CN114648164A - 基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,其包括:当配电网中发生局部断电后,在第一阶段,利用户用型微电网的自治优化调度目标函数在调度时段内对每个户用型微电网进行调度计算;在第二阶段,根据上报的微电网信息,利用多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数对多微电网系统中所有户用型微电网进行全局集中调度,得到下一调度时段各个户用型微电网的能量互济安排;利用两阶段滚动优化调度方法对户用型微电网和多微电网系统进行双层的能量优化调度管理,直至极端情况结束。本发明能够在配电网出现极端情况时对配电网中的能源进行合理的安排和使用,提高能源利用率并削减负荷在极端环境下的削减数量。

Description

基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法
技术领域
本发明涉及一种基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,属于综合能源系统经济调度技术领域。
背景技术
21世纪以来,我国电网发展迅速,呈现出高比例可再生能源和高比例电力电子装备接入、负荷多元化以及信息与物理系统高度融合等特点。在我国能源转型的背景下,可再生能源发电,如风电、光伏等,以集中或分散的形式广泛接入电网,其出力的波动性、间歇性和随机性给电网安全运行带来了挑战。在荷侧,分布式发电分散接入、区域综合能源系统兴起、电气化交通负荷大量接入以及各种基础设施电气化程度加深、负荷多元化特点日益凸显,负荷参与电网调节的能力有所提升,同时多元化负荷也给电网运行带来了诸多不确定性。电网的形态和运行方式日趋复杂,对电力系统安全运行提出了新要求。
微电网(microgrid)作为一种新型能源组织形式,可将分布式电源、多样性负荷、储能装置等单元有效地囊括在内,为可再生能源及储能系统的灵活接入提供了良好平台,有助于消纳可再生能源、推动清洁低碳的能源体系建设。从运行模式角度,微电网可分为孤岛型和并网型,其中,孤岛型微电网,调度过程以自身负荷供电可靠性为主,孤立运行的微电网既可以满足一片电力负荷聚集区的能量需要自治运行,也可以给电网辐射不到的其他区域进行独立供电,结构更加灵活,调度过程也更具有挑战性。
随着微电网技术的不断发展,由多个微电网组成的多微电网系统可以通过互联互济对系统中的资源进行合理调控,其中户用型微电网作为用户分布式能源利用和智能用电的有效载体,主要涉及智能用电、需求侧管理、分布式发电以及微电网技术,由于其实现用户个性化、差异化供电服务的特点,所以户用型微电网在智能微电网中的比例逐渐增高。户用型微电网中逐步出现诸多共享资源,如共享储能、共享照明负荷等。如何对多微网中的共享资源进行有效的调度管理,以及如何对多微电网系统进行有效管理成为当今的一个研究热点。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题,本发明提出了基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,在配电网出现极端情况时,通过户用型微电网本身调度和多微电网全局调度,对配电网中的能源进行合理的安排和使用,能够提高能源利用率并削减负荷在极端环境下的削减数量。
为解决上述技术问题,本发明采用了如下技术手段:
本发明提出了基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,包括如下步骤:
步骤1、当配电网中发生局部断电后,在SoS架构下得到多个户用型微电网组成的多微电网系统;
步骤2、在第一阶段,利用户用型微电网的自治优化调度目标函数在调度时段内对每个户用型微电网进行调度计算;
步骤3、将户用型微电网每个调度时段调度后的微电网信息上报至上层多微电网系统;
步骤4、在第二阶段,根据上报的微电网信息,利用多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数对多微电网系统中所有户用型微电网进行全局集中调度,得到下一调度时段各个户用型微电网的能量互济安排;
步骤5、根据能量互济安排控制户用型微电网进行功率传输和调度;
步骤6、判断配电网是否全面恢复供电;
步骤7、如果没有全面恢复供电,则利用两阶段滚动优化调度方法重复步骤1~7,对户用型微电网和多微电网系统进行双层的能量优化调度管理;
步骤8、如果全面恢复供电,则结束优化调度操作。
进一步的,多微电网系统中的户用型微电网至少包括光伏发电单元、风力发电单元、储能单元和居民负荷单元。
进一步的,户用型微电网的自治优化调度目标函数的建立方法为:
获取户用型微电网的子微网本地能量管理层调度模型,即MGCC模型;
根据MGCC模型建立户用型微电网的自治优化调度目标函数及其约束条件;
其中,MGCC模型包括光伏发电单元在标准额定条件下的输出功率模型、风力发电单元输出功率模型、储能系统单元模型和户用型微电网负荷单元模型。
进一步的,户用型微电网的自治优化调度目标函数的表达式如下:
Figure BDA0003560380840000031
