CN113904337B - 计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度方法及系统，对综合能源系统的配电网、能源站进行分别建模；以多个能源站之间能量互联互通，信息交互为优化框架，对各能源站的交互进行建模；分别以互联能源站以运行成本最低为优化目标，建立系统经济运行目标函数，以配电网全天运行网络网损最小为优化目标，建立目标函数，两个目标函数形成优化调度模型；将优化调度模型的求解问题采用交替方向乘子法转化为多个子问题，分别迭代求解，当满足收敛条件后，记录求出的最优解；按照最优解调整综合能源系统内各能源站在配电网中的接入方式、配电网的网络拓扑及能源站内部各设备出力情况。本发明实现了系统之间的协同和高效运行。

Description

计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度方法

技术领域

本发明属于综合能源系统技术领域，具体涉及一种计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

综合能源系统(IES)通过多能协同、互补互济的方式提高了能源利用效率，是推动减污降碳协同增效，实现能源转型的重要途径.同时配电网作为综合能源系统中电力供应的关键一环，主动配电网技术的快速发展也为进一步推动多种能源的综合利用提供了手段.

现有技术中，对于综合能源系统多着眼于系统内各设备出力状况、向配电网购售电的功率大小及系统内部的能量流动状况。同时随着系统规模的扩大，系统内设备种类和数量的增加，传统的建模方法及求解方法也无法满足优化调度的需求，严重制约了综合能源系统的发展。对于配电网来说，主动配电网(ADN)有机整合先进信息通信、电力电子及智能控制等技术，为实现分布式可再生能源大规模并网与高效利用提供了一种有效解决方案，对支撑低碳经济发展具有重要战略意义，然而其并未考虑IES在配电网络中接入位置的影响以及IES内部各子系统之间的信息隐私与能量交互。

综上，传统的方法无法对日益庞大的系统进行建模分析及调度控制，且单独研究综合能源系统或是配电网，未考虑彼此之间的信息交互与能量交互，割裂了系统间的耦合与联系，无法实现系统之间的协同高效运行。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出一种计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度方法，本发明将综合能源系统划分为若干能源站并考虑其在配电网中的接入方式、配电网网络拓扑及彼此之间的信息与能量交互，建立配电网-综合能源系统协同优化模型，采用基于交替方向乘子法的分布式算法对其进行求解，提出能源站运行策略、接入方式及配电网重构方案，实现了系统之间的协同和高效运行。

根据一些实施例，本发明采用如下技术方案：

一种计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度方法，包括以下步骤：

对综合能源系统的配电网、能源站进行分别建模；

以多个能源站之间能量互联互通，信息交互为优化框架，对各能源站的交互进行建模；

分别以互联能源站以运行成本最低为优化目标，建立系统经济运行目标函数，以配电网全天运行网络网损最小为优化目标，建立目标函数，两个目标函数形成优化调度模型；

将优化调度模型的求解问题采用交替方向乘子法转化为多个子问题，分别迭代求解，当满足收敛条件后，记录求出的最优解；

按照最优解调整综合能源系统内各能源站在配电网中的接入方式、配电网的网络拓扑及能源站内部各设备出力情况。

作为可选择的实施方式，对综合能源系统的配电网进行建模的具体过程包括：采用二阶锥规划方法建立配电网中各节点和线路的潮流模型，且模型需要满足节点电压约束、支路电流约束和辐射状网络约束。

作为可选择的实施方式，对综合能源系统的能源站进行建模的具体过程包括：采用能源集线器模型描述能源站内部各种能量转换关系，搭建能源站模型，并描述单个能源站内的储能过程。

作为进一步的限定，所述能源站模型需要满足供能设备容量约束和储能设备容量约束。

作为可选择的实施方式，所述优化框架包括多个能源站之间通过电力联络线及热力联络线进行互联；多个能源站通过信息交互服务器进行信息交互；能源站与配电网之间通过电量配额调度中心与配电网交互必要的信息。

