CN110782076A - 基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，包括如下步骤：在建立异构多微网系统分层能量调度构架后，建立描述异构多微网系统内的多个微网的互联关系的数学矩阵，并确定互联微网间的功率交互成本计算方式；根据所述功率交互成本计算方式和高维目标优化方法，对异构多微网系统能量调度进行优化；根据优化结果对异构多微网系统进行能量调度。本发明提出的技术方案旨在解决多微网系统整体运行成本最低为目标进行能量的优化调度，忽略了微网之间为降低各自运行成本而导致的利益竞争关系，导致部分微网的利益受损的问题。

Description

基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法

技术领域

本发明涉及互联异构微网能量调度领域，具体涉及一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法。

背景技术

为了提高单个微电网(以下简称微网)的供电可靠性和对可再生能源的消纳能力，多个微网相互连接组成多微网系统成为一种可行方案，但随着微网数目的不断增加，多微网系统进行能量调度的规模也随之不断增大。在调度过程中，微网具有自主选择是否参与多微网调度的权利，其参与多微网系统的调度，通常是为了提高自身的稳定性和降低自身的运行成本，而在现有的多微网能量调度策略中，通常都是以多微网系统整体运行成本最低为目标进行能量的优化调度，忽略了微网之间为降低各自运行成本而导致的利益竞争关系，导致部分微网的利益受损。因此如何在提高多微网系统整体经济性的同时协调多个微网之间的利益关系，使各个微网在优化过程中获利均衡成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，旨在解决多微网系统整体运行成本最低为目标进行能量的优化调度，忽略了微网之间为降低各自运行成本而导致的利益竞争关系，导致部分微网的利益受损的问题。

为实现上述目的，本发明提出的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，包括如下步骤：

在建立异构多微网系统分层能量调度构架后，建立描述异构多微网系统内的多个微网的互联关系的数学矩阵，并确定互联微网间的功率交互成本计算方式；

根据所述功率交互成本计算方式和高维目标优化方法，对异构多微网系统能量调度进行优化；

根据优化结果对异构多微网系统进行能量调度。

优选地，所述异构多微网系统分层能量调度架构，包括多微网调度层和子微网调度层，所述多微网调度层与所述子微网调度层之间功率交互，所述多微网调度层和所述子微网调度层均与外部电网存在功率交互关系；所述多微网调度层包括多微网能量管理系统，以及分别与所述多微网能量管理系统连接的中央可控发电机组和中央储能系统，所述子微网调度层由多个子微网组成，所述子微网包括子微网能量管理系统和子微网基本单元，所述子微网基本单元包括分别与子微网能量管理系统信号连接的柔性负载、储能装置、分布式发电机组和可再生能源发电机组；所述多微网能量管理系统和所述子微网能量管理系统信号连接。

优选地，所述在建立异构多微网系统分层能量调度构架后，建立描述异构多微网系统内的多个微网的互联关系的数学矩阵，并确定互联微网间的功率交互成本计算方式的步骤，包括：

建立描述各个子微网之间互联关系的关系矩阵；

根据所述关系矩阵和各个子微网间相互传输的功率，建立由子微网间相互传输的功率值构成的功率矩阵；

根据所述功率矩阵和各个子微网出售单位功率的电价，确定所述子微网间的功率交互成本计算方式。

优选地，所述根据所述功率交互成本计算方式和高维目标优化方法，对异构多微网系统能量调度进行优化的步骤，包括：

对子微网调度层内各子微网单独进行运行成本的优化，以获得各个所述子微网的单独优化结果，所述子微网的单独优化结果包括子微网的功率缺额与盈余信息；

根据子微网的单独优化结果，对多微网调度层的整体运行成本优化，以获得整体优化结果；

根据所述整体优化结果、高维目标优化方法和所述功率交互成本计算方式，在满足所述整体优化结果的同时对多微网系统的各个子微网功率进行重新优化。

优选地，所述对子微网调度层内各子微网单独进行运行成本的优化，以获得各个所述子微网的单独优化结果的步骤，包括：

建立子微网调度层内各子微网单独进行运行成本的优化的子微网目标函数；

建立所述子微网目标函数的子微网约束条件，其中，所述子微网约束条件包括子微网内功率平衡约束、可控发电机组功率输出上下限约束和储能装置约束；

根据所述子微网目标函数和所述子微网约束条件对所述子微网调度层内各子微网单独进行运行成本的优化，以获得各个所述子微网的单独优化结果。

优选地，所述子微网目标函数为：

式中：f_h表示多微网系统中的第h个子微网的运行成本，

表示第h个子微网中可控发电机组的发出单位功率的平均发电成本，

表示t时刻对外部电网购电的购电价格，

表示t时刻对外部电网售电的售电价格，

分别表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率、功率缺额值和功率盈余值，x_h,t取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于购电或处于非购电状态，y_h,t取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于售电或处于非售电状态，在任一时刻有x_h,t≠y_h,t；

