CN112271741B - 一种基于多能储能的主动配电网分布式电压调节方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于多能储能的主动配电网分布式电压调节方法，包括以下步骤：1)对主动配电网进行建模，形成多时间尺度集中式主动配电网电压调节优化问题；2)对所述优化问题进行数学转化，获得最优性条件；3)基于最优性条件，在配电网的各节点设置代理商，按照顺序依次对功率信息、电压信息、乘子信息、导数信息进行传递和计算，之后各代理商更新其自身节点控制变量，再次迭代进行上述各信息的传递和计算，直到满足迭代停止条件，从而得到多时间尺度的分布式主动配电网各节点的电压调节方案；4)基于滚动时间尺度控制，对多能储能系统进行调节，得到分布式主动配电网各节点的实时电压调节方案，且各母线的电压始终保持在预定的安全范围内。
Description
技术领域
本发明涉及主动配电网电压调节方法，尤其设计一种基于多能储能的主动配电网分布式电压调节方法。
背景技术
近年来，包含光伏、风电等在内的可再生能源在配电网的渗透率不断提高，它们往往具有较大的波动性和随机性，因此，会严重影响配电网运行的安全性与可靠性，如导致电网电压不稳定等。一种解决电压波动的常用方法则是在配电网的需求侧安装分布式储能系统，从而利用储能系统的充放来平抑配电网节点功率波动。
现有的关于储能调压的方法常分为集中式控制、分散式控制与分布式控制方法。集中式方法能实现储能的精准控制，但是它需要整个网络全部的信息，从而大大侵犯了电网内各节点的隐私安全，并且对集中式控制的中央控制器的计算能力有着很高的要求。分散式控制只需要节点的局部信息，但是由于信息有限，它不能充分利用整个网络的资源来平抑电压波动。而分布式控制则是指网络中的自治代理商利用本地信息和与其邻居的部分消息交换来实现协作目标，与集中控制方法相比，分布式控制保证了每个代理的隐私性，显著降低了每个代理商的数据量，从而提高了计算效率，并且充分利用了网络内的可控资源。传统关于储能的分布式控制电压调节通常存在以下问题：1.仅考虑当前时间点的储能控制，这限制了储能在长时间尺度内减小电压波动的能力；2.储能的电压调节没有考虑网络结构与电力潮流约束。因此，如何设计一种同时考虑储能时间约束、电网的网络约束来实现储能的分布式电压调节，是亟待解决的关键问题之一。
同时，诸如热泵、锅炉等电热转的技术加强了电热负荷之间的联系。而热储能可以用来调节热负荷，热负荷变化进一步通过热泵、锅炉等设备来调节改变电的有功功率输入，因此可以用来调节电压。关于储能的电压调节，现有方法通常只利用电储能，而利用包含电热储能在内的多能储能系统进行配电网的电压调节，将大大提高电压控制效果，降低电压控制的综合成本。如何利用多能储能系统实现高效的电压调节，同样是重要的研究内容之一。
发明内容
针对以上问题，本发明提供了一种基于多能储能的主动配电网分布式电压调节方法。
本发明所采用的技术方案如下：
一种基于多能储能的主动配电网分布式电压调节方法，包括如下步骤：
1)确定主动配电网内多能储能系统的构成，对主动配电网进行建模，形成多时间尺度分布式多能储能系统电压调节优化问题。
2)对步骤1)中的优化问题进行数学转化，获得该问题的最优性条件。
3)基于步骤2)中的最优性条件，在配电网的各节点设置负责信息传递与计算的代理商，按照顺序依次对功率信息、电压信息、乘子信息、导数信息进行传递和计算，之后各代理商更新其自身节点控制变量，再次迭代进行上述各信息的传递和计算，直到满足迭代停止条件，从而得到多时间尺度的分布式主动配电网各节点的电压调节方案。
