CN112886615A - 一种基于5g和泛在资源的二次调频协同控制系统及方法 - Google Patents
一种基于5g和泛在资源的二次调频协同控制系统及方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出一种基于5G和泛在资源的二次调频协同控制系统及方法，属于电网中二次调频技术应用领域。该系统包括：调度专用通信网、调频云中心、多个边缘计算节点和多个终端；调度专用通信网与调频云中心之间通过光纤连接，调频云中心与每个边缘计算节点之间通过光纤连接，每个边缘计算节点与该节点聚集的多个终端之间通过5G网络连接；其中，所述终端为可参与电力系统调频的泛在资源。本发明对电力系统二次调频系统进行了拓展，能够让海量的泛在电力资源参与电力系统二次调频，一方面拓展了能够参与电力系统辅助服务的资源，有助于降低电力系统调频压力与调频成本，另一方面可以提升泛在电力资源的利用率。
Description
技术领域
本发明属于电网中二次调频技术应用领域，特别涉及一种基于5G和泛在资源的二次调频协同控制系统及方法。
背景技术
无线通信网络是能源互联网工业的重要基础设施。随着大量分布式可再生能源的接入和智能量测设备的应用，无线通信的重要性将进一步提高，是保障能源互联网的安全、可靠和高效运行的有效手段。2019年，国家电网公司提出建设“泛在电力物联网”的战略目标，将其定义为“围绕电力系统各环节，充分应用移动互联、人工智能等现代信息技术、先进通信技术，实现电力系统各环节万物互联、人机交互，具有状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活特征的智慧服务系统”，其中无线通信技术将发挥连接万物的重要作用。第五代(5G)无线通信技术发展迅速，在传输速率、延时等指标上拥有远高于4G通信的性能。5G通信有望在泛在电力物联网中大显身手，为电力系统带来新一轮技术革命。
泛在电力资源，即无所不在的电力资源。在电力用户侧，泛在资源是海量的分布式资源，主要包括用户的负荷、储能等。具体而言，路灯、电动汽车充电桩、家用电器、不间断电源(UPS)、家用锂电池/蓄电池组等都是典型的用户侧泛在电力资源。采用有效的方式将电力用户侧的泛在资源组织起来并为电网提供调频、调峰等辅助服务，一方面能提高用户侧泛在资源的利用率同时增加用户收益，另一方面也能够增强电力系统的安全稳定水平。
电力系统的二次调频，也称为自动发电控制(AGC)，是指发电机组提供足够的可调整容量及一定的调节速率，在允许的调节偏差下实时跟踪频率，以满足系统频率稳定的要求。随着间歇性可再生能源大量并网以及电动汽车等新型负荷接入电网，电力系统的供需平衡受到了新的挑战，传统的频率控制方法已经不能很好的满足当前控制需求，在需求侧通过用户响应、储能等手段来辅助电力系统调频已经成为重要研究方向之一。需求侧参与电力系统调频的一大挑战是通信延迟问题，即过高的通信延迟无法让需求侧资源精准、快速的响应上级调频控制指令。5G网络的延时低至1ms，可有效解决需求侧资源实时参与调频的通信延迟问题。5G通信的高容量和超广域覆盖特性也使得大量需求侧设备均可接入系统参与调频，无需铺设昂贵的光纤。
现有的电力系统二次调频控制系统包括调度专用通信网和发电机组，无法使海量泛在电力资源参与电力系统二次调频。
现有的5G云-边协同主要应用于通信领域，主要包括云计算中心和边缘计算中心，使用基于软件定义网络(SDN)和虚拟化服务(NFV)的新型架构采用云计算和边缘计算结合的方式，降低核心网数据处理延时。该结构和相关技术尚未在电力领域应用。
目前还没有详细介绍利用5G技术整合电力需求侧的泛在电力资源参与电力系统二次调频的协同控制系统与控制方法的相关报道。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有电力系统二次调频中不能有效利用需求侧的泛在电力资源参与调频的局限性，提出一种基于5G和泛在资源的二次调频协同控制系统与方法。本发明对电力系统二次调频系统进行了拓展，将电力需求侧的泛在电力资源整合到了电力系统二次调频系统中，形成了基于5G和泛在资源的电力系统二次调频协同控制系统。在此基础上，提出了基于5G和泛在资源的电力系统二次调频协同控制方法。本发明提出的系统和控制方法能够让海量的泛在电力资源参与电力系统二次调频，一方面拓展了能够参与电力系统辅助服务的资源，有助于降低电力系统调频压力与调频成本，另一方面可以提升泛在电力资源的利用率。
本发明提出一种基于5G和泛在资源的二次调频协同控制系统，其特在于，包括：调度专用通信网、调频云中心、多个边缘计算节点和多个终端；所述调度专用通信网与调频云中心之间通过光纤连接，调频云中心与每个边缘计算节点之间通过光纤连接，每个边缘计算节点与该节点聚集的多个终端之间通过5G网络连接；其中，所述终端为可参与电力系统调频的泛在资源，包括用户侧储能和可中断负荷；
所述调度专用通信网用于向调频云中心发送二次调频信号，并接收调频云中心反馈的泛在资源参与电力系统调频的情况；
调频云中心用于接收调度专用通信网发出的二次调频信号，接收每个边缘计算节点上传的该计算节点的负荷能力参数和负荷费用参数，向调度专用通信网反馈泛在资源参与电力系统调频的情况，计算各边缘计算节点聚集的各终端参与电力系统调频的参数并将该参数发送给对应的边缘计算节点；
每个边缘计算节点用于接收该边缘计算节点聚集的各终端发送的自身状态参数，计算该节点的负荷能力参数和负荷费用参数并发送给调频云中心；每个边缘计算节点接收调频云中心发出的该边缘计算节点聚集的各终端参与电力系统调频的参数，计算得到该节点聚集的各终端的泛在资源参与电力系统调频的调整方案，并将该调整方案的参数发给对应的各终端；