所述子微网内功率平衡约束为：

式中，

是第h个子微网在t时刻可再生能源输出功率，

是第h个子微网在t时刻储能装置的充放电功率，

是第h个子微网在t时刻的负载，

分别表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率、功率缺额值和功率盈余值；

所述储能装置约束为：

式中，是第h个子微网在t时刻储能装置的充放电功率，若

则为充电功率，若

则为放电功率，

为第h个子微网的储能装置容量，

为第h个子微网在t时刻的剩余电量百分比，η_h为第h个子微网储能装置的转换效率，SOC_h,min表示第h个子微网的储能装置的剩余电量百分比最大值，SOC_h,max表示第h个子微网的储能装置的剩余电量百分比最小值；

所述可控发电机组功率输出上下限约束为：

式中，

表示子微网h中可控发电机组出力的上限，

表示子微网h中可控发电机组出力的下限。

优选地，其特征在于，根据子微网的单独优化结果，对多微网调度层的整体运行成本优化，以获得整体优化结果的步骤，包括：

建立所述多微网调度层的整体运行成本优化的多微网目标函数；

建立所述多微网目标函数的多微网约束条件，其中，所述多微网约束条件包括多微网系统的功率平衡约束、中央可控发电机组出力约束、中央储能装置的充放电状态约束和各个子微网内可控发电机组剩余可调节功率约束；

根据所述子微网的单独优化结果、所述多微网目标函数和多微网约束条件对所述多微网调度层的整体运行成本优化。

优选地，所述多微网目标函数为：

式中，F为多微网调度层的整体运行成本，C^CCG是中央可控发电机组发出单位功率的发电成本，

是中央可控发电机组的输出功率，

是第h个子微网中可控发电机组的功率调整值，值为正时表示第h个子微网中可控发电机组应当增加的出力值，值为负时表示第h个子微网中可控发电机组应当减少的出力值，

是多微网与外部电网总的功率交易值，x_t取值1或0分别表示多微网在t时刻总体上处于购电或处于非购电状态，y_t取值1或0分别表示多微网在t时刻总体上处于售电或处于非售电状态，在任一时刻有x_t≠y_t，

表示第h个子微网中可控发电机组的发出单位功率的平均发电成本，

表示t时刻向外部电网购电的购电价格，

表示t时刻向外部电网售电的售电价格；

所述多微网系统的功率平衡约束为：

式中，

分别表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率、功率缺额值和功率盈余值，P_t ^CB表示中央储能装置在t时刻的充放电功率；

所述中央可控发电机组出力约束为：

式中，

表示中央可控发电机组出力的上限，

表示中央可控发电机组出力的下限；

所述中央储能装置的充放电状态约束为：

式中，P_t ^CB是t时刻时中央储能系统充放电功率，C^bess为中央储能系统容量，

为中央储能系统在t时刻时的剩余电量百分比，η为中央储能系统的转换效率，SOC_max表示中央储能系统的剩余电量百分比最大值，SOC_min表示中央储能系统的剩余电量百分比最小值；

所述各个子微网内可控发电机组剩余可调节功率约束为：

式中，表示子微网h中可控发电机组出力的上限，

表示子微网h中可控发电机组出力的下限，

是第h个子微网中可控发电机组的功率调整值。

优选地，所述根据所述整体优化结果、高维目标优化方法和所述功率交互成本计算方式，在满足所述整体优化结果的同时对多微网系统的各个子微网功率进行重新优化的步骤，还包括：

根据所述高维目标优化方法和所述功率交互成本计算方式建立高维多目标优化模型；

建立所述高维多目标优化模型的高维多目标约束条件，其中所述高维多目标约束条件包括交易功率约束、储能装置充放电状态约束、可控发电机组输出功率上下限约束和各个子微网各自的功率平衡约束；

根据所述整体优化结果、所述高维多目标优化模型和所述高维多目标约束条件，对各个微网功率进行重新优化的步骤。

优选地，所述的高维多目标优化模型为：

min(f₁,f₂,...f_h,...,f_H)；

式中，f_h是第h个微网的运行成本，

是第h个子微网在t时刻向外部电网购买的功率,

是第h个子微网在t时刻出售给外部电网的功率，

表示多微网系统t时刻向外部电网购电的购电价格，

表示多微网系统t时刻向外部电网售电的售电价格，

表示第h个子微网中可控发电机组的发出单位功率的平均发电成本，

表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率，x_h,t取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于购电或处于非购电状态，y_ht取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于售电或处于非售电状态，在任一时刻有x_h,t≠y_h,t，