其中,Ccl,i,t表示t时刻户用型微电网i中调节负荷以及转移负荷所花费的成本,Cre,i,t表示t时刻户用型微电网i中可再生能源的成本,可再生能源包括光伏能源和风机风力能源,Ces,i,t表示t时刻户用型微电网i中储能运行成本,Li,t表示t时刻户用型微电网i的负荷总值,Ls,i,t表示t时刻户用型微电网i的负荷切除总值,i=1,2,…,N,多微电网系统中共有N个户用型微电网,k为断电发生时刻,T为第一阶段的调度周期时长;
Figure BDA0003560380840000041
其中,l1表示可转移负荷,Nl1为户用型微电网i中可转移负荷l1的数量,
Figure BDA0003560380840000042
表示户用型微电网i内可转移负荷l1的转移成本系数,
Figure BDA0003560380840000043
表示t时刻户用型微电网i可转移负荷l1的负荷切除功率,ΔT1为可转移负荷处于被切除状态持续的时间,ΔT2为可调节负荷处于被调节状态持续的时间,l2表示可调节负荷,Nl2为可调节负荷l2的数量,
Figure BDA0003560380840000044
表示户用型微电网i内可调节负荷l2的调节成本系数,
Figure BDA0003560380840000045
表示t时刻户用型微电网i可调节负荷l2的负荷调节功率;
Cre,i,t包括光伏发电成本和风机风力发电成本,Cre,i,t的计算公式如下:
Figure BDA0003560380840000046
0≤Pr,i,t≤Pr,t,max (4)
其中,NR为户用型微电网i中可再生能源的数量,Cre,i表示户用型微电网i内可再生能源的发电成本系数,Pr,i,t表示户用型微电网i内可再生能源r在t时刻的发电功率,Pr,t,max表示可再生能源r在t时刻可再生能源的预测值,Δt为调度间隔;
Ces,i,t的计算公式如下:
Figure BDA0003560380840000051
其中,B为户用型微电网i中储能装置的总数,Ces,i表示户用型微电网i的储能装置充放电功率的成本系数,Pch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的充电功率,Pdch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的放电功率。
进一步的,户用型微电网的自治优化调度目标函数的约束条件如下:
Figure BDA0003560380840000052
其中,δch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的充电状态变量,Pch,i,max表示户用型微电网i的储能充电功率的最大值,δdch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的放电状态变量,Pdch,i,max表示户用型微电网i的储能放电功率的最大值,Eb,min表示储能装置b的容量上限,Eb,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的剩余容量,Eb,max表示储能装置b的容量下限,μch,b表示储能装置b的充电功率,μdch,b表示储能装置b的放电功率,b=1,2,…,B;
户用型微电网i在进行自身调度时满足的功率平衡约束条件为:
Figure BDA0003560380840000061
其中,Pr,i,t表示户用型微电网i中可再生能源r在t时刻的发电功率,ΔP0,t表示t时刻户用型微电网之间的功率交换值。
进一步的,上报至上层多微电网系统的微电网信息包括每个户用型微电网未使用的发电容量、储能容量和削减的负荷。
进一步的,多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数的建立方法为:
获取多微电网系统全局协调优化层功率平衡模型及其功率平衡约束条件;
根据功率平衡模型及其功率平衡约束条件建立多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数。
进一步的,多微电网系统全局协调优化层功率平衡模型的表达式如下:
Figure BDA0003560380840000062
其中,Rd,i,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的可再生能源的发电功率,Bd,i,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的储能的发电功率,Tp,ij,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网j给户用型微电网i输送的功率,Tn,ij,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i给户用型微电网j输送的功率,Ld,i,k+1表示k+1时段第一、第二阶段的切负荷量与转移负荷量之和,Lsd,i,k+1表示k+1时段第二阶段的切负荷量与转移负荷量之和,i=1,2,…,N,多微电网系统中共有N个户用型微电网;
多微电网系统全局协调优化层功率平衡模型的功率平衡约束条件为:
Figure BDA0003560380840000071
其中,Rd,i,k+1,max表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的可再生能源的最大发电功率,Bd,i,k+1,max表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的储能的最大发电功率,
