CN110729766A - 一种多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法 - Google Patents
一种多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110729766A CN110729766A CN201910924278.0A CN201910924278A CN110729766A CN 110729766 A CN110729766 A CN 110729766A CN 201910924278 A CN201910924278 A CN 201910924278A CN 110729766 A CN110729766 A CN 110729766A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- gas
- natural gas
- equation
- representing
- constraint
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 5
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 132
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 102
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 claims description 66
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 26
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 14
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 10
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 239000000243 solution Substances 0.000 claims description 7
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 5
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 5
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 230000009194 climbing Effects 0.000 claims description 4
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 2
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 2
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 2
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 2
- 239000002343 natural gas well Substances 0.000 claims description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 3
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 2
- 101150079033 Gas7 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
Abstract
本发明公开了一种多区域电‑气综合能源系统分布式鲁棒优化方法，首先建立多区域电‑气综合能源系统模型，并设定相应的约束条件；根据不确定变量的上下界对所设定的约束条件作等价转换，消除所述多区域电‑气综合能源系统模型中的不确定变量；针对系统模型非凸非线性的特点，采用一个包络Weymouth曲线的四边形区域代替Weymouth曲线，将非凸优化问题转化为凸优化问题，以降低求解复杂度并保证算法的收敛性。上述方法提出了基于凸优化的多区域电‑气综合能源系统分布式鲁棒优化手段，保证了算法的收敛性并降低了求解复杂度。
Description
技术领域
本发明涉及电气系统技术领域，尤其涉及一种多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法。
背景技术
随着新能源机组的大规模接入，其随机性和波动性对电力系统运行带来了严峻的挑战，电力系统的运行灵活性亟待提高，鲁棒优化能够应对不确定区间的最坏情况，保证系统的安全稳定运行，因而广泛用于电力系统的优化运行。燃气轮机具有调节速度快、调节范围广的优点，常作为调频机组使用，以应对电力系统不确定性。由于燃气轮机和电转气装置的广泛应用，电力系统与天然气系统的耦合程度进一步加深，进而形成电-气综合能源系统。近年来，电-气综合能源系统成为能源领域的研究热点。