终端用于向对应边缘计算节点实时上传自身的状态参数，并接收对应边缘计算节点发送的该节点聚集的各终端的泛在资源参与电力系统调频的调整方案中该终端对应的参数并执行。
本发明提出一种基于上述系统的二次调频协同控制方法，包括以下步骤：
1)各边缘计算节点i所聚集的终端通过5G网络向边缘计算节点i实时发送当前t时刻该终端自身状态参数，具体包括：
边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的可以中断的负荷功率ILi,m,t，边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的放电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的最大充电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的最小充电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的最大放电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的最小放电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在t时刻的荷电状态soci,n,t；
其中，Δt为调频周期；
2)各边缘计算节点i进行参数计算，具体包括：
2-1)计算边缘计算节点i的每个用户侧储能在[t,t+Δt)时段的上调负荷能力：
2-2)计算边缘计算节点i的每个用户侧储能在[t,t+Δt)时段的下调负荷能力：
2-3)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的上调负荷能力：
2-4)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的下调负荷能力：
2-5)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的最大上调负荷费用：
式中，
为边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段上调单位功率的补偿价格；
2-6)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的最大下调负荷费用：
式中，
为边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段进行一次需求侧响应切负荷调频的补偿，
为边缘计算节点i的用户侧储能在[t,t+Δt)时段下调单位功率的补偿价格；
3)各边缘计算节点i通过光纤实时向调频云中心上传参数
4)调频云中心实时接收调度专用通信网通过光纤发送的在[t,t+Δt)时段的二次调频信号xt，xt的取值范围是[-1,1]；
5)调频云中心对xt进行判定，根据判定结果计算各边缘计算节点在[t,t+Δt)时段的上调负荷功率和下调负荷功率；具体步骤如下：
5-1)对xt进行判定：
若xt＝0，则转到步骤9)；
若xt＞0，则计算[t,t+Δt)时段的上调功率目标Pt Up：
若xt＜0，则计算[t,t+Δt)时段的下调功率目标Pt Down：
5-2)建立并求解[t,t+Δt)时段调频云中心上调功率预计成本线性规划模型，得到各边缘计算节点在该时段的上调负荷功率和下调负荷功率，然后转到步骤6)；
5-3)建立并求解[t,t+Δt)时段调频云中心下调功率预计成本线性规划模型得到各边缘计算节点在该时段的上调负荷功率和下调负荷功率，然后转到步骤6)；
6)调频云中心将步骤5)得到的结果通过光纤发送给对应的边缘计算节点i，同时将步骤5)中计算得到的结果通过光纤发送给调度专用通信网；
7)每个边缘计算节点i对从调频云中心接收的结果进行判定，根据判定结果计算该边缘计算节点聚集的每个终端的调整方案；具体步骤如下：
7-1)对
和
进行判定：
若
则边缘计算节点i为上调负荷边缘计算节点，转到步骤7-2)；若
则边缘计算节点i为下调负荷边缘计算节点，转到步骤7-3)；
7-2)建立[t,t+Δt)时段边缘计算节点i上调负荷线性规划模型并求解，得到边缘计算节点i的各用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率
和需完成的下调负荷功率
然后转到步骤7-4)；
7-3)建立[t,t+Δt)时段边缘计算节点i下调负荷混合整数规划模型并求解，得到边缘计算节点i的各用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率
和需完成的下调负荷功率
以及各可中断负荷m在[t,t+Δt)时段是否需要切除的指示变量，然后转到步骤7-4)；
7-4)计算边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率设定值
和放电功率设定值
以及可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的响应状态设定值
8)边缘计算节点i通过5G向其所聚集的各终端发送调整方案的控制指令，并由各终端执行指令；具体步骤如下：
8-1)边缘计算节点i向其所聚集的用户侧储能n发送在[t,t+Δt)时段将充电和放电功率分别调整为
和
的指令，用户侧储能执行该指令并将其在[t,t+Δt)时段的充电和放电功率分别调整为
和
8-2)边缘计算节点i向其所聚集的可中断负荷m发送在[t,t+Δt)时段响应状态设定值
若
