CN111030141A - 一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于一致性算法的源‑荷协同分布式优化调控方法，包括以下步骤：1)将主动配电网自治区域内各分布式单元的增量成本作为一致性状态变量λ，并根据网络通信拓扑结构获取状态转移矩阵D；2)更新各分布式单元的一致性状态变量并计算当前步骤各分布式单元的功率及频率偏差；3)当分布式单元的功率超出设定的约束范围时，并更新一致性状态变量，否则进行步骤4)；4)当当前步骤各分布式单元的频率偏差超过设定的约束范围时，则以此时的各分布式电源功率作为最优，否则进行步骤5)；5)更新一致性调控修正系数后返回步骤1)。与现有技术相比，本发明具有适应源荷双向不确定性场景、自适应一致性调控修正系数等优点。

Description

一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法

技术领域

本发明涉及主动配电网分布式优化调度技术领域，尤其是涉及一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法。

背景技术

随着主动配电网中可再生能源渗透率的不断提高，其“源”侧的风电、光伏具有间歇性和波动性的特征，同时“荷”侧包括温控负荷、电动汽车等新型负荷的出现，使得主动配电网呈现“源-荷”双向不确定性特点，这对主动配电网的功率实时平衡提出了更高的要求，增加了主动配电网调度与控制的难度。目前主动配电网的调度方式主要有集中式和分布式两种，其中基于一致性理论的分布式优化调度由于具有计算效率高、“即插即用”特性、可靠性高、保护隐私信息等优点，成多源结构下主动配电网的研究重点。

很多主流的一致性算法无法实现算法的完全分布式，也不能很好的处理主动配电网中“源-荷”协同的供需功率动态不平衡问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法，包括以下步骤：

1)将主动配电网自治区域内各分布式单元的增量成本作为一致性状态变量λ，获取一致性状态变量初始值和频率偏差初始值，并根据网络通信拓扑结构获取状态转移矩阵D；

2)更新各分布式单元的一致性状态变量并计算当前步骤各分布式单元的功率及频率偏差；

3)当分布式单元的功率超出设定的约束范围时，则使得该分布式单元按最大或最小约束功率运行，并更新一致性状态变量，当分布式单元的功率没有超出设定的约束范围时，则进行步骤4)；

4)当当前步骤各分布式单元的频率偏差超过设定的约束范围时，则以此时的各分布式电源功率作为最优，并结束调控，当当前步骤各分布式单元的频率偏差没有超过设定的约束范围时，则进行步骤5)；

5)更新一致性调控修正系数后返回步骤1)。

所述的步骤2)中，更新各分布式单元的一致性状态变量具体为：

其中，λ_i(k)、λ_i(k+1)分别为第k步和第k+1步的一致性状态变量，d_ij为状态转移矩阵D第i行第j列的元素，ε^*为一致性调控修正系数，Δf为频率偏差，

为目标渐进函数。

所述的步骤3)中，当分布式单元的功率超出设定的约束范围时，若分布式电源退出运行，则更新网络通信拓扑结构并重新计算状态转移矩阵D。

所述的步骤5)具体为：

设定频率偏差阈值，当频率偏差超过频率偏差阈值时，则进行源-荷协调调频，由可再生分布式电源与需求侧可控负荷共同参与调频，当频率偏差没有超过频率偏差阈值时，则由分布式电源单独参与调频，更新一致性调控修正系数加速收敛。

更新一致性调控修正系数具体有：

K_eq＝(1-η)K_G+ηK_R

其中，ε_D ^*为更新后的一致性调控修正系数，K_eq为等效调节功率，K_D为需求侧可控负荷的单位调节功率，δ_i为调整项修正项系数，K_G为分布式电源单位调节功率，K_R为可再生分布式电源的单位调节功率，η为主动配电网自治区域内可再生能源的渗透率。

当由可再生分布式电源与需求侧可控负荷共同参与调频时，K_D的取值为2，当由分布式电源单独参与调频时，K_D的取值为0。

所述的频率偏差阈值取值为0.2Hz。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明通过对各分布式单元频率偏差的测量，运用调频控制满足全局功率平衡，实现主动配电网完全分布式优化，采用调度控制相结合的方法，可以有效的解决主动配电网“源-荷”双向不确定性问题，实现主动配电网的功率灵活性动态平衡，并且还可以实现主动配电网的实时优化调度，可以有效的应用于具有市场和控制双重特性机制的交互能源系统。