4)基于滚动时间尺度控制，对多能储能系统进行调节，从而得到分布式主动配电网各节点的实时电压调节方案，主动配电网内各母线的电压始终保持在预定的安全范围内。
上述技术方案中，作为优选，所述步骤1)中的多能储能系统包括电储能、热储能、建筑储能；
所述的对主动配电网进行建模是指，设定配电网络、电储能、热储能、建筑储能、热泵及电锅炉的运行约束条件，以及设定节点能量平衡约束；
所述的配电网络通常为辐射状，运行约束条件包括：
式中，
为母线i的子节点集合；pki,t与qki,t分别为t时刻从母线k流向母线i的有功功率和无功功率；pij,t与qij,t分别为t时刻从母线i流向母线j的有功功率和无功功率；Pi,t与Qi,t分别表示t时刻注入母线i的有功功率和无功功率；Vi,t为t时刻母线i的电压；Vk,t为t时刻母线k的电压；rki和xki分别为连接母线k与母线i的支路(k,i)的电阻和电抗；配电网络根节点记为母线0，母线0的电压与变压器的副边电压相同且保持不变，设为1pu；
所述的电储能运行约束条件包括：
式中，下标t表示时间步长，
为母线i上电储能在时刻t的能量，
分别为母线i上电储能在时刻t的充、放电功率，μi B、ηi B,c、ηi B,d分别为母线i上电储能的自放电系数、充电效率和放电效率，Δt为时间间隔，
为母线i上电储能存储能量的上、下限，Pi Bmax,c、Pi Bmax,d分别为母线i上电储能最大充、放电功率，
分别表示为母线i上电储能在时刻t的二元充、放电状态，
为母线i上电储能爬坡率的上、下限；
所述的热储能运行约束条件包括：
式中，
为母线i上热储能在时刻t的能量，
分别为母线i上热储能在时刻t的充、放热功率，
分别为母线i上热储能的自放热系数、充热效率和放热效率，
为母线i上热储能存储能量的上、下限，
别为母线i上热储能最大充、放热功率，
分别表示为母线i上热储能在时刻t的二元充、放热状态，
为母线i上热储能爬坡率的上、下限；
所述的建筑储能运行约束条件包括：
式中，Ti,t为母线i上建筑储能在t时刻室内温度，
为母线i上建筑储能在t时刻的空间加热功率，
分别为母线i上建筑储能的热阻和热容，Tenv,t是t时刻外部环境温度，
分别为母线i上建筑储能的室内温度上下限；
所述的热泵及电锅炉运行约束条件包括：
式中，
分别为母线i上热泵或电锅炉在t时刻的热功率输出和电功率输入，
为母线i上热泵或电锅炉的热转换效率，其中，对于热泵设定为3，对于电锅炉设定为0.98；
所述的节点能量平衡约束条件包括：
式中，
分别表示母线i在t时刻的有功负荷、无功负荷、光伏发电出力和生活热水的需求；
所述的多时间尺度分布式主动配电网电压调节优化问题包括设置控制变量、建立主动配电网约束条件与形成目标函数；
所述的控制变量包括：
其中，
为母线集合，
为去掉母线0也即根节点的母线集合，
为母线i的电储能在时刻t的电功率且
为母线i的热储能在时刻t的热功率且
更进一步，母线i上的控制变量的向量形式可以简化如下形式：
所述的主动配电网约束条件可表示为：
式中，R3T为3T维实数空间集合，
为母线i的约束集；
所述的目标函数包括电压违背惩罚项与电储能使用惩罚项，表达式如下：
式中
是预测时间尺度内时间点的集合，目标函数第一项是所有母线电压违背惩罚项的总和，第二项表示电储能使用惩罚项,ai和bi分别为母线i上第一项和第二项的权重因子，在电压和功率均取标幺值的情况下，分别可取100、1；
所述的电压违背惩罚项表达式如下：