区域电-气综合能源系统往往独立运行，彼此间缺乏协调，不利于系统整体的经济性和安全性。多区域电-气综合能源系统的协同运行能够整合各个区域的资源，增强系统的经济性和安全性，以及系统应对不确定性的能力。多区域系统的管理方式分为集中式和分布式，集中式管理采用单一决策单元对所有区域统一管理，分布式管理即每个决策单元仅负责各自区域内的能量管理，通过彼此间交换信息实现区域间的协同。与集中式管理方法相比，多区域综合能源系统的分布式管理能够降低计算和通信成本，并保障用户的隐私信息。但现有技术方案中，分布式优化算法对模型的要求较高，当子问题均为凸优化问题时，其收敛性方可保证，然而两阶段鲁棒模型、天然气系统模型呈现非凸非线性的特点，不利于分布式算法的实现。
发明内容
本发明的目的是提供一种多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法，该方法提出了基于凸优化的多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化手段，保证了算法的收敛性并降低了求解复杂度。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法，所述方法包括：
步骤1、建立多区域电-气综合能源系统模型，并设定相应的约束条件；
步骤2、根据不确定变量的上下界对所设定的约束条件作等价转换，消除所述多区域电-气综合能源系统模型中的不确定变量；
步骤3、针对系统模型非凸非线性的特点，采用一个包络Weymouth曲线的四边形区域代替Weymouth曲线，将非凸优化问题转化为凸优化问题，以降低求解复杂度并保证算法的收敛性。
由上述本发明提供的技术方案可以看出，上述方法提出了基于凸优化的多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化手段，保证了算法的收敛性并降低了求解复杂度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法流程示意图；
图2为本发明实施例所述四边形松弛的示意图；
图3为本发明所举实例基于两区域电-气综合能源系统的拓扑结构示意图；
图4为本发明所举实例收敛过程曲线示意图；
图5为本发明所举实例不同运行方式下总成本随不确定区间的变化曲线示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
下面将结合附图对本发明实施例作进一步地详细描述，如图1所示为本发明实施例提供的多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法流程示意图，所述方法包括：
步骤1、建立多区域电-气综合能源系统模型，并设定相应的约束条件；
在该步骤中，所建立的多区域电-气综合能源系统模型表示为：
式中，
表示时段数、常规机组、天然气井、天然气储能的集合；
表示常规机组出力、上备用容量、下备用容量；fwt表示气井的产气量；
表示考虑不确定性情况下天然气储能所应对的不确定区间，以流出为正；
表示天然气储能的放气、储气效率；表示常规机组常数项、一次项、二次项成本系数；
表示常规机组的上备用、下备用成本系数；cw表示气井产气量的成本系数；表示天然气储能的上备用、下备用成本系数。
所设定的约束条件包括电力网络约束条件、天然气网络约束条件和区域间耦合约束条件，具体为：
1、电力网络约束条件
首先考虑可再生能源出力、电力负荷的不确定性，其偏离预测值的偏差量表示如下：
式中，
表示可再生能源机组、负荷的集合；
表示可再生能源出力、电力负荷的偏差量；表示可再生能源出力偏差量上下限；
表示电力负荷偏差量上下限。
则电力网络约束条件表示为：
该式2表示不考虑不确定性情况下的全网功率平衡方程约束，其中，
表示燃气机组、可再生能源机组、电力负荷集合；put,PuRt,Pdet表示常规机组和燃气机组出力、可再生能源出力预测值、电力负荷预测值；表示与区域i通过电联络线相连的区域集合；
表示区域i向区域j输送的功率；
该式3表示不考虑不确定性情况下的线路功率方程约束，其中，
表示线路功率；表示线路传输容量；
表示常规机组和燃气机组、可再生能源机组、与区域j间的联络线、电力负荷对支路的功率转移分布因子(GSDF)；
在不确定场景下，可再生能源、负荷的实际功率分别为
为保持全网功率平衡，基于线性决策规则，常规机组、燃气机组按照一定比例响应可再生能源出力、电力负荷的不确定性，如下式所示：
式中，αut,Δput表示常规机组和燃气机组的参与因子、出力调整量；
αut应满足式4的约束：
在不确定场景下，常规机组和燃气机组的功率约束、爬坡约束如式5和6所示，式中，
表示常规机组和燃气机组的出力上限、下限；
表示常规机组和燃气机组的上、下爬坡率：
在不确定场景下，随着节点注入功率的改变，线路功率也发生变化，其变化量如式7和8所示，式中，
表示线路功率变化量，表示考虑不确定性后的线路功率：
2、天然气网络约束条件：
首先考虑天然气负荷的不确定性，其偏离预测值的偏差量表示如下：
式中，
表示天然气负荷的集合，
表示天然气负荷的偏差量，
表示天然气负荷偏差量上、下限。
该天然气网络约束条件表示为：
式9和10表示气井产气量约束、节点压强约束，式中，fwt,表示气井产气量、节点压强平方；表示气井产量上限、下限；