作为可选择的实施方式，各能源站的运行成本包括从配电网购电成本，购气成本以及能源站内部各类设备的运行维护成本。

作为可选择的实施方式，将优化调度模型的求解问题采用交替方向乘子法转化为多个子问题的具体过程中，将优化调度模型的求解问题分别解耦为互联能源站以运行成本最低和配电网全天运行网络网损最小两个子问题。

作为可选择的实施方式，所述收敛条件包括原始残差小于第一设定值，和收敛残差小于第二设定值。

作为可选择的实施方式，在求解过程中，引入自适应步长调节机制，来加快算法整体收敛过程，根据每一次的迭代的结果，对惩罚因数进行动态调整。

一种计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度系统，包括：

建模模块，被配置为对综合能源系统的配电网、能源站进行分别建模；以多个能源站之间能量互联互通，信息交互为优化框架，对各能源站的交互进行建模；

优化模型构建模块，被配置为分别以互联能源站以运行成本最低为优化目标，建立系统经济运行目标函数，以配电网全天运行网络网损最小为优化目标，建立目标函数，两个目标函数形成优化调度模型；

求解计算模块，被配置为将优化调度模型的求解问题采用交替方向乘子法转化为多个子问题，分别迭代求解，当满足收敛条件后，记录求出的最优解；

优化调控模块，被配置为按照最优解调整综合能源系统内各能源站在配电网中的接入方式、配电网的网络拓扑及能源站内部各设备出力情况。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明将庞大综合能源系统划分为若干互联能源站，并综合考虑综合能源系统与供能网络之间的交互影响，采用分布式优化算法得到其经济高效运行方案，提高了系统的经济性同时兼顾了彼此之间的信息隐私性。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1是本发明提出的系统优化框架；

图2是本发明系统中能源站的结构图；

图3是本发明中的分布式优化算法流程图；

图4是本发明实例分析中的实例结构图；

图5是本发明实例分析中的配电网重构拓扑图；

图6是本发明实例分析中网损差值图；

图7(a)是本发明实例分析中能源站3电力调度图；

图7(b)是本发明实例分析中能源站3热力调度图；

图8(a)是本发明实例分析中电交互功率；

图8(b)是本发明实例分析中热交互功率；

图9是本发明实例分析中算法收敛过程图。

具体实施方式：

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本实施例使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

本实施例提供一种计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度方法。

首先，本实施例提供一种考虑供能网络与综合能源系统交互影响的协同优化调度框架，如图1所示，综合能源系统与配电网的管理分属不同管理主体，且各能源站也分属不同运营主体，彼此之间存在信息壁垒。其中各个能源站之间通过电力联络线及热力联络线实现能量互联互通，通过信息交互服务器进行信息交互来达到各能源站最优运行目标，而能源站与配电网之间通过电量配额调度中心与配电网交互必要的信息用以最优运行方案的制定，实现双层分布式优化调度。

首先按照系统优化框架对系统内各部分分别进行建模。

配电网模型：

文中配电网潮流模型，采用二阶锥规划(SOCP)方法建立模型，

式中：为节点i电压幅值的平方；/>为线路ij电流幅值的平方；P_ij、Q_ij分别为线路ij上有功功率和无功功率；r_ij、x_ij分别为线路ij的电阻和电抗；p_j、q_j分别为节点j注入的有功功率和无功功率；g_j、b_j分别为节点j的电导和电纳。

同时还应满足以下通用约束：

节点电压约束：

支路电流约束：

式中： V_j 分别为节点j电压幅值的上下限；/> I_ij 分别为线路ij电流幅值的上下限。

配电网中通过联络开关和分段开关的开关来进行配电网网络重构，而进行网络重构的过程中为了减小短路电流应保持配电网仍为辐射状网络，并且应防止零注入孤立节点的存在保证网络的连通性与有效性，因此在潮流模型基础上应添加如下约束：