式中，wi,t(Vi,t)为电压违背惩罚项，Vmin、Vmax分别为电压的下界和上界，当母线电压超出范围[Vmin,Vmax]时，电压违背惩罚项的正值将控制多能储能系统，从而在电压超过最大允许偏差之前减轻过电压或欠电压问题；
最终，可形成以下多时间尺度分布式主动配电网电压调节优化问题：
式中，目标函数如式(28)所示，式(29)表示每个母线上多能储能的运行约束，每个母线的电压耦合约束用式(30)描述，潮流pki,t和qki,t由约束(1)-(2)，(17)-(20)确定。
作为优选，所述步骤2)中的数学转化是指，对步骤1)中的优化问题构造拉格朗日函数，表达式如下：
式中，
为拉格朗日函数在时刻t的分量；
为电网的支路集合；λki,t为对应支路(k,i)在时刻t的电压约束拉格朗日乘子；
基于(31)、(32)得到最优性条件：
作为优选，所述步骤3)中的对功率信息进行传递和计算方式如下：
式中，
为母线i的父节点，pki,t与qki,t即为功率信息；其中，各个位于叶节点处的代理商按(34)-(35)进行计算后，向它的父节点代理商发送功率信息，且除了叶节点代理商外的每一个节点的代理商接受来自子节点代理商的功率信息，按(34)-(35)进行计算后，再向父节点代理商发送功率信息，直到位于根节点的代理商收到功率信息；
所述步骤3)中的对乘子信息进行传递和计算方式如下：
式中，
即为电压信息；其中，当位于根节点的代理商收到功率信息后，由根节点代理商向它的子节点代理商发送电压信息
除了根节点代理商外的每一个节点的代理商接受来自父节点代理商的电压信息，按(36)进行计算后，再向子节点代理商发送电压信息，直到位于叶节点的代理商收到电压信息；
所述步骤3)中的对乘子信息进行传递和计算方式如下：
式中，λki,t即为乘子信息；其中，当位于叶节点的代理商收到电压信息后，各个位于叶节点处的代理商按(37)进行计算后，向它的父节点代理商发送乘子信息，且除了叶节点代理商外的每一个节点的代理商接受来自子节点代理商的乘子信息，按(37)进行计算后，再向父节点代理商发送乘子信息，直到位于根节点的代理商收到乘子信息；
所述步骤3)中的对导数信息进行传递和计算方式如下：
式中，
即为导数信息；其中，当位于根节点的代理商收到乘子信息后，由根节点代理商向它的子节点代理商发送导数信息
除了根节点代理商外的每一个节点的代理商接受来自父节点代理商的导数信息，按(38)进行计算后，再向子节点代理商发送导数信息，直到位于叶节点的代理商收到导数信息；
所述步骤3)中的各代理商更新其自身节点控制变量方式如下：
式中，
为拉格朗日函数对母线i的节点功率的梯度，可根据导数信息获得，
为拉格朗日函数对母线i的控制变量的梯度，β为梯度下降步长，为固定矢量；(r)为分布式通信迭代的次数，
表示母线i的控制变量梯度下降法后的更新值，ui(r+1)为考虑约束后的母线i的控制变量在迭代次数为r+1时的值；
所述的迭代停止条件是指，每个代理商都计算自己的局部目标函数
并将其传递到网络中，通过加和获得目标函数值
当两次迭代中目标函数的差值f(r+1)-f(r)小于预设控制精度系数ε，迭代停止，ε通常可取0.001；
作为优选，所述步骤4)中的滚动时间尺度控制是指，假设
表示的是在t时刻预测时间尺度为T下的控制变量最优解，那么
即作为当前时刻t的控制方案，用于控制多能储能系统。
本发明的一种基于多能储能的主动配电网分布式电压调节方法，通过设计了一种新型的多代理商通信方式，利用多能储能的长时间储能特性，同时充分考虑了主动配电网网络结构与网络参数，实现了多能储能系统对于主动配电网的电压调节，相比于传统的配电网电压调节方法，本发明具有如下优点：