是第h个子微网在t时刻中可控发电机组的功率调整值，

表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率，

是第h个子微网在t时刻与其它所有子微网的功率交互成本计算方式；

所述交易功率约束为：

式中，是多微网与配电网总的功率交易值，

分别是第h个子微网在t时刻向外部电网购买的功率和出售给外部电网的功率；

所述各个子微网各自的功率平衡约束为：

式中，分别是第h个子微网在t时刻向电网购买的功率和出售给电网的功率，

是第h个子微网在t时刻储能装置的充放电功率，

是第h个子微网在t时刻中可控发电机组的功率调整值，

表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率，

是第h个子微网在t时刻的负载，是第h个子微网在t时刻可再生能源输出功率，p_t,hi是t时刻第h个子微网向总数为H的子微网传输的功率，p_t,hi是t时刻总数为H的子微网向第h个子微网传输的功率。

本发明的技术方案中，在充分考虑各微电网调节限度的前提下，通过能量调度过程中采用高维目标优化方法来协调多个微网之间的利益关系使各个微网获利均衡，在提高多微网系统整体经济性的同时协调多个微网之间的利益关系，使各个微网在优化过程中获利均衡。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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示出的结构获得其他的附图。

图1为本发明基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法第一实施例流程图。

图2为本发明基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法第三实施例的流程图。

图3为本发明基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法第四实施例的流程图。

图4为本发明基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法第五实施例的流程图。

图5为本发明基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法第六实施例的流程图。

图6为本发明基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法第七实施例的流程图。

图7为本发明基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的异构多微网系统分层能量调度构架示意图。

图8为多微网系统不同互联拓扑结构示意图。

图9为多微网分层能量调度方法流程图。

图10为多微网系统中各个子微网间的功率传输情况示意图。

图11为1号子微网优化前后运行成本对比图。

图12为各个子微网优化前后运行成本对比图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面将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的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

请参阅图1，本发明提出一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法。

为实现上述目的，本发明提出的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，包括如下步骤：

S100，在建立异构多微网系统分层能量调度构架后，建立描述异构多微网系统内的多个微网的互联关系的数学矩阵，并确定互联微网间的功率交互成本计算方式；

S200，根据所述功率交互成本计算方式和高维目标优化方法，对异构多微网系统能量调度进行优化；

S300，根据优化结果对异构多微网系统进行能量调度。

本发明的技术方案中，在充分考虑各微电网调节限度的前提下，通过能量调度过程中采用高维目标优化方法来协调多个微网之间的利益关系使各个微网获利均衡，在提高多微网系统整体经济性的同时协调多个微网之间的利益关系，使各个微网在优化过程中获利均衡。

在多微网系统中，各微网的运行成本需要考虑微网间进行功率交互产生的成本。又由于在多微网系统中，微网之间的互联拓扑结构不是单一的，随着微网数量的增多，微网之间也存在着异构的互联拓扑结构。

请参阅图7，基于本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第一实施例，本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第二实施例中，所述异构多微网系统分层能量调度架构，包括多微网调度层和子微网调度层，所述多微网调度层与所述子微网调度层之间功率交互，所述多微网调度层和所述子微网调度层均与外部电网存在功率交互关系；所述多微网调度层包括多微网能量管理系统，以及分别与所述多微网能量管理系统连接的中央可控发电机组和中央储能系统，所述子微网调度层由多个子微网组成，所述子微网包括子微网能量管理系统和子微网基本单元，所述子微网基本单元包括分别与子微网能量管理系统信号连接的柔性负载、储能装置、分布式发电机组和可再生能源发电机组；所述多微网能量管理系统和所述子微网能量管理系统信号连接。

该异构多微网系统分层能量调度架构在结构上分为两层，上层是多微网调度层；下层是子微网调度层,由多个微网组成。两层之间的多微网能量管理系统和子微网能量管理系统可以互相通信。此外，在子微网调度层中，根据实际情况，子微网间会有不同的互联关系，所以图7中联络线仅表示两微网间可能存在的功率交互关系。

在这个分层调度结构中，分解了多微网系统能量调度的规模，两个调度层分别有不同的控制对象；子微网能量管理系统调度微网内的各个功率单元，以一种最经济的方式满足微网内的功率平衡，完成多微网系统对其内各个功率单元的调度；多微网能量管理系统通过控制子微网层中的微网能量管理系统间接实现对微网中大量功率单元的控制。

通过可以将多微网系统的能量管理的任务进行优化分解，使子微网层与多微网层共同承担一部分优化任务，然后通过功率交互机制完成分层优化过程的对接。

该分层调度结构优化了多微网系统能量调度过程中的计算量，分解了多微网系统能量调度的规模并充分考虑了不同子微网的异构性，通过对多微网系统能量调度的规模和优化计算量的分解降低了大规模多微网系统能量调度的复杂度。