表示节点压强平方的上限、下限；
该式表示天然气管道的Weymouth方程约束，式中，表示管道流量，
表示管道常数，
表示管道首端、末端压强平方；
式12表示压缩机入口、出口压强约束，式13表示压缩机入口、出口流量约束，压缩机通过消耗天然气实现加压，耗气量与入口流量成正比；式中，表示压缩机首端、末端压强平方，
表示压缩机入口、出口流量，Zc,λc表示压缩机最大压缩比、耗气量系数；
式14-17表示不考虑不确定性情况下天然气储能约束，其中，式14和15表示天然气储能的储气、放气流量约束，式16表示天然气储能的储气量约束，式17表示天然气储能的初始、终止状态下的储气量约束；式中，sst表示天然气储能的输入流量、输出流量、储气量；
表示天然气储能的储气、放气流量上限；
表示天然气储能的储气量上限、下限、初始值；T表示终止时段数；
式18表示节点流量平衡约束，式中，
表示与节点ng相连的气井、天然气储能、天然气负荷；
表示与天然气负荷dg相连的燃气机组集合；
在不确定场景下，由于燃气机组参与应对电力负荷的不确定性，其耗气量将跟随其出力的变化而变化，进而将电力负荷的不确定性转化为天然气负荷的不确定性，因此，天然气负荷的偏差量可以表示为：
因此，天然气负荷的实际为
其偏离预测值的部分
由负荷节点配置的储能装置承担；天然气储能在不确定场景下的约束条件表示为：
式中，
表示与天然气储能s相连的天然气负荷集合；
表示负荷实际值高于预测值，
表示负荷实际值低于预测值。
3、所述区域间耦合约束条件表示为：
其中，式22表示区域间联络线功率约束，式23区域间联络管道流量约束，式中，
表示联络线、联络管道的传输容量。
步骤2、根据不确定变量的上下界对所设定的约束条件作等价转换，消除所述多区域电-气综合能源系统模型中的不确定变量；
在该步骤中，上述式(44)-(47)以及(58)-(60)中均含有不确定变量，无法直接进行求解，按照鲁棒优化的思想，在最恶劣情况下满足约束条件，则在任意不确定条件下均满足约束条件。
上述根据不确定变量的上下界对所设定的约束条件作等价转换的过程具体为：将上述式5等价为
式中，
表示常规机组和燃气机组的向上、向下旋转备用容量；将上述式6等价为
上述式7做如下转化
其中，
为辅助变量；
因此，将上述式7和8等价为
将上述式20等价为：
将上述式21等价为：
式中，
的计算公式如下：
综上所示，式(44)-(47)以及(58)-(60)可以由式(63)-(74)等价替换，即转化为确定性的优化问题，由此得到多区域电-气综合能源系统的鲁棒模型。
步骤3、针对系统模型非凸非线性的特点，采用一个包络Weymouth曲线的四边形区域代替Weymouth曲线，将非凸优化问题转化为凸优化问题，以降低求解复杂度并保证算法的收敛性。
在该步骤中，所采用的四边形区域由四条线段构成，如图2所示为本发明实施例所述四边形松弛的示意图，图2中：线段AB、CD为Weymouth曲线以A、C点为切点的切线段；线段AD、BC为Weymouth曲线过点A、C的切线段；该四边形区域的数学表达式如下所示：
上述式11由式36代替后，得到的模型记为模型II，原模型记为模型I；
然后根据松弛解得到管道流向，进而消除Weymouth方程中的绝对值符号，即将式11转化为式37，进一步，式37等价为式38和39：
式38为凸的二次约束，式39看做两个凸函数之差的形式；
设
为管道流量初值，由松弛解得到，对式39中的二次项在初值点处做一阶泰勒展开，由此式39转化为式40，式中为松弛变量，经过上述处理后得到的模型记为模型III，
然后求解模型III，直至CCP算法收敛，得到单个区域子问题的求解结果。
另外，在上述步骤的基础上，还可以调用ADMM算法迭代求解各个区域子问题，当ADMM算法收敛时，即可实现各区域间的协同。
本实施例中，ADMM算法嵌套调用CCP算法，ADMM算法的过程为，上述多区域电-气能源系统分布式鲁棒优化问题可以抽象为如下问题：
式中，xi为区域i的决策变量；Ωi表示决策变量xi的可行域；Cost(xi)表示区域i的目标函数；Ae,Βe,ce,Ag,Βg,cg为常数矩阵，可以由式(61)和(62)得到；εpri,εdual表示原残差和对偶残差，可以由εabs,εrel计算得到。
上述技术方案针对多区域电-气综合能源系统，各个区域之间通过联络线、联络管道相连，其功率、流量均可控。每个区域电-气综合能源系统由电力网络、天然气网络构成，并通过燃气机组耦合。实际运行中，各区域可以协同运行，亦可以独立运行。
下面以具体的实例对上述方法的过程及结果进行详细说明，本实例基于两区域电-气综合能源系统，区域间通过联络线和联络管道相连，拓扑结构如图3所示。其中区域1为5节点电力系统和7节点天然气系统，区域2为6节点电力系统和6节点天然气系统，测试工具采用Matlab2015b编程软件和GUROBI8.1商用求解器。
在本实例中，设置εabs＝0.0001、εrel＝0.004、de＝5×103、dg＝1.5×104，得到如图4所示的收敛过程曲线示意图。其中，(a)表示联络线功率、联络管道流量偏差量的变化曲线，(b)表示联络线功率、联络管道流量的变化曲线，(c)表示原残差、对偶残差的变化曲线，(d)表示目标函数的变化曲线。由图4可知，随着迭代次数的增加，联络线功率、联络管道流量逐渐趋于稳定，其相应偏差量逐渐减小，目标函数也逐渐趋于稳定。在前20次迭代中，联络线功率、联络管道流量、目标函数变化较为明显，经过20次迭代后基本趋于稳定；同时联络线功率、联络管道流量偏差量经过20次迭代后趋于稳定，且数量级较小，作为ADMM算法收敛指标的原残差与对偶残差，分别在第68、15次迭代时满足收敛判据。