辐射状网络约束：

式中：n_l为网络节点总数；n_s为根结点数；z_ij为0-1变量用以表征线路ij的通断状态，0表示断开，1表示连通。

能源站模型：

能源站内部包含风电等分布式能源，燃气锅炉、电制冷机组等单一供能设备，CHP机组、吸收式制冷机组等能量耦合设备，以及电储能与热储能系统，如图2所示。

本实施例采用能源集线器模型描述能源站内部各种能量转换关系，搭建能源站模型：

式中：L_e、L_h和L_c分别为电负荷、热负荷、冷负荷；η_T、η_gee、η_geh、η_gh分别为变压器效率、CHP机组产电效率、CHP机组产热效率、燃气锅炉效率；P_e、P_ge、P_gh分别为购电量，CHP机组耗气量、燃气锅炉耗气量；P_echar、P_edis、P_hchar、P_hdis分别为电储能系统充放电功率、热储能系统充放热功率；P_PVe、P_PVh分别为分布式能源发电、发热功率；P_ei为电制冷机组消耗电功率，P_hi为吸收式制冷机组消耗热功率；P_eic、P_hic分别为电制冷机组和吸收式制冷机组产冷功率；P_exe、P_exh为流入能源站的电功率、热功率。

对单个能源站内的储能过程进行描述：

S_e,t+1＝S_e,t·δ_e+P_echar,t·η_echar·Δt-P_edis,t/η_edis·Δt (9)

S_h,t+1＝S_h,t·δ_h+P_hchar,t·η_hchar·Δt-P_hdis,t/η_hdis·Δt (10)

同时还应保证储能的起始状态保持一致：

式中：S_*,t为储能设备在t时刻的储能状态，δ_*为静态储能效率，P_*char,t、P_*dis,t分别为t时刻充能与释能的功率，分别为充能与释能的能量效率，t₀、t_e分别为起始时刻和终止时刻。

为保证系统内各设备安全运行，还应满足如下约束：

供能设备容量约束：

式中：P_chp、P_qg分别为CHP机组和燃气锅炉的燃气功率； P_* 分别为各设备功率的上下限。

储能设备容量约束：

式中： S_* 分别为储能设备储能状态的上下限。

能源站交互模型：

各个能源站之间通过电力联络线及热力联络线进行互联，为了系统稳定运行应保证能源站之间交互的各种能量达到平衡，对于系统内的能源站i有：

式中Ω为与能源站i互联的能源站的集合；P_exe,ij、P_exh,ij分别为能源站j与能源站i交互的电功率、热功率。

系统优化调度模型：

多个互联能源站以运行成本最低为优化目标，建立系统经济运行目标函数。各能源站的运行成本包括从配电网购电成本，购气成本以及能源站内部各类设备的运行维护成本，如式(27)：

式中：i∈{1,2,...,N}，N为能源站的个数，C_*,t为t时刻各类能源价格，为j设备在t时刻的运维成本。

上层配电网部分以配电网全天运行网络网损最小为优化目标，建立目标函数，如式(28)：

式中：x_n为网络拓扑组合，x_l为能源站接入方案组合，T为时段总数，R(x_n,x_l)_n、P(x_n,x_l)_n、Q(x_n,x_l)_n、V(x_n,x_l)_n分别为线路n的电阻、流过的有功功率、无功功率以及线路n末端的节点电压。

本实施例所提的系统优化结构，通过单个能源站内部能量转化，多个能源站之间能量交互的运行模式，实现了系统内的多能互补，提高了系统运行经济性。同时，电量配额调度中心根据各能源站所需购电量，给出配电网最优潮流运行方案。该优化问题可以表述为：

minF+αG(29)