附图说明

图1为一致性调控方法框架图。

图2为分布式电源与可控负荷协调调频特性。

图3为主动配电网的一致性调控策略流程图。

图4为5机配电网拓扑图。

图5为5机配电系统负荷变化测试图，其中，图(5a)为增量成本变化过程，图(5b)为频率变化过程，图(5c)为各分布式电源出力过程，图(5d)为一致性变量迭代收敛过程。

图6为5机配电系统电源变化测试图，其中，图(6a)为增量成本变化过程，图(6b)为频率变化过程，图(6c)为各分布式电源出力过程。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

本发明提供一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法，包括以下步骤：

步骤1、对初始值进行设定。装有锁相环PLL的分布式电源获取初始频率偏差，同时计算各分布式单元的一致性增量成本初始值。根据网络通信拓扑结构计算拉普拉斯矩阵和状态转移矩阵D；

步骤2、根据状态转移矩阵D，更新各分布式电源的一致性状态变量即增量成本值，并更新各分布式单元出力及频率偏差；

步骤3、判断更新后的分布式单元功率是否在约束范围内。若超出约束范围则该分布式单元按最大或最小约束功率运行，更新此时一致性增量成本所对应的值。若分布式电源退出运行，更新网络拓扑结构并重新计算拉普拉斯矩阵和状态转移矩阵D；

步骤4、判断更新后的频率偏差是否在误差范围内。若频率偏差在范围内，说明误差很小，主动配电网的功率平衡约束条件满足，此时求得的各分布式电源出力即最优出力。若频率偏差不在误差范围内，执行“源-荷”协调调频方法；

步骤5、执行“源-荷”协调调频方法。对一致性调控修正系数ε^*进行更新。若频率偏差大于0.2HZ，进行“源-荷”协调调频，并根据“源-荷”协调的修正系数ε^*加快一致性算法收敛的速度。若频率偏差小于0.2HZ，则由分布式电源单独参与调频的修正系数ε^*促使一致性算法的收敛。

如图1所示，图为一致性调控方法的框架，其中，功率调节器通过源侧的成本函数和荷侧的效益函数可以求得发电机电源/负荷功率值；一致性变量更新单元通过与邻近单元进行通信交流，通过一致性算法达到所选定的一致性变量趋于一致；本发明用频率控制替换传统一致性算法中的分布式观测器，用一种完全分布式的方法实现全局功率平衡约束。

1、一致性调控增量成本计算

在主动配电网的分布式优化调度问题中，本发明将各分布式单元的增量成本作为一致性状态变量λ，将频率控制和一致性算法相结合从而消去传统一致性算法需要计算所有分布式电源出力状态的计算缺点，设计一致性调控方法具体为：

Δf(k)＝f^*-f(k) (3)

式中：k为离散时间序列，Δf(k)为第k次迭代下的频率偏差值，f(k)是装有锁相环的分布式电源在第k次迭代所测得的频率，f^*(k)为系统的额定频率，当电力系统满足功率平衡时，此时的频率值即为f^*，δ_f为静态调差系数，ε^*为一致性调控方法下的一致性调控修正系数。

d_ij为状态转移矩阵D第i行第j列的元素，可以表示为：

其中，z_ij为不同的拉普拉斯矩阵进行邻近节点迭代所赋予的权重系数，表示节点间的增益权重，权重的选取可根据实际情况进行优化设计，从而提高一致性算法的收敛速度。

目标渐进函数

其作用是使得一致性变量趋于一致，是运用迭代方程来改变各一致性状态变化量的不同，即

运用欧拉公式对上述问题进行简化得：

其中，ΔP_i(k)为第i台分布式电源的有功功率输出改变值。

2、源荷协调调控方法

对于常规能源的分布式电源，其静态调差系数为：

式中，K_G为常规能源的分布式电源单位调节功率；Δf为主动配电网自治区域内的频率偏差，ΔP_G为常规能源的分布式电源有功功率输出变化量。

若主动配电网自治区域内可再生能源的渗透率为η，则包含常规能源和可再生能源的整个系统的单位调节功率为：

K_s ^*＝(1-η)K_G (7)

对于主动配电网含风电、光伏等可再生分布式电源和需求响应的可控负荷，其参与调频的静态调差系数分别为：

式中，K_R和K_D分别为可再生分布式电源和需求侧可控负荷的单位调节功率；ΔP_R和ΔP_D分别为可再生分布式电源和可控负荷有功功率变化量。此时整个系统的单位调节功率为：