请参阅图2，基于本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第二实施例，本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第三实施例中，所述S100的步骤，包括：

S110，建立描述各个子微网之间互联关系的关系矩阵；

S120，根据所述关系矩阵和各个子微网间相互传输的功率，建立由子微网间相互传输的功率值构成的功率矩阵；

S130，根据所述功率矩阵和各个子微网出售单位功率的电价，确定所述子微网间的功率交互成本计算方式。

请参阅图8，图8中是3种典型多微网结构的拓扑结构，(a)图是一种链状互联拓扑结构，这种互联拓扑结构下，各个微网之间的连接比较少，对于两端的微网来说，只能和一个微网进行功率的交互，位于中间的微网则能和左右两个微网进行功率的交互。(b)图是一种环状互联拓扑结构，这种结构下每个微网都能与相邻的两个微网进行功率的交互。(c)图是一种强连通的互联拓扑结构，这种结构的多微网系统，各个微网之间都能进行两两能量交互。

多微网的互联拓扑结构可以看作是由节点以及节点之间的联络线(又称为“边”)组成，其中每个节点表示一个微网。用U表示微网之间互联关系的矩阵为：

式中，H是子微网的数量，i和j分别是微网i以及与微网i互联的微网j，u_ij表示微网i与微网j存在互联关系，如果两个微网之间有互联则为1，否则为0，并且每个微网与自己是不存在互联的，即u_ii＝0，又由于u_ij＝u_ji，所以有U＝U^T。

两个互联的子微网间可以进行功率交互，各个子微网由此产生的交互成本可以表示为

是第h个微电网在t时刻与其它所有微电网的功率交互成本。对于每一个子微网而言，都存在输出功率和输入功率两种情况，因此其成本包含出售成本和购买成本，故多微网中各子微网间的功率交互成本为：

式中，C^ex是由各个子微网出售单位功率的电价组成的向量(对角矩阵)，每个子微网的电价由其自身制定，通常略大于其可控发电机组的发电成本，其可表示为

其中

是第h个子微网的价格；P_t是多微网中子微网间相互传输的功率值构成的矩阵，

是P_t的转置，其中，p_t,ij是t时刻子微网i向子微网j传输的功率,当p_t,ij≠0时，p_t,ji＝0；可以知道式(2)中C^ex·P_t表示各个子微网的购电成本，

表示各个子微网的售电收益。P_t的具体形式为：

请参阅图3，基于本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第二实施例，本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第四实施例中，所述S200的步骤，包括：

S210，对子微网调度层内各子微网单独进行运行成本的优化，以获得各个所述子微网的单独优化结果所述述子微网的单独优化结果包括子微网的功率缺额与盈余信息；

S220，根据子微网的单独优化结果，对多微网调度层的整体运行成本优化，以获得整体优化结果；

S230，根据所述整体优化结果、高维目标优化方法和所述功率交互成本计算方式，在满足所述整体优化结果的同时对多微网系统的各个子微网功率进行重新优化。

在多微网系统能量调度过程中，首先，由子微网层通过子微网能量管理系统以该子微网运行成本最低为目标优化调整子微网内可控发电机组出力、储能装置的充放电。在保证子微网内部的供需平衡的基础上，优化后可求得各个微网的功率缺额与盈余信息。并通过各个子微网微网能量管理系统统将功率缺额、盈余信息与可控发电机组的剩余可调节功率信息传递给多微网层；其次，多微网层接收到来自子微网层的信息之后，计算多微网系统总的功率盈余与功率缺额，在总的功率盈余或者缺额信息的限制下，考虑各个子微网互联产生的功率交易对多微网运行成本的影响，以整个多微网的运行成本最低为目标进行优化，得到子微网层中各个可控发电机组出力调节值和多微网与外部电网总的功率交互值；然后，再以各子微网运行成本最低为目标，根据可控发电机组调节后的出力值，建立高维目标优化模型，协调分配多微网系统内部的功率交互，并由多微网能量管理层将优化结果返回给子微网层，至此完成整个多微网系统能量调度的优化工作。

由于所构造的互联异构微网分层能量调度模型是一个混合整数线性规划模型，可通过调用GAMS软件中的BONMIN求解器解答。

请参阅图4，基于本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第四实施例，本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第五实施例中，所述S210的步骤，包括：

S211，建立子微网调度层内各子微网单独进行运行成本的优化的子微网目标函数；

S212，建立所述子微网目标函数的子微网约束条件，其中，所述子微网约束条件包括子微网内功率平衡约束、可控发电机组功率输出上下限约束和储能装置约束；

S213，根据所述子微网目标函数和所述子微网约束条件对所述子微网调度层内各子微网单独进行运行成本的优化，以获得各个所述子微网的单独优化结果。

进一步的，所述子微网目标函数为：

式中：f_h表示多微网系统中的第h个子微网的运行成本，

表示第h个子微网中可控发电机组的发出单位功率的平均发电成本，

表示t时刻对外部电网购电的购电价格，

表示t时刻对外部电网售电的售电价格，

分别表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率、功率缺额值和功率盈余值，x_h,t取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于购电或处于非购电状态，y_h,t取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于售电或处于非售电状态，在任一时刻有x_h,t≠y_h,t；