另外，本实例的方案还探究了多区域协同运行对于提升系统应对不确定性能力的影响，在不同的不确定性区间下，比较了协同运行方式(CS)和独立运行方式(IS)下的运行成本，如图5所示为0不同运行方式下总成本随不确定区间的变化曲线示意图，图5中：左边的(a)表示可再生能源出力不确定性为5％、电负荷不确定性变化时的运行成本曲线，右边的(b)表示电负荷不确定性保持5％、可再生能源出力不确定性变化时的运行成本曲线，(a)、(b)两图中天然气负荷的不确定性均为1.5％。由图可知，协同运行方式下的成本低于独立运行方式下的成本，且成本随不确定区间的扩大而增大。此外，运行成本变化趋势并非线性，主要由于不同机组的上下备用成本不同。
由于系统应对不确定的能力有限，当不确定性增大到一定值，优化模型无可行解，此时必须采取弃风弃光或切负荷的措施，如下表1所示，当两个区域在独立运行方式下均不存在可行解时，通过协同运行方式仍可以找到可行解，由此可以得出多区域系统协同运行可以提升系统应对不确定性的能力。
表1不同不确定区间下优化模型的可行性(一)
另外，由于所提出的四边形松弛法与现有技术仅在天然气网络模型上有所差别，故以单一天然气网络为测试对象测试不同方法的计算性能。测试结果如表2所示，Gas7、Gas20分别表示7节点天然气网络和20节点天然气网络，误差表示Weymouth方程两端的差值，表征方法的精确度。
表2所提方法与现有技术的计算性能对比
值得注意的是，本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1、建立多区域电-气综合能源系统模型，并设定相应的约束条件；
步骤2、根据不确定变量的上下界对所设定的约束条件作等价转换，消除所述多区域电-气综合能源系统模型中的不确定变量；
步骤3、针对系统模型非凸非线性的特点，采用一个包络Weymouth曲线的四边形区域代替Weymouth曲线，将非凸优化问题转化为凸优化问题，以降低求解复杂度并保证算法的收敛性。
2.根据权利要求1所述多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法，其特征在于，在步骤1中，所建立的多区域电-气综合能源系统模型表示为：
式中，表示时段数、常规机组、天然气井、天然气储能的集合；
表示常规机组出力、上备用容量、下备用容量；fwt表示气井的产气量；
表示考虑不确定性情况下天然气储能所应对的不确定区间，以流出为正；
表示天然气储能的放气、储气效率；
表示常规机组常数项、一次项、二次项成本系数；
表示常规机组的上备用、下备用成本系数；cw表示气井产气量的成本系数；
表示天然气储能的上备用、下备用成本系数。
3.根据权利要求1所述多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法，其特征在于，在步骤1中，所设定的约束条件包括电力网络约束条件、天然气网络约束条件和区域间耦合约束条件，其中：
电力网络约束条件表示为：
该式2表示不考虑不确定性情况下的全网功率平衡方程约束，其中，
表示燃气机组、可再生能源机组、电力负荷集合；put,
表示常规机组和燃气机组出力、可再生能源出力预测值、电力负荷预测值；
表示与区域i通过电联络线相连的区域集合；
表示区域i向区域j输送的功率；
该式3表示不考虑不确定性情况下的线路功率方程约束，其中，
表示线路功率；
表示线路传输容量；表示常规机组和燃气机组、可再生能源机组、与区域j间的联络线、电力负荷对支路的功率转移分布因子；
在不确定场景下，可再生能源、负荷的实际功率分别为
为保持全网功率平衡，基于线性决策规则，常规机组、燃气机组按照一定比例响应可再生能源出力、电力负荷的不确定性，如下式所示：
式中，αut,Δput表示常规机组和燃气机组的参与因子、出力调整量；
αut应满足式4的约束：
在不确定场景下，常规机组和燃气机组的功率约束、爬坡约束如式5和6所示，式中，
表示常规机组和燃气机组的出力上限、下限；
表示常规机组和燃气机组的上、下爬坡率：
在不确定场景下，随着节点注入功率的改变，线路功率也发生变化，其变化量如式7和8所示，式中，Δplet表示线路功率变化量，plet表示考虑不确定性后的线路功率：
4.根据权利要求3所述多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法，其特征在于，所述天然气网络约束条件表示为：
式9和10表示气井产气量约束、节点压强约束，式中，fwt,
表示气井产气量、节点压强平方；
表示气井产量上限、下限；
表示节点压强平方的上限、下限；
该式表示天然气管道的Weymouth方程约束，式中，
表示管道流量，
表示管道常数，
表示管道首端、末端压强平方；
式12表示压缩机入口、出口压强约束，式13表示压缩机入口、出口流量约束，压缩机通过消耗天然气实现加压，耗气量与入口流量成正比；式中，
表示压缩机首端、末端压强平方，
表示压缩机入口、出口流量，Zc,λc表示压缩机最大压缩比、耗气量系数；
