CN112421686A - 一种信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，包括系统层优化控制、区域层自治控制与用户层响应控制，在对分布式可再生能源电站出力以及负荷进行精准预测的基础上，用户以购能费用最小为目标，制定用发电计划并上报，系统调控中心制定与主网的电能交互计划和各区域间的协调优化策略，自治区域则对上层调控指令进行响应的同时，进行实时自治调整。本发明能够实现用户侧与主电网的友好互动，实现双向潮流的有效管理和分布式可再生能源的有效消纳。

Description

一种信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法
技术领域
本发明涉及能源电力领域，尤其涉及一种信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法。
背景技术
随着化石能源的枯竭，可再生能源发电并网的容量越来越大，尤其用户侧的分布式可再生能源，具有能效利用合理、损耗小、系统经济性好等特点，分布式可再生能源是缓解我国严重缺电局面、保证可持续发展战略实施的有效途径之一，发展潜力巨大，可缓解电网调峰的压力，能够提高能源利用效率，改善环境状况。
实现可再生能源发电的有效调控和消纳是一个迫切的问题，现有研究中，公开号为CN110768302 A的中国专利涉及一种区域电网消纳可再生能源能力的评估及调控方法，对电网消纳可再生能源能力进行评估的基础上，对可再生能源的并网接入量进行实时调控，通过是否并网的方式本身可能造成可再生能源的浪费，授权号为CN106597858B的中国专利涉及一种新能源消纳的柔性负荷调控方法，对柔性负荷进行分类和排序基础上，按序调用柔性负荷完成对新能源的消纳，需要对系统所有的柔性负荷进行聚合统一控制。分布式可再生能源除了具有波动性和间歇性的问题之外，具有分布性、数量多、容量小的特点，对电网的稳定性冲击较大，并且难以调控，信息物理融合系统由于具有大规模的传感网络、先进的计算、通信和控制能力，实现了物理实体和信息世界的高度融合，为分布式可再生能源的调控提供了技术基础。但是，目前并没更好的调控方法将信息物理融合分布式可再生能源进行有效的消纳，并进行更好的调控。
发明内容
本发明提供一种信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，所述方法系统层优化控制、区域层自治控制与用户层响应控制的多层调控方式，实现用户侧分布式能源的主动管理和协调控制，并充分消纳分布式可再生能源。
该方法基于信息物理融合系统，系统内参与调控的物理实体，均嵌入传感设备，对系统内可参与调控的物理实体和电网进行实时信息采集和行为感知，并且能够实现海量物理数据和控制系统的指令进行快速、有效的传输。
各层控制中心能对大量的数据进行处理，深度融合物理和信息，基于监测数据对系统内的每个物理实体的态势进行感知，并做出决策，发出控制指令；所述各层控制中心是指系统层控制中心、区域层控制中心和用户层控制中心。
为实现上述目的，本发明提供一种信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，包括以下步骤：
步骤1：基于信息物理融合和大数据挖掘对系统内所有的分布式可再生能源电站的出力和负荷进行预测；
步骤2：用户根据自身用电需求、储能、可调用负荷以及分布式可再生能源的出力预测数据，考虑舒适度，以实现购能费用最小为目标制定用发电计划，并向调控中心报送；
步骤3：调控中心汇集系统内分布式可再生能源出力、负荷需求以及网络拓扑数据，以最大消纳分布式可再生能源发电为目标确定各自治区域内的调控策略以及和大电网的电能交互计划，以区域间电能传输损耗最小为目标制定区域间的调度策略；
步骤4：各自治区域响应的系统调控中心给定的优化调度指令，并根据实际运行情况，实时调整储能、可调用负荷以及可调用分布式能源的出力；
步骤5：用户根据自身供需关系变化情况，实时调整自身储能和可调负荷的工作计划，使其满足用发电计划。
用户包括家庭、企业、商场等独立用发电个体，也包括多个独立用户组成的园区，涉及相应的小型分布式可再生能源发电设备、储能电池、可调用负荷等，用户可以拥有其中一种或几种设备。
用户的调控实体涉及自用的小型分布式可再生能源发电设备、储能电池、可调用负荷等，用户可以拥有其中一种或几种设备，或者是单纯的用电用户。
用户的可调用负荷包括空调、冰箱以及热水器等，用户可以通过改变可调负荷的工作方式对其用发电计划进行调整。
进一步的，用户在满足自身需求的情况下，根据自身所拥有分布式能源的出力和实时电价预测情况，通过调控储能（用户有储能设备的情况）和可调用负荷，以购能费用最小为目标制定日前的用发电计划，并上报系统调控中心。
其中，购买其他能源代替电能的折算成用电成本，用户购能费用的目标函数为：
Figure 10479DEST_PATH_IMAGE001
，其中，S为用户的购能费用，m为一天中调控时段数，P t 为t时段的用户购买的电能大小，C t 为t时段的实时电价，
Figure 927620DEST_PATH_IMAGE002
为t时段储能设备的充放电成本，包括老化成本和电能损耗成本，C other 为电价较高时，购买其他能源代替电能所产生的费用。