所述子微网内功率平衡约束为：

式中，

是第h个子微网在t时刻可再生能源输出功率，

是第h个子微网在t时刻储能装置的充放电功率，是第h个子微网在t时刻的负载，

分别表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率、功率缺额值和功率盈余值；

所述储能装置约束为：

式中，

是第h个子微网在t时刻储能装置的充放电功率，若则为充电功率，若

则为放电功率，

为第h个子微网的储能装置容量，为第h个子微网在t时刻的剩余电量百分比，η_h为第h个子微网储能装置的转换效率，SOC_h,min表示第h个子微网的储能装置的剩余电量百分比最大值，SOC_h,max表示第h个子微网的储能装置的剩余电量百分比最小值；

所述可控发电机组功率输出上下限约束为：

式中，

表示子微网h中可控发电机组出力的上限，表示子微网h中可控发电机组出力的下限，在任一时刻有x_h,t≠y_h,t，第h个子微网不能同时向外部电网售电和购电。

通过子微网层内各子微网单独进行运行成本的优化，这一步的目的是在保证各子微网内部用电需求的情况下，优化调度各种供电方式来使运行成本最低，并为第二步多微网控制层的优化提供自身的功率缺额与盈余信息，同时为第三步优化中的子微网层内微网的再优化提供优化基础，使第三步优化能在该步优化的基础上对各微网的成本进行再次优化。

所述储能装置约束为：

第h个子微网在t时刻储能装置的充电功率不大于第h个子微网在t-1时刻时的有效剩余容量，第h个子微网在t时刻储能装置的充电功率不大于第h个子微网在t-1时刻储能装置的有效剩余电量。

请参阅图5，基于本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第五实施例，本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第六实施例中，所述S220的步骤，包括：

S221，建立所述多微网调度层的整体运行成本优化的多微网目标函数；

S222，建立所述多微网目标函数的多微网约束条件，其中，所述多微网约束条件包括多微网系统的功率平衡约束、中央可控发电机组出力约束、中央储能装置的充放电状态约束和各个子微网内可控发电机组剩余可调节功率约束；

S223，根据所述子微网的单独优化结果、所述多微网目标函数和多微网约束条件对所述多微网调度层的整体运行成本优化。

多微网层的整体运行成本优化，是在第一步优化结束后，各个微网的微网能量管理系统将各自子微网内的功率盈余或缺额信息传递给多微网层的多微网能量管理系统，然后多微网能量管理系统通过调度多微网与配电网的功率交互、中央可控发电机组的出力、中央储能系统的出力以及调整子微网层中各微网内可控发电机组功率来优化整个多微网的运行成本。这一层通过以多微网整体运行成本最低为优化目标进行优化，确定了子微网层可控发电机组的调节功率值和多微网与配电网总的功率交互值。

进一步的，所述多微网目标函数为：

式中，F为多微网调度层的整体运行成本，C^CCG是中央可控发电机组发出单位功率的发电成本，

是中央可控发电机组的输出功率，

是第h个子微网中可控发电机组的功率调整值，值为正时表示第h个子微网中可控发电机组应当增加的出力值，值为负时表示第h个子微网中可控发电机组应当减少的出力值，是多微网与外部电网总的功率交易值，x_t取值1或0分别表示多微网在t时刻总体上处于购电或处于非购电状态，y_t取值1或0分别表示多微网在t时刻总体上处于售电或处于非售电状态，在任一时刻有x_t≠y_t，表示第h个子微网中可控发电机组的发出单位功率的平均发电成本，

表示t时刻向外部电网购电的购电价格，

表示t时刻向外部电网售电的售电价格；

所述多微网系统的功率平衡约束为：

式中，

分别表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率、功率缺额值和功率盈余值，P_t ^CB表示中央储能装置在t时刻的充放电功率；

所述中央可控发电机组出力约束为：

式中，

表示中央可控发电机组出力的上限，表示中央可控发电机组出力的下限；

所述中央储能装置的充放电状态约束为：

式中，P_t ^CB是t时刻时中央储能系统充放电功率，C^bess为中央储能系统容量，

为中央储能系统在t时刻时的剩余电量百分比，η为中央储能系统的转换效率，SOC_max表示中央储能系统的剩余电量百分比最大值，SOC_min表示中央储能系统的剩余电量百分比最小值；