式14-17表示不考虑不确定性情况下天然气储能约束，其中，式14和15表示天然气储能的储气、放气流量约束，式16表示天然气储能的储气量约束，式17表示天然气储能的初始、终止状态下的储气量约束；式中，sst表示天然气储能的输入流量、输出流量、储气量；
表示天然气储能的储气、放气流量上限；
表示天然气储能的储气量上限、下限、初始值；T表示终止时段数；
式18表示节点流量平衡约束，式中，
表示与节点ng相连的气井、天然气储能、天然气负荷；表示与天然气负荷dg相连的燃气机组集合；
在不确定场景下，天然气负荷的偏差量可以表示为：
因此，天然气负荷的实际为
其偏离预测值的部分由负荷节点配置的储能装置承担；天然气储能在不确定场景下的约束条件表示为：
式中，表示与天然气储能s相连的天然气负荷集合；
表示负荷实际值高于预测值，
表示负荷实际值低于预测值。
5.根据权利要求3所述多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法，其特征在于，所述区域间耦合约束条件表示为：
其中，式22表示区域间联络线功率约束，式23区域间联络管道流量约束，式中，
表示联络线、联络管道的传输容量。
6.根据权利要求1所述多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法，其特征在于，在步骤2中，根据不确定变量的上下界对所设定的约束条件作等价转换的过程具体为：
将上述式5等价为
式中，
表示常规机组和燃气机组的向上、向下旋转备用容量；
将上述式6等价为
上述式7做如下转化
其中，为辅助变量；
因此，将上述式7和8等价为
将上述式20等价为：
将上述式21等价为：
式中，
的计算公式如下：
由此得到多区域电-气综合能源系统的鲁棒模型。
7.根据权利要求1所述多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法，其特征在于，所述步骤3的过程具体为：
所采用的四边形区域由四条线段构成，其中，线段AB、CD为Weymouth曲线以A、C点为切点的切线段；线段AD、BC为Weymouth曲线过点A、C的切线段；该四边形区域的数学表达式如下所示：
上述式11由式36代替后，得到的模型记为模型II，原模型记为模型I；
然后根据松弛解得到管道流向，进而消除Weymouth方程中的绝对值符号，即将式11转化为式37，进一步，式37等价为式38和39：
式38为凸的二次约束，式39看做两个凸函数之差的形式；
设
为管道流量初值，由松弛解得到，对式39中的二次项
在初值点处做一阶泰勒展开，由此式39转化为式40，式中
为松弛变量，经过上述处理后得到的模型记为模型III，
然后求解模型III，直至CCP算法收敛，得到单个区域子问题的求解结果。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910924278.0A CN110729766A (zh) | 2019-09-27 | 2019-09-27 | 一种多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910924278.0A CN110729766A (zh) | 2019-09-27 | 2019-09-27 | 一种多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110729766A true CN110729766A (zh) | 2020-01-24 |
Family
ID=69218491
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910924278.0A Pending CN110729766A (zh) | 2019-09-27 | 2019-09-27 | 一种多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110729766A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111342452A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-06-26 | 四川大学 | 一种多区域电气综合能源系统能量与备用分散式调度方法 |
| CN111682529A (zh) * | 2020-06-10 | 2020-09-18 | 广西大学 | 一种基于节点电价信息的移动储能车灵活调度方法 |
| CN112330020A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-02-05 | 东方电子股份有限公司 | 一种电-气综合能源系统协同优化方法 |
| WO2023015923A1 (zh) * | 2021-08-11 | 2023-02-16 | 东南大学 | 一种基于序列凸规划的电气互联系统最优能流计算方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103825279A (zh) * | 2014-02-21 | 2014-05-28 | 华南理工大学 | 基于鲁棒控制的微电网系统电压稳定控制方法 |