Figure BDA0003560380840000072
表示k+1时段内户用型微电网i和户用型微电网j之间的连接状态变量,Tij,k+1,max表示k+1时段内户用型微电网i和户用型微电网j之间的功率传输线的最大传输功率限制。
进一步的,多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数的表达式如下:
Figure BDA0003560380840000073
其中,Δt为调度间隔,cre,i表示户用型微电网i内可再生能源的发电成本系数,ces,i表示户用型微电网i的储能装置充放电功率的成本系数,ccl,i表示负荷切除及调度的成本系数,ct,ij表示户用型微电网i和户用型微电网j之间功率传输线的功率传输成本系数。
进一步的,在步骤7中,如果没有全面恢复供电,则延迟固定调度间隔时间后利用两阶段滚动优化调度方法重复步骤1~7。
采用以上技术手段后可以获得以下优势:
本发明提出了一种基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,根据户用型微电网的特点和SoS架构的优势,给出了户用型微电网的自治优化调度目标函数和多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数,并通过两个目标函数对配电网极端情况下的调度进行了双层级滚动优化,能够在极端情况下以追求系统整体效果为目标,协调具有复杂交互行为的微电网群,对能源进行合理的安排和使用,通过最大程度利用多微电网系统的发电资源,达到供电最大化的效果,提高了能源的利用率并且削减了负荷在极端环境下的削减数量,能有效的保证居民在极端环境下的生活质量。
本发明方法在应对极端情况时具有更强的韧性,可用于实际工程中电网的优化调度问题以及实际工程中大规模大系统的优化问题,对社会电力工程的整体协调优化运行有益。
附图说明
图1为本发明一种基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法的步骤流程图;
图2为本发明实施例中SoS架构下多微电网系统的示意图;
图3为本发明实施例中多微电网系统的能量管理流程图;
图4为本发明实施例中多微电网两阶段滚动优化调度管理方案图;
图5为本发明实施例中配电网极端情况出现下的仿真算法调度成本计算结果图;
图6是本发明实施例中配电网极端情况出现下的仿真算法负荷削减量计算结果图;
图7是本发明实施例中配电网极端情况出现下的仿真算法成本及切负荷比例计算结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明:
本发明提出了基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,如图1、4所示,具体包括如下步骤:
步骤1、当配电网中发生局部断电后,在SoS架构下得到多个户用型微电网组成的多微电网系统。
SoS(system of systems)体系指为完成某个特定使命或任务,由大量功能相互独立,操作具有交互性的系统,按照一定约束条件组成一个全新的系统。在SoS架构下,多个子系统能够通过某些一致的目的组成一个新系统,并在新系统下共同运行,以实现比子系统单独运行更好的功能。如图2所示,在系统中,资源D可以为所有子系统共享,而资源B、E和F只能或只需要被多个子系统共享,其余的资源不参与共享。
在配电网中,当发生极端情况后,微电网失去与主网的连接,主网无法直接向微电网供电,系统进入极端情况运行状态,各子微电网调度本地资源来满足自身的负载需求,一旦子微电网出现电力不足的情况,多个微电网之间可以通过能量互济来弥补功率的空缺,因此当配电网中发生局部断电后,本发明可以在SoS架构下有选择的利用多个户用型微电网组成多微电网系统,具体组建规则可以根据电网事故发生的情况不同、区域不同,而自行智能组成不同的多微电网系统。
步骤2、在第一阶段,利用户用型微电网的自治优化调度目标函数在调度时段内对每个户用型微电网进行调度计算。
在本发明中,电网调度分为2个阶段,第一阶段是户用型微电网自身调度,第二阶段是多微电网全局调度,在第一阶段中,需要先建立户用型微电网的自治优化调度目标函数,具体方法如下:
步骤201、获取户用型微电网的子微网本地能量管理层调度模型,即MGCC模型。多微电网系统中的户用型微电网至少包括光伏发电单元、风力发电单元、储能单元和居民负荷单元,相应的,MGCC模型包括光伏发电单元在标准额定条件下的输出功率模型、风力发电单元输出功率模型、储能系统单元模型和户用型微电网负荷单元模型。
(1)光伏发电单元在标准额定条件下的输出功率模型,光伏发电单元输出功率可由标准额定条件(太阳辐照度GSTC=1KW/m2,电池温度TSTC=25℃,相对大气光学质量为AM1.5)下的输出功率、光照强度、环境温度得到,具体的表达式如下:
Figure BDA0003560380840000101
其中,Ppv为光伏发电单元在工作点的输出功率,Gc为工作点的太阳辐射照度,ε为功率温度系数,ε的取值为-0.0043℃-1,PSTC为标准额定条件下光伏发电系统的额定输出功率,Tc为工作点的电池温度。
(2)风力发电单元输出功率模型的表达式为:
Figure BDA0003560380840000111