所述各个子微网内可控发电机组剩余可调节功率约束为：

式中，

表示子微网h中可控发电机组出力的上限，

表示子微网h中可控发电机组出力的下限，是第h个子微网中可控发电机组的功率调整值，在任一时刻有x_t≠y_t，即在任一时刻多微网调度层不会同时向外部电网售电和购电。

多微网层的整体运行成本优化，在第一步优化结束后，各个微网的微网能量管理系统将各自子微网内的功率盈余或缺额信息传递给多微网层的多微网能量管理系统，然后多微网能量管理系统通过调度多微网与配电网的功率交互、中央可控发电机组的出力、中央储能系统的出力以及调整子微网层中各微网内可控发电机组功率来优化整个多微网的运行成本。这一层通过以多微网整体运行成本最低为优化目标进行优化，确定了子微网层可控发电机组的调节功率值和多微网与配电网总的功率交互值。

所述中央储能装置的充放电状态约束为：

中央储能装置在t时刻储能装置的充电功率不大于中央储能装置在t-1时刻时的有效剩余容量，中央储能装置的充电功率不大于中央储能装置在t-1时刻储能装置的有效剩余电量。

请参阅图6，基于本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第六实施例，本发明的基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法的第七实施例中，所述S230的步骤，包括：

S231，根据所述高维目标优化方法和所述功率交互成本计算方式建立高维多目标优化模型；

S232，建立所述高维多目标优化模型的高维多目标约束条件，其中所述高维多目标约束条件包括交易功率约束、储能装置充放电状态约束、可控发电机组输出功率上下限约束和各个子微网各自的功率平衡约束；

S233，根据所述整体优化结果、所述高维多目标优化模型和所述高维多目标约束条件，对各个微网功率进行重新优化的步骤。

进一步的，所述的高维多目标优化模型为：

min(f₁,f₂,...,f_h,...,f_H)；

式中，f_h是第h个微网的运行成本，

是第h个子微网在t时刻向外部电网购买的功率,

是第h个子微网在t时刻出售给外部电网的功率，

表示多微网系统t时刻向外部电网购电的购电价格，

表示多微网系统t时刻向外部电网售电的售电价格，

表示第h个子微网中可控发电机组的发出单位功率的平均发电成本，

表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率，x_h,t取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于购电或处于非购电状态，y_h,t取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于售电或处于非售电状态，在任一时刻有x_h,t≠y_h,t，

是第h个子微网在t时刻中可控发电机组的功率调整值，

表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率，

是第h个子微网在t时刻与其它所有子微网的功率交互成本计算方式；

所述交易功率约束为：

式中，

是多微网与配电网总的功率交易值，

分别是第h个子微网在t时刻向外部电网购买的功率和出售给外部电网的功率；

所述各个子微网各自的功率平衡约束为：

式中，

分别是第h个子微网在t时刻向外部电网购买的功率和出售给外部电网的功率，

是第h个子微网在t时刻储能装置的充放电功率，

是第h个子微网在t时刻中可控发电机组的功率调整值，

表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率，

是第h个子微网在t时刻的负载，

是第h个子微网在t时刻可再生能源输出功率，p_t,hi是t时刻第h个子微网向总数为H的子微网传输的功率，p_t,hi是t时刻总数为H的子微网向第h个子微网传输的功率。

请参阅图6，在本实施例中，对各个微网功率进行重新调整，在满足多微网系统整体运行成本最优的同时，利用上一步的优化结果对子微网内部可控发电机组和可交换功率进行调整。又由于各个微网在参与多微网整体调度的同时，也是一个独立的个体，在多微网系统与外部电网交换的功率值已确定的情况下，为最大限度的降低各自的运行成本，各子微网间必然存在着竞争关系。在多目标优化时，一般当优化目标不足4个时，多目标优化问题为低维多目标优化问题；当优化目标大于等于4个时，多目标优化问题是高维多目标优化问题，显然考虑公平性的子微网层运行成本优化问题为高维多目标优化问题。

对各个微网功率进行重新调整，在满足多微网系统整体运行成本最优时储能装置充放电状态约束、可控发电机组输出功率上下限约束与在对子微网进行单独优化时一致。

本发明可采用目前最为常用的高维多目标算法NSGA-III来进行求解。

进一步的，请参阅图9-图12，以包含5个微网的多微网系统为例进行仿真计算，在此仿真中，优化间隔为t＝1h，优化12h优化后。图10是互联微网间的功率传输大小；以1号微网为例，其优化前后整体运行成本如图11所示，可以看出来本发明所述能量管理策略能有效优化大规模多微网系统的运行成本。