式中，α为网损成本系数。

针对上述模型，本实施例还提供改进交替方向乘子法用以模型的求解，如图3所示。

首先给出问题(29)的标准形式如下：

式中f₁、f₂为适当的闭凸函数，但不要求光滑，x₁∈Rⁿ，x₂∈R^m，A₁∈R^p×n，A₂∈R^p×m，b∈R^p。

问题(30)结构复杂且可能非凸、非光滑，因此采用交替方向乘子法进行转化，构造增广拉格朗日函数：

式中ρ>0是二次罚项的系数。

随后对式(31)进行分解解耦为两个子问题，如式(32)-(33)所示，并给出问题迭代形式：

此时问题(29)已经解耦为综合能源系统及配电系统两个子优化问题，且综合能源系统内可以继续解耦为每个能源站的子优化问题。

下面给出问题求解的迭代形式：

式中τ为步长。

在问题求解过程中，采用原始残差和收敛残差作为收敛标准，

设置收敛条件为

r^k≤ε₁ (37)

s^k≤ε₂ (38)

同时为了平衡原始残差和对偶残差的收敛速度，引入自适应步长调节机制，来加快算法整体收敛过程。其基本思想是，求解迭代过程中，根据每一次的迭代的结果，对惩罚因数进行动态调整，其调整形式如式(39)所示：

在各子系统问题求解后，与电量配额调度中心进行通信，传递必要的交互信息。电量配额调度中心接收后依据迭代更新式进行复制的决策变量更新，更新每个子问题的拉格朗日乘子，计算原始残差和对偶残差进行收敛标准的判断。若满足收敛条件则输出系统的优化结果，若不满足则继续求解，并按照步长迭代更新规则进行补偿修正，直到满足收敛标准或达到最大迭代次数。

根据求解结果，提出综合能源系统与配电网协同高效运行调控手段：

通过调整综合能源系统内各能源站在配电网中的接入方式、配电网的网络拓扑及能源站内部各设备出力情况来实现综合能源系统系统的经济高效运行并提高配电网络的灵活性。图4为实例分析系统结构示意图。

实例分析中对提出的分布式优化方法进行求解，兼顾了配电网的灵活性及综合能源系统运行的经济性。得到了各能源站的最优运行方案、各能源站在配电网种的接入组合及配电网的重构方案。

图5为配电网重构方案，其中红线代表节点间联络开关闭合，能源站1、2、3分别接入29节点、23节点、10节点，对原有的配电网进行重构既实现了全部负荷节点的有效连接又保证配电网全天网损最小。图6以优化得到的接入组合4的网损作为基准，给出了其他接入组合配电网全天网损差值。

以能源站3为例，从图7(a)中可以看出电负荷主要通过配电网、风电光伏等分布式能源、CHP机组供应，在10时-18时风电光伏的出力较多，系统会优先选择成本最低的分布式能源来供给电负荷，在购电价格较高时且分布式能源不足以供给电负荷时CHP机组会投入运行，以此来降低系统运行成本。而电储能系统的接入会在深夜电价谷值时进行充电，而在电价峰值时放电供给电负荷，实现了电能在时间上的转移，提高了系统的经济性。从图7(b)可以看出系统内主要通过太阳能集热器、锅炉、CHP机组供应，在光照强度较强的时段，优先通过太阳能集热器供给热负荷。由于能源站内CHP机组采用“以电定热”的工作模式，在CHP机组出力较多时，锅炉出力减少，而在半夜时段主要通过产热效率更高的锅炉来供给热负荷，保证系统经济稳定运行。

实例分析中用采用三个能源站互联的结构，通过电力联络线和热力联络线进行能量交互，其优化结果如图8(a)、(b)所示。由于能源站间各种能量交互成本低于系统直接购能成本，因此能源站之间通过能量交互实现了综合能源系统内的能量互补，降低系统运行成本。

图9为实例分析中求解算法的收敛结果图，从图9可以看出采用了自适应步长方法迭代过程中原始残差和对偶残差收敛趋势相近，近乎同步收敛并最终均达到收敛精度。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (5)