则可中断负荷在[t,t+Δt)时段不切除，若
则可中断负荷在[t,t+Δt)时段切除；
9)当前时刻调频结束，然后重新返回步骤1)。
本发明的特点及有益效果：
本发明针对现有电力系统二次调频中不能有效利用需求侧的泛在电力资源参与调频的问题，提出基于5G和泛在资源的电力系统二次调频协同控制系统与方法，使得电力需求侧的泛在电力资源可以通过5G参与电网辅助服务，为电网二次调频提供支撑。
本发明能够拓宽电力系统二次调频资源的来源，从而更好地支撑电网辅助服务，同时能够提升需求侧泛在电力资源的利用率。通过5G将泛在资源与边缘计算节点连接起来，相比于光纤连接，可以实现更大连接容量和更低连接成本，充分调动泛在资源的所有者参与电网辅助服务的积极性。
附图说明
图1为本发明的基于5G和泛在资源的二次调频协同控制系统结构图。
具体实施方式
本发明提出一种基于5G和泛在资源的二次调频协同控制系统与方法，下面结合附图和具体实施例进一步详细说明如下。
本发明提出一种基于5G和泛在资源的二次调频协同控制系统，结构如图1所示：包括：调度专用通信网、调频云中心、多个边缘计算节点和多个终端；所述调度专用通信网与调频云中心之间通过专用光纤连接，调频云中心与每个边缘计算节点之间通过光纤连接，每个边缘计算节点与该节点聚集的多个终端之间通过5G网络连接。
所述调度专用通信网，为电网中用于电网控制的专用通信网，用于向调频云中心发送二次调频信号，并接收调频云中心反馈的泛在资源参与电力系统调频的情况；
调频云中心，为调度泛在资源参与电网调频控制的调度中心，调频云中心通过专用光纤网络与调度专用通信网连接，用于接收调度专用通信网发出的二次调频信号，接收每个边缘计算节点上传的该节点的负荷能力参数和负荷费用参数，向调度专用通信网反馈泛在资源参与电力系统调频的情况，计算各边缘计算节点聚集的泛在资源(各终端)参与电力系统调频的参数并将该参数发送给对应的边缘计算节点；
边缘计算节点，为聚集部分可用于电力系统调频的泛在资源(即终端)的计算设备，每个边缘计算节点用于接收该边缘计算节点聚集的各终端发送的自身状态参数，该边缘计算节点根据各终端的状态参数计算该节点的负荷能力参数和负荷费用参数并发送给调频云中心；每个边缘计算节点接收调频云中心发出的该边缘计算节点聚集的泛在资源(各终端)参与电力系统调频的参数，计算得到该节点聚集的各终端的泛在资源参与电力系统调频的调整方案，并将该调整方案的参数发给对应的各终端。
终端，为各边缘计算节点所聚集的可参与电力系统调频的泛在资源，包括用户侧储能和可中断负荷；各终端通过5G网络与对应边缘计算节点连接，用于向对应边缘计算节点实时上传自身的状态参数，并接收对应边缘计算节点发送的该节点聚集的各终端的泛在资源参与电力系统调频的调整方案中该终端对应的参数并执行。
本发明还提出一种基于上述系统的二次调频协同控制方法，包括以下步骤：
1)各边缘计算节点i所聚集的终端(包括可中断负荷和用户侧储能)通过5G网络向边缘计算节点i实时发送当前t时刻该终端自身状态参数，具体包括：
边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的可以中断的负荷功率ILi,m,t，边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的放电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段能达到的最大充电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段能达到的最小充电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段能达到的最大放电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段能达到的最小放电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在t时刻的荷电状态soci,n,t；
其中，Δt为调频周期，时间范围5～10秒，具体由调度专用通信网规定；
2)各边缘计算节点i进行参数计算，具体包括：
2-1)计算边缘计算节点i的每个用户侧储能在[t,t+Δt)时段的上调负荷能力：
2-2)计算边缘计算节点i的每个用户侧储能在[t,t+Δt)时段的下调负荷能力：
2-3)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的上调负荷能力：
2-4)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的下调负荷能力：
2-5)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的最大上调负荷费用：
式中，
为调频云中心通过边缘计算节点i事先与用户侧储能n约定的在[t,t+Δt)时段上调单位功率的补偿价格；
2-6)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的最大下调负荷费用：
式中，
为调频云中心通过边缘计算节点i事先与可中断负荷m约定的在[t,t+Δt)时段进行一次需求侧响应切负荷调频的补偿，
为调频云中心通过边缘计算节点i事先与用户侧储能n约定的在[t,t+Δt)时段下调单位功率的补偿价格；
3)各边缘计算节点i通过光纤实时向调频云中心上传参数
4)调频云中心实时接收调度专用通信网通过光纤发送的在[t,t+Δt)时段的二次调频信号xt，xt的取值范围是[-1,1]；
5)调频云中心对xt进行判定，根据判定结果计算各边缘计算节点在[t,t+Δt)时段的上调负荷功率和下调负荷功率；具体步骤如下：