请参阅图12，图12中优化后的结果，可以看出多微网系统中各个微网的运行成本的大小相差较小，运行成本方差较小，各个微网获利比较均匀，而图12中优化前的条状，表示在各个子微网的运行约束下仅进行第一步优化后得到的优化结果，可以看出多微网系统中各子微网运行成本相差较大。通过仿真结果的比较可以看出本发明所述调度策略可以协调众多微网之间的利益关系，使各个微网在满足多微网整体运行成本最低的同时获利均衡。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备进入本发明各个实施例所述的方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第X实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料、方法步骤或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

在建立异构多微网系统分层能量调度构架后，建立描述异构多微网系统内的多个微网的互联关系的数学矩阵，并确定互联微网间的功率交互成本计算方式；

根据所述功率交互成本计算方式和高维目标优化方法，对异构多微网系统能量调度进行优化；

根据优化结果对异构多微网系统进行能量调度。

2.根据权利要求1所述的一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，其特征在于，所述异构多微网系统分层能量调度架构，包括多微网调度层和子微网调度层，所述多微网调度层与所述子微网调度层之间功率交互，所述多微网调度层和所述子微网调度层均与外部电网存在功率交互关系；所述多微网调度层包括多微网能量管理系统，以及分别与所述多微网能量管理系统连接的中央可控发电机组和中央储能系统，所述子微网调度层由多个子微网组成，所述子微网包括子微网能量管理系统和子微网基本单元，所述子微网基本单元包括分别与子微网能量管理系统信号连接的柔性负载、储能装置、分布式发电机组和可再生能源发电机组；所述多微网能量管理系统和所述子微网能量管理系统信号连接。

3.根据权利要求2所述的一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，其特征在于，所述在建立异构多微网系统分层能量调度构架后，建立描述异构多微网系统内的多个微网的互联关系的数学矩阵，并确定互联微网间的功率交互成本计算方式的步骤，包括：

建立描述各个子微网之间互联关系的关系矩阵；

根据所述关系矩阵和各个子微网间相互传输的功率，建立由子微网间相互传输的功率值构成的功率矩阵；

根据所述功率矩阵和各个子微网出售单位功率的电价，确定所述子微网间的功率交互成本计算方式。

4.根据权利要求2所述的一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，其特征在于，所述根据所述功率交互成本计算方式和高维目标优化方法，对异构多微网系统能量调度进行优化的步骤，包括：

对子微网调度层内各子微网单独进行运行成本的优化，以获得各个所述子微网的单独优化结果，所述子微网的单独优化结果包括子微网的功率缺额与盈余信息；

根据子微网的单独优化结果，对多微网调度层的整体运行成本优化，以获得整体优化结果；

根据所述整体优化结果、高维目标优化方法和所述功率交互成本计算方式，在满足所述整体优化结果的同时对多微网系统的各个子微网功率进行重新优化。

5.根据权利要求4所述的一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，其特征在于，所述对子微网调度层内各子微网单独进行运行成本的优化，以获得各个所述子微网的单独优化结果的步骤，包括：

建立子微网调度层内各子微网单独进行运行成本的优化的子微网目标函数；

建立所述子微网目标函数的子微网约束条件，其中，所述子微网约束条件包括子微网内功率平衡约束、可控发电机组功率输出上下限约束和储能装置约束；

根据所述子微网目标函数和所述子微网约束条件对所述子微网调度层内各子微网单独进行运行成本的优化，以获得各个所述子微网的单独优化结果。

6.根据权利要求5所述的一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，其特征在于，所述子微网目标函数为：

式中：f_h表示多微网系统中的第h个子微网的运行成本，

表示第h个子微网中可控发电机组的发出单位功率的平均发电成本，

表示t时刻对外部电网购电的购电价格，

表示t时刻对外部电网售电的售电价格，

分别表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率、功率缺额值和功率盈余值，x_h,t取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于购电或处于非购电状态，y_h,t取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于售电或处于非售电状态，在任一时刻有x_h,t≠y_h,t；

所述子微网内功率平衡约束为：

式中，

是第h个子微网在t时刻可再生能源输出功率，

是第h个子微网在t时刻储能装置的充放电功率，

是第h个子微网在t时刻的负载，

分别表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率、功率缺额值和功率盈余值；

所述储能装置约束为：

式中，

是第h个子微网在t时刻储能装置的充放电功率，若则为充电功率，若

则为放电功率，

为第h个子微网的储能装置容量，

为第h个子微网在t时刻的剩余电量百分比，η_h为第h个子微网储能装置的转换效率，SOC_h,min表示第h个子微网的储能装置的剩余电量百分比最大值，SOC_h,max表示第h个子微网的储能装置的剩余电量百分比最小值；

所述可控发电机组功率输出上下限约束为：

式中，

表示子微网h中可控发电机组出力的上限，表示子微网h中可控发电机组出力的下限。

7.根据权利要求4-6中任一项权利要求所述的一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，其特征在于，根据子微网的单独优化结果，对多微网调度层的整体运行成本优化，以获得整体优化结果的步骤，包括：