1、提出了一种新型通信的分布式控制方法，用于协调分布式多能储能系统，从而实现主动配电网的电压调节在给定的安全范围内；
2、分布式的热储能、建筑储能与电储能一同来更加有效地减小主动配电网的电压波动，并使得电压调节更具经济性，大幅提高可再生能源的消纳；
3、所设计的配电网电压控制方案能充分利用储能的长时间尺度充放特性来提前减缓未来可能有的电压波动。
附图说明
图1是辐射状主动配电网示意图；
图2是代理商按照顺序依次对功率信息、电压信息、乘子信息、导数信息进行传递、计算以及更新其自身节点控制变量的过程示意图。
具体实施方案
下面结合附图，对本发明进行进一步的详细说明。
一种基于多能储能的主动配电网分布式电压调节方法，包括如下步骤：
1)确定主动配电网内多能储能系统的构成，对主动配电网进行建模，形成多时间尺度分布式主动配电网电压调节优化问题。
所述的多能储能系统包括电储能、热储能、建筑储能；
所述的对主动配电网进行建模是指，设定配电网络、电储能、热储能、建筑储能、热泵及电锅炉的运行约束条件，以及设定节点能量平衡约束；
所述的配电网络通常为辐射状，通常如图1所示，运行约束条件包括：
式中，
为母线i的子节点集合；pki,t与qki,t分别为t时刻从母线k流向母线i的有功功率和无功功率；pij,t与qij,t分别为t时刻从母线i流向母线j的有功功率和无功功率；Pi,t与Qi,t分别表示t时刻注入母线i的有功功率和无功功率；Vi,t为t时刻母线i的电压；Vk,t为t时刻母线k的电压；rki和xki分别为连接母线k与母线i的支路(k,i)的电阻和电抗；配电网络根节点记为母线0，母线0的电压与变压器的副边电压相同且保持不变，设为1pu；
所述的电储能运行约束条件包括：
式中，下标t表示时间步长，
为母线i上电储能在时刻t的能量，
分别为母线i上电储能在时刻t的充、放电功率，
分别为母线i上电储能的自放电系数、充电效率和放电效率，Δt为时间间隔，
为母线i上电储能存储能量的上、下限，Pi Bmax,c、Pi Bmax,d分别为母线i上电储能最大充、放电功率，
分别表示为母线i上电储能在时刻t的二元充、放电状态，
为母线i上电储能爬坡率的上、下限；
所述的热储能运行约束条件包括：
式中，
为母线i上热储能在时刻t的能量，
分别为母线i上热储能在时刻t的充、放热功率，
分别为母线i上热储能的自放热系数、充热效率和放热效率，
为母线i上热储能存储能量的上、下限，
分别为母线i上热储能最大充、放热功率，
分别表示为母线i上热储能在时刻t的二元充、放热状态，
为母线i上热储能爬坡率的上、下限；
所述的建筑储能运行约束条件包括：
式中，Ti,t为母线i上建筑储能在t时刻室内温度，
为母线i上建筑储能在t时刻的空间加热功率，
分别为母线i上建筑储能的热阻和热容，Tenv,t是t时刻外部环境温度，Ti max、Ti min分别为母线i上建筑储能的室内温度上下限；
所述的热泵及电锅炉运行约束条件包括：
式中，
分别为母线i上热泵或电锅炉在t时刻的热功率输出和电功率输入，ηi H为母线i上热泵或电锅炉的热转换效率，其中，对于热泵设定为3，对于电锅炉设定为0.98；
所述的节点能量平衡约束条件包括：
式中，
分别表示母线i在t时刻的有功负荷、无功负荷、光伏发电出力和生活热水的需求；
所述的多时间尺度分布式多能储能系统电压调节优化问题包括设置控制变量、建立主动配电网约束条件与形成目标函数；
所述的控制变量包括：
其中，
为母线集合，
为去掉母线0也即根节点的母线集合，
为母线i的电储能在时刻t的电功率且
为母线i的热储能在时刻t的热功率且
更进一步，母线i上的控制变量的向量形式可以简化如下形式：