| US20150081599A1 (en) * | 2013-09-18 | 2015-03-19 | Infineon Technologies Ag | Method, Apparatus and Computer Program Product for Determining Failure Regions of an Electrical Device |
| CN106208102A (zh) * | 2016-08-19 | 2016-12-07 | 东南大学 | 一种基于辅助问题原理的主动配电网分布式无功优化方法 |
| CN106327091A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-11 | 清华大学 | 基于鲁棒联络线计划的多区域异步协调动态经济调度方法 |
| CN108832665A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-16 | 四川大学 | 一种考虑风电不确定性的电热综合系统分布式鲁棒协调优化调度模型 |
| CN110009152A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-12 | 东南大学 | 一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源系统运行鲁棒优化方法 |
-
2019
- 2019-09-27 CN CN201910924278.0A patent/CN110729766A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150081599A1 (en) * | 2013-09-18 | 2015-03-19 | Infineon Technologies Ag | Method, Apparatus and Computer Program Product for Determining Failure Regions of an Electrical Device |
| CN103825279A (zh) * | 2014-02-21 | 2014-05-28 | 华南理工大学 | 基于鲁棒控制的微电网系统电压稳定控制方法 |
| CN106208102A (zh) * | 2016-08-19 | 2016-12-07 | 东南大学 | 一种基于辅助问题原理的主动配电网分布式无功优化方法 |
| CN106327091A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-11 | 清华大学 | 基于鲁棒联络线计划的多区域异步协调动态经济调度方法 |
| CN108832665A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-16 | 四川大学 | 一种考虑风电不确定性的电热综合系统分布式鲁棒协调优化调度模型 |
| CN110009152A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-12 | 东南大学 | 一种考虑电转气和不确定性的区域综合能源系统运行鲁棒优化方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| YUBIN HE等: "《Decentralized Optimization of Multi-Area Electricity-Natural Gas Flows Based on Cone Reformulation》", 《IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS》 * |
| 何宇斌: "《电-气综合能源系统的随机优化和分布式调度研究》", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》, pages 53 * |
| 张勇等: "基于改进二阶锥松弛的多区域电-气综合能源系统优化调度快速求解方法", 《电力自动化设备》, no. 07 * |
| 文云峰等: "《耦合能量枢纽多区域电—气互联能源系统分布式协同优化调度》", 《电力系统自动化》, pages 22 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111342452A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-06-26 | 四川大学 | 一种多区域电气综合能源系统能量与备用分散式调度方法 |
| CN111342452B (zh) * | 2020-03-16 | 2023-09-12 | 四川大学 | 一种多区域电气综合能源系统能量与备用分散式调度方法 |
| CN111682529A (zh) * | 2020-06-10 | 2020-09-18 | 广西大学 | 一种基于节点电价信息的移动储能车灵活调度方法 |