5-1)对xt进行判定：
若xt＝0，则转到步骤9)；
若xt＞0，则计算[t,t+Δt)时段的上调功率目标Pt Up：
若xt＜0，则计算[t,t+Δt)时段的下调功率目标Pt Down：
5-2)建立并求解[t,t+Δt)时段调频云中心上调功率预计成本线性规划模型；具体步骤如下：：
5-2-1)确定调频云中心上调功率预计成本线性规划模型的目标函数：
式中，
为调频云中心在[t,t+Δt)时段进行调频上调功率的预计成本，
为边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率；
为该调频云中心上调功率预计成本线性规划模型的决策变量；
5-2-2)确定调频云中心上调功率预计成本线性规划模型约束条件，具体如下：
最大最小功率约束：
上调功率约束：
5-2-3)利用商业求解软件，例如cplex，求解该调频云中心上调功率预计成本线性规划模型得到
的最优解，并令每个边缘计算节点在[t,t+Δt)时段需完成的下调负荷功率均等于0，即
然后转到步骤6)；
5-3)建立并求解[t,t+Δt)时段调频云中心下调功率预计成本线性规划模型；具体步骤如下：
5-3-1)确定调频云中心下调功率预计成本线性规划模型的目标函数：
式中，
为调频云中心在[t,t+Δt)时段进行调频下调功率的预计成本，
为边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段需完成的下调负荷功率；
为该调频云中心下调功率预计成本线性规划模型的决策变量；
5-3-2)确定调频云中心下调功率预计成本线性规划模型的约束条件；具体如下：
最大最小功率约束：
下调功率约束：
5-3-3)利用商业求解软件，例如cplex，求解该调频云中心下调功率预计成本线性规划模型得到
的最优解，并令每个边缘计算节点在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率均等于0，即
然后转到步骤6)；
6)调频云中心将步骤5)中计算得到的结果(参数
和
)通过光纤发送给对应的边缘计算节点i，同时将步骤5)中计算得到的结果通过光纤全部发送给调度专用通信网；
7)每个边缘计算节点i对从调频云中心接收的结果进行判定，根据判定结果计算该边缘计算节点聚集的每个终端的调整方案；具体步骤如下：
7-1)对
和
进行判定：
若
则边缘计算节点i为上调负荷边缘计算节点，转到步骤7-2)；若
则边缘计算节点i为下调负荷边缘计算节点，转到步骤7-3)；
7-2)建立[t,t+Δt)时段边缘计算节点i上调负荷线性规划模型并求解，得到为上调负荷边缘计算节点i的每个终端的调整方案，包括：各用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率和需完成的下调负荷功率；具体步骤如下：
7-2-1)确定边缘计算节点i上调负荷线性规划模型的目标函数：
式中，
为边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率；
为该边缘计算节点i上调负荷线性规划模型的决策变量；
7-2-2)确定边缘计算节点i上调负荷线性规划模型的约束条件，具体如下：
最大最小功率约束：
上调功率约束：
7-2-3)利用商业求解软件，例如cplex，求解该边缘计算节点i上调负荷线性规划模型，得到
的最优解，并令边缘计算节点i的每个用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的下调负荷功率均等于0，即
然后转到步骤7-4)；
7-3)建立[t,t+Δt)时段边缘计算节点i下调负荷混合整数规划模型并求解，得到为下调负荷边缘计算节点i的每个终端的调整方案，包括：各用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率
和需完成的下调负荷功率
以及各可中断负荷m在[t,t+Δt)时段是否需要切除的指示变量；具体步骤如下：
7-3-1)确定边缘计算节点i下调负荷混合整数规划模型的目标函数：
式中，bi,m,t为边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段是否需要切除的指示变量，
为边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的下调负荷功率；bi,m,t、
为该边缘计算节点i下调负荷混合整数规划模型的决策变量；
7-3-2)确定边缘计算节点i下调负荷混合整数规划模型的约束条件，具体如下：
最大最小功率约束：
整数约束：
bi,m,t∈{0,1}
下调功率约束：
7-3-3)利用商业求解软件，例如cplex，求解该边缘计算节点i下调负荷混合整数规划模型，得到bi,m,t、
并令边缘计算节点i的每个用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率均等于0，即
然后转到步骤7-4)；
7-4)计算边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率设定值
和放电功率设定值
以及可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的响应状态设定值
具体步骤如下：
7-4-1)若
且
则边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率设定值
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的放电功率设定值