系统层包括了地区某个电压等级配电网的所有用户，各自治区域可大可小，基于区域内源荷大小尽量匹配的原则进行划分。
进一步的，区域控制中心可以接受系统调控中心的调控指令，通过与大电网的能量双向流动，实现整个地区的电能需求平衡，并协助维持大电网的稳定运行。
所述步骤4中，当自治区域内分布式能源出力和负荷变化不大时，区域进行自优化控制，实时调整区域内储能电站、小型水电站以及可调用资源的工作计划，使其满足区域用送电计划。
进一步的，当区域内分布式能源出力和负荷变化较大时，区域自身无法满足调控需要时，系统层调控中心基于就近补偿和总电能传输损耗最小的原则，对周边区域下发输出或消纳指标。
用户层在自身分布式能源出力和用电需求发生变化时，利用自身储能设备和可调用负荷，实时对空调、冰箱以及热水器的工作计划进行调整，完成对分布式可再生能源的调控，使其满足日前上报的用发电计划。
有益效果：本发明通过多层调控和用户自主响应机制，对分布式可再生能源进行有效消纳和调控，实现用户侧分布式可再生能源的主动管理和协调控制，并充分消纳分布式可再生能源，有利于实现网-荷-源-储的友好互动，提高电力系统的稳定性和能源的利用率。
附图说明
图1是本发明的方法步骤框图。
图2 为本发明实施例中自治区域的典型结构图。
图3 为本发明实施例中系统层优化控制的流程图。
具体实施方式
以下结合附图通过具体实施例对本发明作进一步的描述，实施例仅用于说明本发明。
如图1所示，本发明公开了一种信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，包括以下步骤：
步骤1：基于信息物理融合和大数据挖掘对系统内所有的分布式可再生能源电站的出力和负荷进行预测；
步骤2：用户根据自身用电需求、储能、可调用负荷以及分布式可再生能源的出力预测数据，考虑舒适度，以实现购能费用最小为目标制定用发电计划，并向调控中心报送；
步骤3：调控中心汇集系统内分布式可再生能源出力、负荷需求以及网络拓扑数据，以最大消纳分布式可再生能源发电为目标确定各自治区域内的调控策略以及和大电网的电能交互计划，以区域间电能传输损耗最小为目标制定区域间的调度策略；
步骤4：各自治区域响应的系统调控中心给定的优化调度指令，并根据实际运行情况，实时调整储能、可调用负荷以及可调用分布式能源的出力；
步骤5：用户根据自身供需关系变化情况，实时调整自身储能和可调负荷的工作计划，使其满足用发电计划。
图2表示本发明实施例中区域的典型结构图，根据配电网的结构，负荷和系统内分布式可再生能源出力的历史数据，对系统内区域进行划分，划分准则为区域内分布式可再生能源出力和负荷大小尽量实现匹配。
馈线上两个分段开关的间隔之内，如果包含有可控的中型分布式可再生能源，则可将其划分为一个独立的自治区域。
分布式可再生能源发电装置分为中型可控分布式能源和小型的家庭式分布式能源，小型家庭式能源为容量为20kW以下的可再生能源发电装置。
用户包括家庭、企业、商场等用电用户，也包括独立的分布式能源电站。
其中，用户的调控涉及的小型分布式可再生能源发电设备、储能电池、可调用负荷等，用户可以拥有其中一种或几种设备，或者是单纯的用电用户。
根据分布式可再生能源出力历史数据和未来气象数据，基于信息物理融合和深度学习算法对分布式可再生能源的各时段的出力进行日前预测。
用户根据自身用电、可调用负荷以及分布式可再生能源的出力数据，将用户的负荷非为固定负荷、可削减负荷、可平移负荷以及可转移负荷，根据负荷的可削减容量和时限、可平移容量和时限、用户的分布式可再生能源出力，响应实时电价，以购能费用最小制定用发电计划，并向调控中心报送。
其中，用户购能费用的目标函数为：
Figure 645040DEST_PATH_IMAGE001
，其中，S为用户的购能费用，m为一天中调控时段数，P t 为t时段的用户购买的电能大小，C t 为t时段的实时电价，
Figure 40249DEST_PATH_IMAGE002
为t时段储能设备的充放电成本，包括老化成本和电能损耗成本，C other 为电价较高时，购买其他能源代替电能所产生的费用。
图3表示系统层优化控制流程，根据历史出力数据和未来气象数据进行预测都分布式可再生能源出力进行预测的基础上，用户根据自身用电历史数据和未来用电需求制定用发电计划，系统调控中心汇集系统内所有分布式能源出力、负荷需求的预测数据，结合网络拓扑数据，以最大消纳分布式可再生能源和实现区域间的电能传输损耗最小为目标制定区域协调优化计划、系统与大电网的电能交互计划，并根据大电网的运行情况和各区域内部的供需情况，进行实时调整。
各自治区域根据实时区域内分布式能源出力以及负荷变化情况以及上层的优化调度指令，实时调整储能、可调用负荷以及可调用分布式能源的出力。
区域控制中心可以接受系统调控中心的调控指令，通过与大电网的能量双向流动，实现整个地区的电能需求平衡，协助维持大电网的稳定运行。
当区域内分布式能源出力和负荷变化不大时，区域进行自优化控制，区域控制中心根据区域内用户需求和供给的变化情况，实时调整区域内的分布式储能电站和水电站，使其满足区域用送电计划。
进一步的，当区域内分布式能源出力和负荷变化较大时，区域自身无法满足调控需要时，系统调控中心基于就近补偿和总电能传输费用最小的原则，对周边区域下发输出或消纳指标，其中：