K_s＝(1-η)K_G+ηK_R+K_D (10)

由式(6)～式(10)可得：

式中，Δf为主动配电网自治区域内的频率偏差；ΔP为需求侧负荷的突变量；K_eq为等效分布式电源的单位调节功率，其值为K_eq＝(1-η)K_G+ηK_W。当电网频率发生变化时，含常规能源与可再生能源的分布式电源与可控负荷共同参与主动配电网自治区域内的协调调频特性如图2所示。

在执行“源-荷”协同的调度优化时，电源侧的运行成本采用二次函数表达式：

C_i(P_Gi)＝γ_i+b_iP_Gi+c_iP_Gi ² (12)

负荷侧的经济效益模型采用二次函数表达式：

由拉格朗日乘子法可知当各分布式单元边际成本一致时便可获取“源-荷”综合效益最优：

式中，M(P_Gi)和M(P_Di)分别为第i个智能体所对应的的边际成本，ζ^*为最优值时的拉格朗日乘子。

在执行“源-荷”协调调频控制时分为频率偏差大于0.2HZ和小于0.2HZ两种情况以提高主动配电网可调控资源的利用率。将式(11)所得的“源荷”协调调频方法应用于所提的一致性调控方法中，获得适用于含高渗透率可再生能源和需求侧负荷的主动配电网的完全分布式优化调控方法，结合式(1)～(3)和式(11)可得：

Δf^AN(k)＝f^*-f^AN(k) (17)

其中,ε^*的表达式为：

ε_D ^*＝2δ_i(K_eq+K_D) (18)

K_eq＝(1-η)K_G+ηK_R (19)

定义ε_D ^*为所提的“源-荷”协调一致性调控方法的自适应修正系数。当频率偏差大于0.2HZ修正系数ε_D ^*由K_eq和K_D进共同构成，当频率偏差小于0.2HZ由分布式电源单独参与调频，通过修正系数ε_D ^*的自适应调节促使一致性变量λ_i趋于一致，获得主动配电网分布式电源所需的最优运行状态，同时在进行主动配电网优化调度的过程中通过分布式主动控制可以很好的降低大量分布式电源的接入所造成的不确定，方便了主网的调度。

为了验证本发明所提的一致性调控方法的有效性，采用5机配电网系统进行仿真。图4为5机配电网系统的网络拓扑图。分布式电源的具体运行参数为表1所示。对于5机配电网系统，其中DG1～DG4为可再生能源发电的分布式电源，DG5为常规能源的分布式电源。同时，每个分布式电源都安装一个嵌入所设计的一致性调控方法的控制器，其可以和邻近的控制器之间进行信息的交流。对5机配电网系统进行仿真。阶段1是负荷变化测试，测试所提的调控方法对负荷波动的有效应对能力。阶段2是分布式电源变化测试，测试所提调控方法对电源侧变化的有效应对能力，包含分布式电源的波动，电源出力的越限以及分布式电源即插即用的仿真实验。

表1分布式电源的具体运行参数

3、负荷变化测试

测试所提的调控方法对负荷波动的有效应对能力。设定在t＝3s时负荷1由120MW变化到140MW，在t＝4时负荷2由75MW变化到60MW，在t＝6s时主动配电网上层主网由150MW变化到170MW，在t＝7s时负荷1由140MW变化到115MW。此时的仿真结果如图5所示。图5(a)中可以看出在t＝3s时现有的一致性状态变量λ应该增加，从图5(c)可以看出在t＝3s时各分布式电源出力有所增加。当t＝3s发生负荷扰动的最初阶段，此时Δf＞0.2HZ，根据所设计的“源荷”协调调频控制方法，此时所执行的一致性算法其目标渐进项的系数ε^*由源+荷单位调节系数共同组成，可以快速的逼近最优的一致性状态变量，在控制层面上充分利用了负荷侧可调控灵活性资源的潜力；当Δf＜0.2HZ时，此时所设计的一致性算法其目标渐进项系数ε^*由可再生能源和常规能源共同的单位调节系数组成，实现一致性算法的精准收敛，从图5(d)的lambda迭代图可以看出一开始算法迅速的逼近所需的一致性状态变量，最终实现调控结合下算法的收敛。在t＝4、6、7s时，主动配电网自治区域内负荷发生扰动或者是主动配电网与上层主网之间发生了功率的波动，从图5可以看出所提的算法在负荷发生波动的情况下任然可以快速的收敛到一致性状态变量，求取系统的最优运行解。