边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的响应状态设定值
为：
7-4-2)若
且
则边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率设定值
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的放电功率设定值
边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的响应状态设定值
为：
7-4-3)若
且
则边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率设定值
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的放电功率设定值
边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的响应状态设定值
为：
7-4-4)若
且
则边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率设定值
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的放电功率设定值
边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的响应状态设定值
为：
8)边缘计算节点i通过5G向其所聚集的各终端发送调整方案的调频控制指令，并由各终端执行指令；具体步骤如下：
8-1)边缘计算节点i向其所聚集的用户侧储能n发送在[t,t+Δt)时段将充电和放电功率分别调整为
和
的指令，用户侧储能执行该指令并将其在[t,t+Δt)时段的充电和放电功率分别调整为
和
8-2)边缘计算节点i向其所聚集的可中断负荷m发送在[t,t+Δt)时段响应状态设定值
若
则可中断负荷在[t,t+Δt)时段不切除，若
则可中断负荷在[t,t+Δt)时段切除；
9)当前时刻调频结束，然后重新返回步骤1)。
Claims (5)
1.一种基于5G和泛在资源的二次调频协同控制系统，其特在于，包括：调度专用通信网、调频云中心、多个边缘计算节点和多个终端；所述调度专用通信网与调频云中心之间通过光纤连接，调频云中心与每个边缘计算节点之间通过光纤连接，每个边缘计算节点与该节点聚集的多个终端之间通过5G网络连接；其中，所述终端为可参与电力系统调频的泛在资源，包括用户侧储能和可中断负荷；
所述调度专用通信网用于向调频云中心发送二次调频信号，并接收调频云中心反馈的泛在资源参与电力系统调频的情况；
调频云中心用于接收调度专用通信网发出的二次调频信号，接收每个边缘计算节点上传的该计算节点的负荷能力参数和负荷费用参数，向调度专用通信网反馈泛在资源参与电力系统调频的情况，计算各边缘计算节点聚集的各终端参与电力系统调频的参数并将该参数发送给对应的边缘计算节点；
每个边缘计算节点用于接收该边缘计算节点聚集的各终端发送的自身状态参数，计算该节点的负荷能力参数和负荷费用参数并发送给调频云中心；每个边缘计算节点接收调频云中心发出的该边缘计算节点聚集的各终端参与电力系统调频的参数，计算得到该节点聚集的各终端的泛在资源参与电力系统调频的调整方案，并将该调整方案的参数发给对应的各终端；
终端用于向对应边缘计算节点实时上传自身的状态参数，并接收对应边缘计算节点发送的该节点聚集的各终端的泛在资源参与电力系统调频的调整方案中该终端对应的参数并执行。
2.一种基于如权利要求1所述系统的二次调频协同控制方法，包括以下步骤：
1)各边缘计算节点i所聚集的终端通过5G网络向边缘计算节点i实时发送当前t时刻该终端自身状态参数，具体包括：
边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的可以中断的负荷功率ILi,m,t，边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的放电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的最大充电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的最小充电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的最大放电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的最小放电功率
边缘计算节点i的用户侧储能n在t时刻的荷电状态soci,n,t；
其中，Δt为调频周期；
2)各边缘计算节点i进行参数计算，具体包括：
2-1)计算边缘计算节点i的每个用户侧储能在[t,t+Δt)时段的上调负荷能力：
2-2)计算边缘计算节点i的每个用户侧储能在[t,t+Δt)时段的下调负荷能力：
2-3)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的上调负荷能力：
2-4)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的下调负荷能力：
2-5)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的最大上调负荷费用：
式中，
为边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段上调单位功率的补偿价格；