其中,PWT(t)表示t时刻风力发电单元的输出功率,a=Pr/(vr 3-vci 3),b=vci 3/(vr 3-vci 3),v(t)为t时刻的风速,Pr为风力发电机的额定功率,vci为切入风速,vr为额定风速,vco为切除风速。
(3)储能系统单元模型,微电网中储能单元的能量是不断变化的,t+1时刻蓄电池的荷电状态(SOC)值St+1由t时刻的SOC值St及本时段内蓄电池的充放电功率决定:
Figure BDA0003560380840000112
其中,ρ为充放电效率,在本发明实施例中,充电时ρ取0.65~0.85,放电时ρ取0.95~1;Pbs为t时刻至t+1时刻的时段内蓄电池的充放电功率,充电时取正值,放电时取负值;Δt为时间间隔,Cbs为蓄电池额定容量,Ubs为蓄电池的额定电压。
(4)户用型微电网负荷单元模型,根据户用型微电网日常居民使用负荷特性可将家居负荷分为:固定负荷、时移负荷和可调负荷。户用型微电网t时段的总负荷单元模型为:
Ltotal(t)=Lbasic(t)+Lmove(t)+Lflex(t) (14)
其中,Ltotal(t)表示t时刻的总负荷,Lbasic(t)表示t时刻的固定负荷,Lmove(t)表示t时刻的时移负荷,Lflex(t)表示t时刻的可调负荷。
Lbasic(t)的表达式为:
Figure BDA0003560380840000121
其中,M为固定负荷的个数,Ubasic,m(t)表示t时刻第m种固定负荷的状态,取0或1,当Ubasic,m(t)=0时表示关闭,当Ubasic,m(t)=1时表示运行,Pbasic,m(t)表示t时刻第m种固定负荷的功率预测值。
Lmove(t)的表达式为:
Lmove(t)=Lmove-on(t-1)+Lmove-in(t)-Lmove-out(t) (16)
其中,Lmove-on(t-1)为t-1时刻持续至t时刻的负荷,Lmove-in(t)、Lmove-out(t)分别为t时刻移入和移出的负荷。
Lmove-on(t-1)、Lmove-in(t)和Lmove-out(t)的表达式为:
Figure BDA0003560380840000122
其中,E为t-1时刻持续负荷总数,Pmove-on,e为t-1时刻第e个持续负荷在t时刻的功率,J、D分别为t时刻移入和移出的负荷总数,Pmove-in,e、Pmove-out,e分别为t时刻移入和移出的负荷额定功率。
Lflex(t)的表达式为:
Figure BDA0003560380840000131
其中,R为可调负荷的总数,Uflex,γ(t)为t时刻第γ种可调负荷的状态,Uflex,γ(t)=1表示开启,Uflex,γ(t)=0表示关闭,PflexRate,γ为第γ种可调负荷的额定功率,Pflex,γ(t)为第γ种可调负荷的调整功率。
步骤202、根据MGCC模型建立户用型微电网的自治优化调度目标函数及其约束条件。
在第一阶段,子微电网实行本地MGCC下的自治管理。基于风、光可再生能源和负荷在调度周期T内的预测值,子微电网在最小化负荷缩减的情况下考虑成本最优,调度周期T内户用型微电网的自治优化调度目标函数的表达式如下:
Figure BDA0003560380840000132
其中,Ccl,i,t表示t时刻户用型微电网i中调节负荷以及转移负荷所花费的成本,Cre,i,t表示t时刻户用型微电网i中可再生能源的成本,可再生能源包括光伏能源和风机风力能源,Ces,i,t表示t时刻户用型微电网i中储能运行成本,Li,t表示t时刻户用型微电网i的负荷总值,Ls,i,t表示t时刻户用型微电网i的负荷切除总值,i=1,2,…,N,多微电网系统中共有N个户用型微电网,k为断电发生时刻,T为第一阶段的调度周期时长。
户用型微电网的自治优化调度目标函数是一个复合函数,为成本函数与切负荷后的剩余符合之比,当切除负荷量最小时,目标函数得到最优解。
在公示(19)中,Ccl,i,t的计算公式如下:
Figure BDA0003560380840000141
其中,l1表示可转移负荷,Nl1为户用型微电网i中可转移负荷l1的数量,
Figure BDA0003560380840000142
表示户用型微电网i内可转移负荷l1的转移成本系数,
Figure BDA0003560380840000143
表示t时段户用型微电网i可转移负荷l1的负荷切除功率,ΔT1为可转移负荷处于被切除状态持续的时间,ΔT2为可调节负荷处于被调节状态持续的时间,l2表示可调节负荷,Nl2为可调节负荷l2的数量,
Figure BDA0003560380840000144
表示户用型微电网i内可调节负荷l2的调节成本系数,
Figure BDA0003560380840000145
表示t时段户用型微电网i可调节负荷l2的负荷调节功率。
在公示(19)中,Cre,i,t包括光伏发电成本和风机风力发电成本,Cre,i,t的计算公式如下:
Figure BDA0003560380840000146
0≤Pr,i,t≤Pr,t,max (22)
其中,NR为户用型微电网i中可再生能源的数量,Cre,i表示户用型微电网i内可再生能源的发电成本系数,Pr,i,t表示户用型微电网i内可再生能源r在t时刻的发电功率,Pr,i,t可以通过MGCC模型中的光伏发电单元在标准额定条件下的输出功率模型、风力发电单元输出功率模型计算,Pr,t,max表示可再生能源r在t时刻可再生能源的预测值。在实际调度过程中,功率调度量不可以超过预测值,否则会出现错误,因此本发明给出了公式(22)作为公式(21)的约束条件。