| CN111682529B (zh) * | 2020-06-10 | 2023-10-27 | 广西大学 | 一种基于节点电价信息的移动储能车灵活调度方法 |
| CN112330020A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-02-05 | 东方电子股份有限公司 | 一种电-气综合能源系统协同优化方法 |
| CN112330020B (zh) * | 2020-11-05 | 2022-12-23 | 东方电子股份有限公司 | 一种电-气综合能源系统协同优化方法 |
| WO2023015923A1 (zh) * | 2021-08-11 | 2023-02-16 | 东南大学 | 一种基于序列凸规划的电气互联系统最优能流计算方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110729766A (zh) | 一种多区域电-气综合能源系统分布式鲁棒优化方法 | |
| AU2019101104A4 (en) | An optimal dispatching method of multi-region power and gas coupled integrated energy system using tiered gas tariff | |
| Lin et al. | Decentralized solution for combined heat and power dispatch through benders decomposition | |
| CN109242366B (zh) | 一种电-气互联综合能源系统的多时段潮流优化方法 | |
| US20200313433A1 (en) | Data-driven three-stage scheduling method for electricity, heat and gas networks based on wind electricity indeterminacy | |
| CN103490410B (zh) | 一种基于多目标优化的微电网规划和容量配置方法 | |
| CN105046369B (zh) | 一种基于能源中心的电气混联系统建模和优化调度方法 | |
| CN108846507A (zh) | 基于混合整数二阶锥规划的电-气耦合系统日前经济调度方法 | |
| CN105740973A (zh) | 基于混合整数锥规划的智能配电网综合电压无功优化方法 | |
| CN110866627A (zh) | 一种考虑阶梯气价的多区域电-气耦合综合能源系统优化调度方法 | |
| CN109103924B (zh) | 基于柔性分析的可再生能源消纳能力关键因素的分析方法 | |
| CN113129164B (zh) | 一种天然气管网天然气流量压力调度决策指标的计算方法 | |
| CN106655226A (zh) | 基于智能软开关的有源配电网不对称运行优化方法 | |
| CN113644670B (zh) | 一种储能容量优化配置的方法及系统 | |
| CN109818347B (zh) | 一种电力系统风电消纳能力的评估方法 | |
| CN111064235A (zh) | 一种有源配电网日前动态无功优化方法 | |
| CN108879769B (zh) | 一种海上风电场并网及岸上电网扩建的联合规划方法 | |
| CN115099590A (zh) | 计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法及系统 | |
| CN113762632A (zh) | 一种电气综合能源系统的协同优化运行方法及系统 | |
| Zhang et al. | Fast solving method for two-stage multi-period robust optimization of active and reactive power coordination in active distribution networks | |
| CN109494750B (zh) | 一种高中压配电网的分层分布式电压优化控制方法 | |
| Zong et al. | Two-stage robust optimization of regional integrated energy systems considering uncertainties of distributed energy stations | |
| CN115912496A (zh) | 一种配电网源-储-荷多模态功率调度方法 | |
| CN110728441B (zh) | 基于序列线性规划的电-气联合市场集中式出清方法 | |
| CN114254551A (zh) | 分布式储能多目标优化配置方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| AD01 | Patent right deemed abandoned |
Effective date of abandoning: 20240315 |
|
| AD01 | Patent right deemed abandoned |