2-6)计算边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段的最大下调负荷费用：
式中，
为边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段进行一次需求侧响应切负荷调频的补偿，
为边缘计算节点i的用户侧储能在[t,t+Δt)时段下调单位功率的补偿价格；
3)各边缘计算节点i通过光纤实时向调频云中心上传参数
4)调频云中心实时接收调度专用通信网通过光纤发送的在[t,t+Δt)时段的二次调频信号xt，xt的取值范围是[-1,1]；
5)调频云中心对xt进行判定，根据判定结果计算各边缘计算节点在[t,t+Δt)时段的上调负荷功率和下调负荷功率；具体步骤如下：
5-1)对xt进行判定：
若xt＝0，则转到步骤9)；
若xt＞0，则计算[t,t+Δt)时段的上调功率目标Pt Up：
若xt＜0，则计算[t,t+Δt)时段的下调功率目标Pt Down：
5-2)建立并求解[t,t+Δt)时段调频云中心上调功率预计成本线性规划模型，得到各边缘计算节点在该时段的上调负荷功率和下调负荷功率，然后转到步骤6)；
5-3)建立并求解[t,t+Δt)时段调频云中心下调功率预计成本线性规划模型得到各边缘计算节点在该时段的上调负荷功率和下调负荷功率，然后转到步骤6)；
6)调频云中心将步骤5)得到的结果通过光纤发送给对应的边缘计算节点i，同时将步骤5)中计算得到的结果通过光纤发送给调度专用通信网；
7)每个边缘计算节点i对从调频云中心接收的结果进行判定，根据判定结果计算该边缘计算节点聚集的每个终端的调整方案；具体步骤如下：
7-1)对
和
进行判定：
若
则边缘计算节点i为上调负荷边缘计算节点，转到步骤7-2)；若
则边缘计算节点i为下调负荷边缘计算节点，转到步骤7-3)；
7-2)建立[t,t+Δt)时段边缘计算节点i上调负荷线性规划模型并求解，得到边缘计算节点i的各用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率
和需完成的下调负荷功率
然后转到步骤7-4)；
7-3)建立[t,t+Δt)时段边缘计算节点i下调负荷混合整数规划模型并求解，得到边缘计算节点i的各用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率
和需完成的下调负荷功率
以及各可中断负荷m在[t,t+Δt)时段是否需要切除的指示变量，然后转到步骤7-4)；
7-4)计算边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率设定值
和放电功率设定值
以及可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的响应状态设定值
8)边缘计算节点i通过5G向其所聚集的各终端发送调整方案的控制指令，并由各终端执行指令；具体步骤如下：
8-1)边缘计算节点i向其所聚集的用户侧储能n发送在[t,t+Δt)时段将充电和放电功率分别调整为
和
的指令，用户侧储能执行该指令并将其在[t,t+Δt)时段的充电和放电功率分别调整为
和
8-2)边缘计算节点i向其所聚集的可中断负荷m发送在[t,t+Δt)时段响应状态设定值
若
则可中断负荷在[t,t+Δt)时段不切除，若
则可中断负荷在[t,t+Δt)时段切除；
9)当前时刻调频结束，然后重新返回步骤1)。
3.如权利要求2所述二次调频协同控制方法，其特征在于，所述步骤5-2)具体步骤如下：
5-2-1)确定调频云中心上调功率预计成本线性规划模型的目标函数：
式中，
为调频云中心在[t,t+Δt)时段进行调频上调功率的预计成本，
为边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率；
5-2-2)确定调频云中心上调功率预计成本线性规划模型约束条件，具体如下：
最大最小功率约束：
上调功率约束：
5-2-3)求解该调频云中心上调功率预计成本线性规划模型得到
的最优解，并令每个边缘计算节点在[t,t+Δt)时段需完成的下调负荷功率均等于0，即
然后转到步骤6)；
所述步骤5-3)具体步骤如下：
5-3-1)确定调频云中心下调功率预计成本线性规划模型的目标函数：
式中，
为调频云中心在[t,t+Δt)时段进行调频下调功率的预计成本，
为边缘计算节点i在[t,t+Δt)时段需完成的下调负荷功率；
5-3-2)确定调频云中心下调功率预计成本线性规划模型的约束条件；具体如下：
最大最小功率约束：
下调功率约束：
5-3-3)求解该调频云中心下调功率预计成本线性规划模型得到
的最优解，并令每个边缘计算节点在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率均等于0，即
然后转到步骤6)。
4.如权利要求2所述二次调频协同控制方法，其特征在于，所述步骤7-2)具体步骤如下：
7-2-1)确定边缘计算节点i上调负荷线性规划模型的目标函数：
式中，
为边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率；
7-2-2)确定边缘计算节点i上调负荷线性规划模型的约束条件，具体如下：
最大最小功率约束：
上调功率约束：
7-2-3)求解该边缘计算节点i上调负荷线性规划模型，得到
的最优解，并令边缘计算节点i的每个用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的下调负荷功率均等于0，即
然后转到步骤7-4)；
所述步骤7-3)具体步骤如下：