在本发明实施例中,Ces,i,t主要考虑储能的充放电成本,计算公式如下:
Figure BDA0003560380840000151
其中,B为户用型微电网i中储能装置的总数,Ces,i表示户用型微电网i的储能装置充放电功率的成本系数,Pch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的充电功率,Pdch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的放电功率。
在第一阶段,户用型微电网进行调度计算的过程中,户用型微电网的自治优化调度目标函数需要满足一些约束条件,其中针对户用型微电网中各个单元的约束条件如下:
Figure BDA0003560380840000152
其中,δch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的充电状态变量,Pch,i,max表示户用型微电网i的储能充电功率的最大值,δdch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的放电状态变量,Pdch,i,max表示户用型微电网i的储能放电功率的最大值,Eb,min表示储能装置b的容量上限,Eb,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的剩余容量,Eb,max表示储能装置b的容量下限,μch,b表示储能装置b的充电功率,μdch,b表示储能装置b的放电功率,b=1,2,…,B。
除了公式(24)中的约束条件之外,第一阶段户用型微电网i在进行自身调度时,微电网内部能量流还需要满足的功率平衡约束条件:
Figure BDA0003560380840000161
其中,Pr,i,t表示户用型微电网i中可再生能源r在t时刻的发电功率,ΔP0,t表示t时刻内户用型微电网之间的功率交换值。
如果没有功率交换,则ΔP0,t=0。对于每个子微电网的每个调度时间段,系统可再生能源的发电功率、储能充放电功率与功率交换值的总值加上削减的负荷等于系统总负荷。
得到户用型微电网的自治优化调度目标函数后,将每个户用型微电网上采集或计算出的数据输入自治优化调度目标函数进行求解,在满足本地负荷的前提下,实现每个户用型微电网自身的优化运行。当户用型微电网出现功率供应不足时,各微电网通过子微电网控制中心(microgrid control center,MGCC)对本地供用电进行调度,并尝试最大程度地减少负载切除量,基于第一阶段的调度结果,将下一时段多余或不足的功率发送给SoS架构下的多微电网系统进行第二阶段的全局协调优化层。
步骤3、将户用型微电网每个调度时段调度后的微电网信息上报至上层多微电网系统。
当每个户用型微电网做好本地的第一阶段自治调度安排后,其需要想第二阶段SoS架构下组成的多微电网系统全局协调优化层提交未使用的发电容量、存储容量以及削减的负荷,以便上层多微电网系统进行第二阶段微电网间的能量交互调控。
如图4所示,户用型微电网MGCC模型中的时刻可以在时间轴上对应到具体的调度时段,比如,发生断电的时刻是k,之后系统开始进行调度,每次调度的时段用k+1、k+2表示,每个时段的时长是Δt,在k+1时段,未使用的发电容量、存储容量以及削减的负荷的表达式分别为:
Figure BDA0003560380840000171
Figure BDA0003560380840000172
Figure BDA0003560380840000173
其中,Rd,i,k+1,max表示多微电网系统在k+1时段接收到的户用型微电网i的可再生能源的未消纳发电量,
Figure BDA0003560380840000174
表示经过第一阶段优化调度后可再生能源r在t时段的发电功率,Bd,i,k+1,max表示k+1时段户用型微电网i考虑放电约束的可用的储能剩余容量,
Figure BDA0003560380840000175
表示k+1时段户用型微电网i的储能装置经第一阶段优化调度后剩余容量,
Figure BDA0003560380840000176
表示经过第一阶段优化调度后k+1时段户用型微电网i的储能装置b的放电功率,Ld,i,k+1表示k+1时段户用型微电网i切负荷之和,
Figure BDA0003560380840000177
表示经过第一阶段优化调度后户用型微电网i负荷l的负荷切除功率。
步骤4、在第二阶段,根据上报的微电网信息,利用多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数对多微电网系统中所有户用型微电网进行全局集中调度,得到下一调度时段各个户用型微电网的能量互济安排。
在第二阶段,多微电网系统需要结合其下层所有户用型微电网的情况建立多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数,具体操作如下:
步骤401、获取多微电网系统全局协调优化层功率平衡模型及其功率平衡约束条件。
功率平衡模型的表达式如下:
Figure BDA0003560380840000181