所述的主动配电网约束条件可表示为：
式中，R3T为3T维实数空间集合，
为母线i的约束集；
所述的目标函数包括电压违背惩罚项与电储能使用惩罚项，表达式如下：
式中
是预测时间尺度内时间点的集合，目标函数第一项是所有母线电压违背惩罚项的总和，第二项表示电储能使用惩罚项,ai和bi分别为母线i上第一项和第二项的权重因子，在电压和功率均取标幺值的情况下，分别可取100、1；
所述的电压违背惩罚项表达式如下：
式中，wi,t(Vi,t)为电压违背惩罚项，Vmin、Vmax分别为电压的下界和上界，沿馈线的最大电压偏差一般为5％，在此范围内选择电压上限(1.04p.u.)和下限(0.96p.u.)，当母线电压超出范围[Vmin,Vmax]时，电压违背惩罚项的正值将控制多能储能系统，从而在电压超过最大允许偏差之前减轻过电压或欠电压问题；
最终，可形成以下多时间尺度分布式多能储能系统电压调节优化问题：
式中，目标函数如式(28)所示，式(29)表示每个母线上多能储能的运行约束，每个母线的电压耦合约束用式(30)描述，潮流pki,t和qki,t由约束(1)-(2)，(17)-(20)确定。
2)对步骤1)中的优化问题进行数学转化，获得该问题的最优性条件。
所述的数学转化是指，对步骤1)中的优化问题构造拉格朗日函数，表达式如下：
式中，
为拉格朗日函数在时刻t的分量；
为电网的支路集合；λki,t为对应支路(k,i)在时刻t的电压约束拉格朗日乘子；
基于(31)、(32)得到：
3)基于步骤2)中的最优性条件，在配电网的各节点设置负责信息传递与计算的代理商，按照顺序依次对功率信息、电压信息、乘子信息、导数信息进行传递和计算，之后各代理商更新其自身节点控制变量，再次迭代进行上述各信息的传递和计算，直到满足迭代停止条件，从而得到多时间尺度的分布式主动配电网各节点的电压调节方案，如图2所示。
所述的对功率信息进行传递和计算方式如下：
式中，
为母线i的父节点，pki,t与qki,t即为功率信息；
所述的对电压信息进行传递和计算方式如下：
式中，
即为电压信息；
所述的对乘子信息进行传递和计算方式如下：
式中，λki,t即为乘子信息；
所述的对导数信息进行传递和计算方式如下：
式中，
即为导数信息；
所述的各代理商更新其自身节点控制变量方式如下：
式中，
为拉格朗日函数对母线i的节点功率的梯度，可根据导数信息获得，
为拉格朗日函数对母线i的控制变量的梯度，β为梯度下降步长，为固定矢量；(r)为分布式通信迭代的次数，
表示母线i的控制变量梯度下降法后的更新值，ui(r+1)为考虑约束后的母线i的控制变量在迭代为r+1时的值；
所述的迭代停止条件是指，每个代理商都计算自己的局部目标函数
并将其传递到网络中，通过加和获得目标函数值
当两次迭代中目标函数的差值f(r+1)-f(r)小于预设控制精度系数ε，迭代停止，ε通常可取0.001。
4)基于滚动时间尺度控制，对多能储能系统进行调节，从而得到分布式主动配电网各节点的实时电压调节方案，主动配电网内各母线的电压始终保持在预定的安全范围内。
所述的滚动时间尺度控制是指，假设
表示的是在t时刻预测时间尺度为T下的控制变量最优解，那么
即作为当前时刻t的控制方案，用于控制多能储能系统。
Claims (2)
1.一种基于多能储能的主动配电网分布式电压调节方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
步骤1)：确定主动配电网内多能储能系统的构成，对主动配电网进行建模，形成多时间尺度分布式主动配电网电压调节优化问题；