4、分布式电源变化测试

设定在t＝3s时分布式电源DG1(DFIG)由于风速发生变化，输出功率由变化至30MW，在t＝6s时DG3(DFIG)由于受到外界环境影响输出功率由变化为55MW，在t＝7s时，DG2(DFIG)上升到最大输出功率限制90MW，此时DG2工作在最大运行状态。仿真测试结果如图6所示。在t＝3s时DG1的输出功率变化到30MW，对应图6(c)下方曲线的输出功率在t＝3s至6s维持在30MW，此时一致性状态变量为30MW所对应的的求取值，即图6(a)的下方曲线部分。类似的可以分析t＝6s至t＝7s及t＝7s至t＝10s的一致性状态变量、频率特性和分布式电源的出力。需要注意的是，在t＝7s至t＝10s时，此时的DG2受到外界环境的影响而运行在90MW最大输出功率状态，此时的一致性状态变量按最大输出功率所对应的的值进行求取。

综上，本发明通过将基于一致性算法的分布式优化调度和调频控制相结合，使全局功率不平衡值转换为分布式单元所测的频率偏差值，通过调频主动控制实现全局功率平衡约束。在满足主动配电网完全分布式优化调度的同时充分挖掘主动配电网中灵活可调控资源，实现主动配电网的灵活动态平衡。为了更好的适应主动配电网的“源-荷”双向不确定性场景，将“源-荷”协同调频方法嵌入到所提出的一致性调控方案中，提出一致性调控方法的自适应修正系数，实现“源-荷”综合效益最优。仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。

Claims (7)

1.一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)将主动配电网自治区域内各分布式单元的增量成本作为一致性状态变量λ，获取一致性状态变量初始值和频率偏差初始值，并根据网络通信拓扑结构获取状态转移矩阵D；

2)更新各分布式单元的一致性状态变量并计算当前步骤各分布式单元的功率及频率偏差；

3)当分布式单元的功率超出设定的约束范围时，则使得该分布式单元按最大或最小约束功率运行，并更新一致性状态变量，当分布式单元的功率没有超出设定的约束范围时，则进行步骤4)；

4)当当前步骤各分布式单元的频率偏差超过设定的约束范围时，则以此时的各分布式电源功率作为最优，并结束调控，当当前步骤各分布式单元的频率偏差没有超过设定的约束范围时，则进行步骤5)；

5)更新一致性调控修正系数后返回步骤1)。

2.根据权利要求1所述的一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法，其特征在于，所述的步骤2)中，更新各分布式单元的一致性状态变量具体为：

P_i ^*(k)＝ε^*Δf

其中，λ_i(k)、λ_i(k+1)分别为第k步和第k+1步的一致性状态变量，d_ij为状态转移矩阵D第i行第j列的元素，ε^*为一致性调控修正系数，Δf为频率偏差，P_i ^*(k)为目标渐进函数。

3.根据权利要求1所述的一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法，其特征在于，所述的步骤3)中，当分布式单元的功率超出设定的约束范围时，若分布式电源退出运行，则更新网络通信拓扑结构并重新计算状态转移矩阵D。

4.根据权利要求2所述的一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法，其特征在于，所述的步骤5)具体为：

设定频率偏差阈值，当频率偏差超过频率偏差阈值时，则进行源-荷协调调频，由可再生分布式电源与需求侧可控负荷共同参与调频，当频率偏差没有超过频率偏差阈值时，则由分布式电源单独参与调频，更新一致性调控修正系数加速收敛。

5.根据权利要求4所述的一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法，其特征在于，更新一致性调控修正系数具体有：

ε_D ^*＝2δ_i(K_eq+K_D)

K_eq＝(1-η)K_G+ηK_R

其中，ε_D ^*为更新后的一致性调控修正系数，K_eq为等效调节功率，K_D为需求侧可控负荷的单位调节功率，δ_i为调整项修正项系数，K_G为分布式电源单位调节功率，K_R为可再生分布式电源的单位调节功率，η为主动配电网自治区域内可再生能源的渗透率。

6.根据权利要求5所述的一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法，其特征在于，当由可再生分布式电源与需求侧可控负荷共同参与调频时，K_D的取值为2，当由分布式电源单独参与调频时，K_D的取值为0。

7.根据权利要求4所述的一种基于一致性算法的源-荷协同分布式优化调控方法，其特征在于，所述的频率偏差阈值取值为0.2Hz。

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