其中,Rd,i,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的可再生能源的发电功率,Bd,i,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的储能的发电功率,Tp,ij,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网j给户用型微电网i输送的功率,Tn,ij,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i给户用型微电网j输送的功率,Ld,i,k+1表示k+1时段第一、第二阶段的切负荷量与转移负荷量之和,Lsd,i,k+1表示k+1时段第二阶段的切负荷量与转移负荷量之和。
在本发明实施例中,由于微电网间的功率单向传输,所以当微电网j给微电网i输送功率时,Tp,ij,k+1为功率传输值,Tn,ij,k+1为0,反之则Tn,ij,k+1为功率传输值,Tp,ij,k+1为0。
功率平衡模型中的各项参数需要满足功率平衡约束条件,具体如下:
Figure BDA0003560380840000191
其中,Rd,i,k+1,max表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的可再生能源的最大发电功率,Bd,i,k+1,max表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的储能的最大发电功率,
Figure BDA0003560380840000192
表示k+1时段内户用型微电网i和户用型微电网j之间的连接状态变量,若有连接且有功率传送,则
Figure BDA0003560380840000193
的值为1,否则
Figure BDA0003560380840000194
的值为0,Tij,k+1,max表示k+1时段内户用型微电网i和户用型微电网j之间的功率传输线的最大传输功率限制。
步骤402、根据功率平衡模型及其功率平衡约束条件建立多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数。
在第二阶段的调度过程中,SoS架构下的多微电网系统全局协调优化层为其下层的多个户用型微电网安排能量互济,以使系统负荷缩减进一步减小,系统仍在负荷缩减最小化的前提下保证经济型,此时SoS架构下多个户用型微电网组成的多微电网系统全局协调优化层能量管理目标函数为:
Figure BDA0003560380840000195
其中,cre,i表示户用型微电网i内可再生能源的发电成本系数,ces,i表示户用型微电网i的储能装置充放电功率的成本系数,ccl,i表示负荷切除及调度的成本系数,ct,ij表示户用型微电网i和户用型微电网j之间功率传输线的功率传输成本系数。
在公式(31)中,中括号内的部分是所有发电、切负荷成本和功率传输成本之和,
Figure BDA0003560380840000201
是执行完第二阶段调度后的最终剩余负荷。
得到多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数后,将户用型微电网上报的微电网信息带入到全局协调优化层调度目标函数中,对目标函数进行求解,得到下一调度时段各个户用型微电网的能量互济安排,即下一个调度时段各个户用型微电网需要向其他微电网输出的功率、微电网自身需要切除的负荷等。
步骤5、根据能量互济安排控制户用型微电网进行功率传输和调度。在第二阶段下,SoS架构下的多微电网系统全局协调优化层汇总各子微电网能量互济的信息,协调安排其余微电网的富余资源补偿功率缺失,并安排相应的电力交易,各子微电网根据多微电网系统全局协调优化层发出的调度指令调整各自的调度安排,如图3所示。
步骤6、判断配电网是否全面恢复供电。在每次多微电网系统全局协调优化层发出指令后,都需要检查配电网的极端情况是否结束,以进行下一个阶段的调度安排。
步骤7、如果没有全面恢复供电,则延迟固定调度间隔时间后利用两阶段滚动优化调度方法重复步骤1~7,对户用型微电网和多微电网系统进行双层的能量优化调度管理。
步骤8、如果全面恢复供电,则结束优化调度操作,完成此次配电网断电的调度操作。
为了验证本发明方法的效果,本发明实施例给出了如下对比实验:
假设每次配电网发生极端情况(出现断电)的持续时间为8h,每次发生极端情况后,分别通过传统能力管理方法、户用型微电网独立运行方法和本发明方法进行电网能量调度,对一天内24个时段发生故障分别进行计算,可以得到3种方法下负荷削减指标量化值及故障时间内的总成本,具体结果如图5、图6、图7所示,从图中可以看出,本发明方法的调度成本、负荷削减量、成本及切负荷比例均低于传统能力管理方法和户用型微电网独立运行方法,本发明能够充分利用户用型微电网的共享资源,在降低调度成本的同时减少负荷削减量。
与现有技术相比,本发明方法利用SoS架构针对大型、独立、差异化复杂系统之间的相互协调和操作问题的优势,结合户用型微电网负荷种类多、负荷使用规律特征明显等特点,并且考虑了风、光可再生能源在微电网中的消纳使用,给出了户用型微电网的自治优化调度目标函数和多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数,并通过两个目标函数对配电网极端情况下的调度进行了双层级滚动优化,能够在极端情况下以追求系统整体效果为目标,协调具有复杂交互行为的微电网群,对能源进行合理的安排和使用,通过最大程度利用多微电网系统的发电资源,达到供电最大化的效果,提高了能源的利用率并且削减了负荷在极端环境下的削减数量,能有效的保证居民在极端环境下的生活质量。本发明方法在应对极端情况时具有更强的韧性,可用于实际工程中电网的优化调度问题以及实际工程中大规模大系统的优化问题,对社会电力工程的整体协调优化运行有益。