步骤2)：对步骤1)中的优化问题进行数学转化，获得该问题的最优性条件；
步骤3)：基于步骤2)中的最优性条件，在配电网的各节点设置负责信息传递与计算的代理商，按照顺序依次对功率信息、电压信息、乘子信息、导数信息进行传递和计算，之后各代理商更新其自身节点控制变量，再次迭代进行上述各信息的传递和计算，直到满足迭代停止条件，从而得到多时间尺度的分布式主动配电网各节点的电压调节方案；
步骤4)：基于滚动时间尺度控制，对多能储能系统进行调节，从而得到分布式主动配电网各节点的实时电压调节方案，主动配电网内各母线的电压始终保持在预定的安全范围内；
所述步骤1)中的多能储能系统包括电储能、热储能、建筑储能；
所述的对主动配电网进行建模是指，设定配电网络、电储能、热储能、建筑储能、热泵及电锅炉的运行约束条件，以及设定节点能量平衡约束；
所述的配电网络为辐射状，运行约束条件包括：
式中，
为母线i的子节点集合；pki,t与qki,t分别为t时刻从母线k流向母线i的有功功率和无功功率；Pi,t与Qi,t分别表示t时刻注入母线i的有功功率和无功功率；Vi,t为t时刻母线i的电压；Vk,t为t时刻母线k的电压；rki和xki分别为连接母线k与母线i的支路(k,i)的电阻和电抗；配电网络根节点记为母线0，母线0的电压与变压器的副边电压相同且保持不变，设为1pu；
所述的电储能运行约束条件包括：
式中，下标t表示时间步长，
为母线i上电储能在时刻t的能量，
分别为母线i上电储能在时刻t的充、放电功率，
分别为母线i上电储能的自放电系数、充电效率和放电效率，Δt为时间间隔，
为母线i上电储能存储能量的上、下限，Pi Bmax,c、Pi Bmax,d分别为母线i上电储能最大充、放电功率，
分别表示为母线i上电储能在时刻t的二元充、放电状态，
为母线i上电储能爬坡率的上、下限；
所述的热储能运行约束条件包括：
式中，
为母线i上热储能在时刻t的能量，
分别为母线i上热储能在时刻t的充、放热功率，
分别为母线i上热储能的自放热系数、充热效率和放热效率，
为母线i上热储能存储能量的上、下限，
分别为母线i上热储能最大充、放热功率，
分别表示为母线i上热储能在时刻t的二元充、放热状态，
为母线i上热储能爬坡率的上、下限；
所述的建筑储能运行约束条件包括：
式中，Ti,t为母线i上建筑储能在t时刻室内温度，
为母线i上建筑储能在t时刻的空间加热功率，
分别为母线i上建筑储能的热阻和热容，Tenv,t是t时刻外部环境温度，Ti max、Ti min分别为母线i上建筑储能的室内温度上下限；
所述的热泵及电锅炉运行约束条件包括：
式中，
分别为母线i上热泵或电锅炉在t时刻的热功率输出和电功率输入，
为母线i上热泵或电锅炉的热转换效率，其中，对于热泵设定为3，对于电锅炉设定为0.98；
所述的节点能量平衡约束条件包括：
式中，
分别表示母线i在t时刻的有功负荷、无功负荷、光伏发电出力和生活热水的需求；
所述步骤1)中形成多时间尺度分布式主动配电网电压调节优化问题，具体包括设置控制变量、建立主动配电网约束条件与形成目标函数；
所述的控制变量包括：
其中，
为母线集合，
为去掉母线0也即根节点的母线集合，
为母线i的电储能在时刻t的电功率且
为母线i的热储能在时刻t的热功率且
更进一步，母线i上的控制变量的向量形式可以简化如下形式：
所述的主动配电网约束条件可表示为：
式中，R3T为3T维实数空间集合，
为母线i的约束集；
所述的目标函数包括电压违背惩罚项与电储能使用惩罚项，表达式如下：
式中
是预测时间尺度内时间点的集合，目标函数第一项是所有母线电压违背惩罚项的总和，第二项表示电储能使用惩罚项,ai和bi分别为母线i上第一项和第二项的权重因子；