7-3-1)确定边缘计算节点i下调负荷混合整数规划模型的目标函数：
式中，bi,m,t为边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段是否需要切除的指示变量，
为边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的下调负荷功率；
7-3-2)确定边缘计算节点i下调负荷混合整数规划模型的约束条件，具体如下：
最大最小功率约束：
整数约束：
bi,m,t∈{0,1}
下调功率约束：
7-3-3)求解该边缘计算节点i下调负荷混合整数规划模型，得到bi,m,t、
并令边缘计算节点i的每个用户侧储能n在[t,t+Δt)时段需完成的上调负荷功率均等于0，即
然后转到步骤7-4)；
5.如权利要求2所述二次调频协同控制方法，其特征在于，所述步骤7-4)具体步骤如下：
7-4-1)若
且
则边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率设定值
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的放电功率设定值
边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的响应状态设定值
为：
7-4-2)若
且
则边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率设定值
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的放电功率设定值
边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的响应状态设定值
为：
7-4-3)若
且
则边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率设定值
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的放电功率设定值
边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的响应状态设定值
为：
7-4-4)若
且
则边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的充电功率设定值
边缘计算节点i的用户侧储能n在[t,t+Δt)时段的放电功率设定值
边缘计算节点i的可中断负荷m在[t,t+Δt)时段的响应状态设定值
为：
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110308472.3A CN112886615A (zh) | 2021-03-23 | 2021-03-23 | 一种基于5g和泛在资源的二次调频协同控制系统及方法 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110308472.3A CN112886615A (zh) | 2021-03-23 | 2021-03-23 | 一种基于5g和泛在资源的二次调频协同控制系统及方法 |
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|---|---|
| CN (1) | CN112886615A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114169627A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-03-11 | 湖南工商大学 | 一种深度强化学习分布式光伏发电激励方法 |
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|---|---|---|---|---|
| WO2017106619A1 (en) * | 2015-12-18 | 2017-06-22 | Interdigital Patent Holdings, Inc. | Systems and methods associated with edge computing |
| CN110071579A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-07-30 | 国网北京市电力公司 | 基于泛在电力物联网的电网供电保障和智能管控系统 |
| CN111461567A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-07-28 | 国家电网公司东北分部 | 基于移动物联网的海量分布式新能源低成本管理系统 |
-
2021
- 2021-03-23 CN CN202110308472.3A patent/CN112886615A/zh active Pending
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| WO2017106619A1 (en) * | 2015-12-18 | 2017-06-22 | Interdigital Patent Holdings, Inc. | Systems and methods associated with edge computing |
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