在模型建立上,本发明详细考虑了研究前沿的户用型子微电网以及其在SoS架构下组成的多微电网模型,包括线路损耗和各种安全运行约束条件,结合户用型微电网负荷种类繁多且分类细致的特点,对微电网用户负荷进行了较为具体的划分,调度成本的计算中充分考虑了用户的用电特点,进行时移负荷与可切负荷的分类计算,符合现代人的用电观念,对提升居民在极端情况下电力使用感受、降低停电对生活带来的负面影响方面有益,通过SoS架构的能量互济以及“成本/持续供电负荷”的目标函数比例形式,提高了多微电网系统在联合运行情况下的资源利用率,削减了负荷的切除量,降低了总调度成本,对社会电力系统总体安全经济运行有益。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1、当配电网中发生局部断电后,在SoS架构下得到多个户用型微电网组成的多微电网系统;
步骤2、在第一阶段,利用户用型微电网的自治优化调度目标函数在调度时段内对每个户用型微电网进行调度计算;
步骤3、将户用型微电网每个调度时段调度后的微电网信息上报至上层多微电网系统;
步骤4、在第二阶段,根据上报的微电网信息,利用多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数对多微电网系统中所有户用型微电网进行全局集中调度,得到下一调度时段各个户用型微电网的能量互济安排;
步骤5、根据能量互济安排控制户用型微电网进行功率传输和调度;
步骤6、判断配电网是否全面恢复供电;
步骤7、如果没有全面恢复供电,则利用两阶段滚动优化调度方法重复步骤1~7,对户用型微电网和多微电网系统进行双层的能量优化调度管理;
步骤8、如果全面恢复供电,则结束优化调度操作。
2.根据权利要求1所述的基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,其特征在于,多微电网系统中的户用型微电网至少包括光伏发电单元、风力发电单元、储能单元和居民负荷单元。
3.根据权利要求1或2所述的基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,其特征在于,户用型微电网的自治优化调度目标函数的建立方法为:
获取户用型微电网的子微网本地能量管理层调度模型,即MGCC模型;
根据MGCC模型建立户用型微电网的自治优化调度目标函数及其约束条件;
其中,MGCC模型包括光伏发电单元在标准额定条件下的输出功率模型、风力发电单元输出功率模型、储能系统单元模型和户用型微电网负荷单元模型。
4.根据权利要求1所述的基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,其特征在于,户用型微电网的自治优化调度目标函数的表达式如下:
Figure FDA0003560380830000021
其中,Ccl,i,t表示t时刻户用型微电网i中调节负荷以及转移负荷所花费的成本,Cre,i,t表示t时刻户用型微电网i中可再生能源的成本,可再生能源包括光伏能源和风机风力能源,Ces,i,t表示t时刻户用型微电网i中储能运行成本,Li,t表示t时刻户用型微电网i的负荷总值,Ls,i,t表示t时刻户用型微电网i的负荷切除总值,i=1,2,…,N,多微电网系统中共有N个户用型微电网,k为断电发生时刻,T为第一阶段的调度周期时长;
Ccl,i,t的计算公式如下:
Figure FDA0003560380830000022
其中,l1表示可转移负荷,Nl1为户用型微电网i中可转移负荷l1的数量,
Figure FDA0003560380830000031
表示户用型微电网i内可转移负荷l1的转移成本系数,
Figure FDA0003560380830000032
表示t时刻户用型微电网i可转移负荷l1的负荷切除功率,ΔT1为可转移负荷处于被切除状态持续的时间,ΔT2为可调节负荷处于被调节状态持续的时间,l2表示可调节负荷,Nl2为可调节负荷l2的数量,
Figure FDA0003560380830000033
表示户用型微电网i内可调节负荷l2的调节成本系数,
Figure FDA0003560380830000034
表示t时刻户用型微电网i可调节负荷l2的负荷调节功率;
Cre,i,t包括光伏发电成本和风机风力发电成本,Cre,i,t的计算公式如下:
Figure FDA0003560380830000035
0≤Pr,i,t≤Pr,t,max
其中,NR为户用型微电网i中可再生能源的数量,Cre,i表示户用型微电网i内可再生能源的发电成本系数,Pr,i,t表示户用型微电网i内可再生能源r在t时刻的发电功率,Pr,t,max表示可再生能源r在t时刻可再生能源的预测值,Δt为调度间隔;
Ces,i,t的计算公式如下:
Figure FDA0003560380830000036