所述的电压违背惩罚项表达式如下：
式中，wi,t(Vi,t)为电压违背惩罚项，Vmin、Vmax分别为电压的下界和上界，当母线电压超出范围[Vmin,Vmax]时，电压违背惩罚项的正值将控制多能储能系统，从而在电压超过最大允许偏差之前减轻过电压或欠电压问题；
最终，形成以下多时间尺度分布式主动配电网电压调节优化问题：
式中，目标函数如式(28)所示，式(29)表示每个母线上多能储能的运行约束，每个母线的电压耦合约束用式(30)描述，潮流pki,t和qki,t由约束(1)-(2)，(17)-(20)确定；
所述步骤2)中的数学转化是指，对步骤1)中的优化问题构造拉格朗日函数，表达式如下：
式中，
为拉格朗日函数在时刻t的分量；ε为电网的支路集合；λki,t为对应支路(k,i)在时刻t的电压约束拉格朗日乘子；
基于(31)、(32)得到最优性条件：
所述步骤3)中的对功率信息进行传递和计算方式如下：
式中，
为母线i的父节点，pki,t与qki,t即为功率信息；各个位于叶节点处的代理商按(34)-(35)进行计算后，向它的父节点代理商发送功率信息，且除了叶节点代理商外的每一个节点的代理商接受来自子节点代理商的功率信息，按(34)-(35)进行计算后，再向父节点代理商发送功率信息，直到位于根节点的代理商收到功率信息；
所述步骤3)中的对电压信息进行传递和计算方式如下：
式中，
即为电压信息；当位于根节点的代理商收到功率信息后，由根节点代理商向它的子节点代理商发送电压信息
除了根节点代理商外的每一个节点的代理商接受来自父节点代理商的电压信息，按(36)进行计算后，再向子节点代理商发送电压信息，直到位于叶节点的代理商收到电压信息；
所述步骤3)中的对乘子信息进行传递和计算方式如下：
式中，λki,t即为乘子信息；当位于叶节点的代理商收到电压信息后，各个位于叶节点处的代理商按(37)进行计算后，向它的父节点代理商发送乘子信息，且除了叶节点代理商外的每一个节点的代理商接受来自子节点代理商的乘子信息，按(37)进行计算后，再向父节点代理商发送乘子信息，直到位于根节点的代理商收到乘子信息；
所述步骤3)中的对导数信息进行传递和计算方式如下：
式中，
即为导数信息；当位于根节点的代理商收到乘子信息后，由根节点代理商向它的子节点代理商发送导数信息
除了根节点代理商外的每一个节点的代理商接受来自父节点代理商的导数信息，按(38)进行计算后，再向子节点代理商发送导数信息，直到位于叶节点的代理商收到导数信息；
所述步骤3)中的各代理商更新其自身节点控制变量方式如下：
式中，
为拉格朗日函数对母线i的节点功率的梯度，可根据导数信息获得，
为拉格朗日函数对母线i的控制变量的梯度，β为梯度下降步长，为固定矢量；(r)为分布式通信迭代的次数，
表示母线i的控制变量梯度下降法后的更新值，ui(r+1)为考虑约束后的母线i的控制变量在迭代次数为r+1时的值；
所述的迭代停止条件是指，每个代理商都计算自己的局部目标函数
并将其传递到网络中，通过加和获得目标函数值
当两次迭代中目标函数的差值f(r+1)-f(r)小于预设控制精度系数ε，迭代停止。
2.根据权利要求1所述的一种基于多能储能的主动配电网分布式电压调节方法，其特征在于：所述步骤4)中的滚动时间尺度控制是指，假设
表示的是在t时刻预测时间尺度为T下的控制变量最优解，那么
即作为当前时刻t的控制方案，用于控制多能储能系统。
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