自治区域间的电能传输费用可以表示为：
Figure 854621DEST_PATH_IMAGE003
，
其中，F i,j 为区域i向区域j的电能传输费用，k i,j 为区域i向区域j传输电能的损耗系数，P i,j 为区域i向区域j传输的电能，C为电能传输时段的实时电价。
在自身分布式可再生能源出力和用电需求发生变化时，用户利用自身储能设备和可调用负荷，实时对空调、冰箱以及热水器的工作计划进行调整，使其满足日前的用发电计划。
以上是本发明的优选实施方式而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，应当指出，对于本技术领域的技术人员来说，不付出创造性劳动对本发明技术方案的修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的保护范围。

Claims (9)

1.一种信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，其特征在于，该方法采用系统层优化控制、区域层自治控制与用户层响应控制的多层调控，具体包括以下步骤：
步骤1：基于信息物理融合和大数据挖掘对系统内所有的分布式可再生能源电站的出力和负荷进行预测；
步骤2：用户根据自身用电需求、储能设备、可调用负荷以及分布式可再生能源的出力预测数据，考虑舒适度，以实现购能费用最小为目标制定用发电计划，并向调控中心报送；
步骤3：调控中心汇集系统内分布式可再生能源出力、负荷需求以及网络拓扑数据，考虑电网消纳能力，以最大消纳分布式可再生能源发电为目标确定与大电网的电能交互计划，并以区域间电能传输损耗最小为目标制定区域间的调度策略；
步骤4：各自治区域响应的系统层给定的区域间的优化调度指令，确定自治区域的用发电计划，并根据实际运行情况，实时调整储能、可调用负荷以及可调用分布式可再生能源电站的出力；
步骤5：各用户自身供需关系的变化情况，实时调整自身储能和可调负荷的工作计划，使其满足用发电计划。
2.根据权利要求1所述的信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，其特征在于，所述步骤1中的系统指一个电压等级的配电网，系统中所有参与调控的物理实体均嵌入传感设备，能够对其运行状态进行实时感知，系统内所有的分布式可再生能源电站和用户能够根据未来气象数据、历史运行数据对其出力或负荷大小进行预测，所述分布式可再生能源为分布式光伏、风电和水电，其中，区域层的调控实体为水力发电站和分布式储能电站。
3.根据权利要求1所述的信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，其特征在于，所述步骤2的用户包括独立用发电个体，也包括多个独立用户组成的园区，涉及相应的小型分布式可再生能源发电设备、储能电池、可调用负荷，所述用户拥有其中一种或几种设备。
4.根据权利要求3所述的信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，其特征在于，所述独立用发电个体是家庭、企业和商场。
5.根据权利要求1所述的信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤为：
S21：用户根据历史电价数据和气象数据对未来一段时间内的实时电价进行预测；
S22：用户根据自身用电需求和可再生能源的出力预测数据，以购能费用最小制定用发电计划，该用发电计划包括储能和可调用负荷的工作计划。
6.根据权利要求1所述的信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，其特征在于，所述步骤4的自治区域是基于区域内分布式可再生能源与负荷匹配的原则进行划分，通过与大电网进行信息以及电能的交互，并可接受大电网的调控指令，自治区域通过与大电网的能量双向流动，实现整个地区的电能需求平衡，协助维持大电网的稳定运行。
7.根据权利要求1所述的信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，其特征在于，所述系统层包括了地区某个电压等级配电网的所有用户。
8.根据权利要求1所述的信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，其特征在于，所述步骤4的操作具体为：
（1）当区域内源荷关系变化较小时，区域进行自优化控制，根据系统层全局优化的计划指标和区域内电能供需的变化情况，实时调整的区域内储能电站、小型水电站以及可调用负荷的工作计划；
（2）当区域内源荷变化较大时，区域自身无法满足调控需要时，系统层调控中心基于就近补偿和总电能传输损耗最小的原则，对周边区域下达输出或消纳指标。
9.根据权利要求1所述的信息物理融合的分布式可再生能源分层消纳调控方法，其特征在于，所述步骤5用户的调控方法如下：
用户根据自身分布式可再生能源出力和用电需求的变化情况，利用自身储能设备和柔性负荷，实时对空调、冰箱以及热水器的工作计划进行调整，满足日前的用发电计划。
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