其中,B为户用型微电网i中储能装置的总数,Ces,i表示户用型微电网i的储能装置充放电功率的成本系数,Pch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的充电功率,Pdch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的放电功率。
5.根据权利要求4所述的基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,其特征在于,户用型微电网的自治优化调度目标函数的约束条件如下:
Figure FDA0003560380830000041
其中,δch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的充电状态变量,Pch,i,max表示户用型微电网i的储能充电功率的最大值,δdch,b,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的放电状态变量,Pdch,i,max表示户用型微电网i的储能放电功率的最大值,Eb,min表示储能装置b的容量上限,Eb,i,t表示户用型微电网i的储能装置b在t时刻的剩余容量,Eb,max表示储能装置b的容量下限,μch,b表示储能装置b的充电功率,μdch,b表示储能装置b的放电功率,b=1,2,…,B;
户用型微电网i在进行自身调度时满足的功率平衡约束条件为:
Figure FDA0003560380830000042
其中,Pr,i,t表示户用型微电网i中可再生能源r在t时刻的发电功率,ΔP0,t表示t时刻户用型微电网之间的功率交换值。
6.根据权利要求1所述的基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,其特征在于,上报至上层多微电网系统的微电网信息包括每个户用型微电网未使用的发电容量、储能容量和削减的负荷。
7.根据权利要求1所述的基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,其特征在于,多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数的建立方法为:
获取多微电网系统全局协调优化层功率平衡模型及其功率平衡约束条件;
根据功率平衡模型及其功率平衡约束条件建立多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数。
8.根据权利要求7所述的基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,其特征在于,多微电网系统全局协调优化层功率平衡模型的表达式如下:
Figure FDA0003560380830000051
其中,Rd,i,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的可再生能源的发电功率,Bd,i,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的储能的发电功率,Tp,ij,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网j给户用型微电网i输送的功率,Tn,ij,k+1表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i给户用型微电网j输送的功率,Ld,i,k+1表示k+1时段第一、第二阶段的切负荷量与转移负荷量之和,Lsd,i,k+1表示k+1时段第二阶段的切负荷量与转移负荷量之和,i=1,2,…,N,多微电网系统中共有N个户用型微电网;
多微电网系统全局协调优化层功率平衡模型的功率平衡约束条件为:
Figure FDA0003560380830000061
其中,Rd,i,k+1,max表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的可再生能源的最大发电功率,Bd,i,k+1,max表示k+1时段内多微电网系统中的户用型微电网i在第二阶段提供的储能的最大发电功率,
Figure FDA0003560380830000062
表示k+1时段内户用型微电网i和户用型微电网j之间的连接状态变量,Tij,k+1,max表示k+1时段内户用型微电网i和户用型微电网j之间的功率传输线的最大传输功率限制。
9.根据权利要求1或8所述的基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,其特征在于,多微电网系统的全局协调优化层调度目标函数的表达式如下:
Figure FDA0003560380830000063
其中,Δt为调度间隔,cre,i表示户用型微电网i内可再生能源的发电成本系数,ces,i表示户用型微电网i的储能装置充放电功率的成本系数,ccl,i表示负荷切除及调度的成本系数,ct,ij表示户用型微电网i和户用型微电网j之间功率传输线的功率传输成本系数。
10.根据权利要求1所述的基于SoS架构的多微电网自治协调多层级优化调度方法,其特征在于,在步骤7中,如果没有全面恢复供电,则延迟固定调度间隔时间后利用两阶段滚动优化调度方法重复步骤1~7。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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