输出上下限约束、电网节点电压幅值上下限约束、气网的气源输出上下限约束以及气网节点气压上下限约束；
所述拆分模块，具体用于拆分建立的电-气能源系统的集中式多目标优化模型的物理结构，将所述集中式多目标优化模型拆分为电网模型和气网模型；
拆分所述集中式多目标优化模型的决策变量，将所述决策变量拆分为电网变量和气网变量；
根据虚拟目标变量拆分所述集中式多目标优化模型的优化目标；
将所述集中式多目标优化模型的等式和不等式约束拆分到所述电网模型和所述气网模型中。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109830991B (zh) * 2019-04-02 2020-10-09 广西大学 两阶段分布式电力系统机组投入配置方法及系统
CN110502859B (zh) * 2019-08-28 2023-04-07 南方电网科学研究院有限责任公司 用于电气耦合园区综合能源系统的多速率动态仿真方法
CN110866773B (zh) * 2019-09-29 2022-12-09 西安交通大学 基于交替方向乘子法的电-气联合市场分布式出清方法
CN110620402B (zh) * 2019-10-21 2021-03-02 山东大学 电-气混联系统分布式规划运行联合优化方法及系统
CN111767620B (zh) * 2020-07-13 2022-08-19 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种基于快速自同步admm的电-气耦合系统解耦优化方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101527455A (zh) * 2009-04-23 2009-09-09 湖南省电力公司调度通信局 基于潮流模块交替迭代的互联电网分布式潮流计算方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107979111A (zh) * 2017-07-21 2018-05-01 天津大学 一种基于两阶段鲁棒优化的微电网能量管理方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101527455A (zh) * 2009-04-23 2009-09-09 湖南省电力公司调度通信局 基于潮流模块交替迭代的互联电网分布式潮流计算方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于交替方向乘子法的电-气互联系统分布式协同规划;王旭 等;《电力系统自动化》;20180918;第42卷(第22期);第107-117页 *

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