1.一种计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是：包括以下步骤：

对综合能源系统的配电网、能源站进行分别建模；

以多个能源站之间能量互联互通，信息交互为优化框架，对各能源站的交互进行建模；

对综合能源系统的配电网进行建模的具体过程包括：采用二阶锥规划方法建立配电网中各节点和线路的潮流模型：

式中：为节点i电压幅值的平方；/>为线路ij电流幅值的平方；/>、/>分别为线路ij上有功功率和无功功率；/>、/>分别为线路ij的电阻和电抗；/>、/>分别为节点j注入的有功功率和无功功率；/>、/>分别为节点j的电导和电纳；

且综合能源系统的配电网模型需要满足节点电压约束、支路电流约束和辐射状网络约束；

对综合能源系统的能源站进行建模的具体过程包括：采用能源集线器模型描述能源站内部各种能量转换关系，搭建能源站模型，并描述单个能源站内的储能过程；其中，能源站模型：

式中：、/>和/>分别为电负荷、热负荷、冷负荷；/>、/>、/>、/>分别为变压器效率、CHP机组产电效率、CHP机组产热效率、燃气锅炉效率；/>、/>、/>分别为购电量，CHP机组耗气量、燃气锅炉耗气量；/>、/>、/>、/>分别为电储能系统充放电功率、热储能系统充放热功率；/>、/>分别为分布式能源发电、发热功率；/>为电制冷机组消耗电功率，/>为吸收式制冷机组消耗热功率；/>、/>分别为电制冷机组和吸收式制冷机组产冷功率；、/>为流入能源站的电功率、热功率；

所述能源站模型需要满足供能设备容量约束和储能设备容量约束；

所述优化框架包括多个能源站之间通过电力联络线及热力联络线进行互联；多个能源站通过信息交互服务器进行信息交互；能源站与配电网之间通过电量配额调度中心与配电网交互必要的信息；

分别以互联能源站以运行成本最低为优化目标，建立系统经济运行目标函数，以配电网全天运行网络网损最小为优化目标，建立目标函数，两个目标函数形成优化调度模型；

将优化调度模型的求解问题采用交替方向乘子法转化为多个子问题，具体将优化调度模型的求解问题分别解耦为互联能源站以运行成本最低和配电网全天运行网络网损最小两个子问题，分别迭代求解，当满足收敛条件后，记录求出的最优解；

按照最优解调整综合能源系统内各能源站在配电网中的接入方式、配电网的网络拓扑及能源站内部各设备出力情况。

2.如权利要求1所述的一种计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是：各能源站的运行成本包括从配电网购电成本，购气成本以及能源站内部各类设备的运行维护成本。

3.如权利要求1所述的一种计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是：所述收敛条件包括原始残差小于第一设定值，和收敛残差小于第二设定值。

4.如权利要求1所述的一种计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度方法，其特征是：在求解过程中，引入自适应步长调节机制，来加快算法整体收敛过程，根据每一次的迭代的结果，对惩罚因数进行动态调整。

5.一种计及配电网灵活性的综合能源系统分布式优化调度系统，用于实现如权利要求1-4任一项权利要求所述的方法，其特征是：包括：

建模模块，被配置为对综合能源系统的配电网、能源站进行分别建模；以多个能源站之间能量互联互通，信息交互为优化框架，对各能源站的交互进行建模；

优化模型构建模块，被配置为分别以互联能源站以运行成本最低为优化目标，建立系统经济运行目标函数，以配电网全天运行网络网损最小为优化目标，建立目标函数，两个目标函数形成优化调度模型；

求解计算模块，被配置为将优化调度模型的求解问题采用交替方向乘子法转化为多个子问题，分别迭代求解，当满足收敛条件后，记录求出的最优解；

优化调控模块，被配置为按照最优解调整综合能源系统内各能源站在配电网中的接入方式、配电网的网络拓扑及能源站内部各设备出力情况。