建立所述多微网调度层的整体运行成本优化的多微网目标函数；

建立所述多微网目标函数的多微网约束条件，其中，所述多微网约束条件包括多微网系统的功率平衡约束、中央可控发电机组出力约束、中央储能装置的充放电状态约束和各个子微网内可控发电机组剩余可调节功率约束；

根据所述子微网的单独优化结果、所述多微网目标函数和多微网约束条件对所述多微网调度层的整体运行成本优化。

8.根据权利要求7所述的一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，其特征在于，所述多微网目标函数为：

式中，F为多微网调度层的整体运行成本，C^CCG是中央可控发电机组发出单位功率的发电成本，

是中央可控发电机组的输出功率，

是第h个子微网中可控发电机组的功率调整值，值为正时表示第h个子微网中可控发电机组应当增加的出力值，值为负时表示第h个子微网中可控发电机组应当减少的出力值，

是多微网与外部电网总的功率交易值，x_t取值1或0分别表示多微网在t时刻总体上处于购电或处于非购电状态，y_t取值1或0分别表示多微网在t时刻总体上处于售电或处于非售电状态，在任一时刻有x_t≠y_t，表示第h个子微网中可控发电机组的发出单位功率的平均发电成本，

表示t时刻向外部电网购电的购电价格，

表示t时刻向外部电网售电的售电价格；

所述多微网系统的功率平衡约束为：

式中，

分别表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率、功率缺额值和功率盈余值，P_t ^CB表示中央储能装置在t时刻的充放电功率；

所述中央可控发电机组出力约束为：

式中，表示中央可控发电机组出力的上限，

表示中央可控发电机组出力的下限；

所述中央储能装置的充放电状态约束为：

式中，P_t ^CB是t时刻时中央储能系统充放电功率，C^bess为中央储能系统容量，

为中央储能系统在t时刻时的剩余电量百分比，η为中央储能系统的转换效率，SOC_max表示中央储能系统的剩余电量百分比最大值，SOC_min表示中央储能系统的剩余电量百分比最小值；

所述各个子微网内可控发电机组剩余可调节功率约束为：

式中，

表示子微网h中可控发电机组出力的上限，表示子微网h中可控发电机组出力的下限，

是第h个子微网中可控发电机组的功率调整值。

9.根据权利要求4-6中任一项权利要求所述的一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，其特征在于，所述根据所述整体优化结果、高维目标优化方法和所述功率交互成本计算方式，在满足所述整体优化结果的同时对多微网系统的各个子微网功率进行重新优化的步骤，还包括：

根据所述高维目标优化方法和所述功率交互成本计算方式建立高维多目标优化模型；

建立所述高维多目标优化模型的高维多目标优化模型，其中所述高维多目标约束条件包括交易功率约束、储能装置充放电状态约束、可控发电机组输出功率上下限约束和各个子微网各自的功率平衡约束；

根据所述整体优化结果、所述高维多目标优化模型和所述高维多目标约束条件，对各个微网功率进行重新优化的步骤。

10.根据权利要求9所述的一种基于高维目标优化决策的互联微网分层能量调度方法，其特征在于，所述的高维多目标优化模型为：

min(f₁,f₂,...f_h,...,f_H)；

式中，f_h是第h个微网的运行成本，

是第h个子微网在t时刻向外部电网购买的功率,是第h个子微网在t时刻出售给外部电网的功率，

表示多微网系统t时刻向外部电网购电的购电价格，

表示多微网系统t时刻向外部电网售电的售电价格，表示第h个子微网中可控发电机组的发出单位功率的平均发电成本，

表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率，x_h,t取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于购电或处于非购电状态，y_h,t取值1或0分别表示第h个子微网在t时刻处于售电或处于非售电状态，在任一时刻有x_h,t≠y_h,t，

是第h个子微网在t时刻中可控发电机组的功率调整值，

表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率，

是第h个子微网在t时刻与其它所有子微网的功率交互成本计算方式；

所述交易功率约束为：

式中，

是多微网与配电网总的功率交易值，

分别是第h个子微网在t时刻向外部电网购买的功率和出售给外部电网的功率；

所述各个子微网各自的功率平衡约束为：

式中，

分别是第h个子微网在t时刻向电网购买的功率和出售给电网的功率，

是第h个子微网在t时刻储能装置的充放电功率，

是第h个子微网在t时刻中可控发电机组的功率调整值，

表示第h个子微网在t时刻可控发电机组的输出功率，

是第h个子微网在t时刻的负载，

是第h个子微网在t时刻可再生能源输出功率，p_t,hi是t时刻第h个子微网向总数为H的子微网传输的功率，p_t,hi是t时刻总数为H的子微网向第h个子微网传输的功率。

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