CN115360717A - 用于综合能源的配电网调度方法、系统、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供一种用于综合能源的配电网调度方法、系统、设备及介质，所述方法包括获取接入配电网的电动汽车的电力需求、可再生能源的电能信息，以及发电机的发电信息；基于配电网的发电机类型以及发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案；基于电力需求、可再生能源对应的电能信息，设定电动汽车对应的第二约束和可再生能源对应的第三约束，以及综合电动汽车和可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案；综合静态配电网调度方案与动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案。本公开的方法能够促进可再生资源的消纳，提高配电网的调度效率。
Description
技术领域
本公开涉及配电网调度技术领域，尤其涉及一种用于综合能源的配电网调度方法、系统、设备及介质。
背景技术
经济调度（Economic Dispatch, ED）是现代电力系统的运行和规划中的主要问题，其最终目的是通过采用最佳的发电机组合来最大程度地降低燃料成本，并且ED还有助于提高电力系统的安全性和可靠性。ED已成为平衡电能供需差距不可或缺的解决方法，而且涉及许多约束。
除此之外，大型间歇性能源的引入使得ED问题增加了更多约束条件。随着约束数量的增加，ED问题不仅非常复杂且高度非线性。近年来，电动汽车利用率的提高和可再生能源的普及，对传统电力系统产生了很大的影响。可再生能源的间歇性输出以及电动汽车的不均衡使用模式对电力系统的经济运行产生更大的影响。正因为商用电动汽车的充电方式以及可再生能源的间歇性都会对电力系统的高峰需求产生重大影响。
上述考虑电动汽车和可再生能源的经济调度问题就属于非线性问题，广泛使用的启发式优化技术可用于解决非线性问题，主要包括经典、分析和元启发式三种方法，诸如Lambda迭代法（Lambda Iteration Method, LIM），线性规划（Linear Programming, LP），二次规划（Quadratic Programming, QP）和梯度方法（Gradient Method, GM）等经典方法都用于解决配电网经济调度问题。这些方法的缺点是计算时间长，迭代次数多、约束处理能力差。
申请号为201810560803.0，发明名称为“配电网无功功率优化控制方法”，公开了：利用飞蛾火焰优化算法解决配电网无功功率优化控制问题，将来自每个飞蛾的控制变量映射到负载流量日期，然后通过matpower软件计算负载流量获得传输损耗；在每次迭代中，每个飞蛾更新位置相对于火焰，在更新位置之后，获得对应的飞蛾的传输损耗；更新的控制变量将被检查是否超出限制，如果控制变量超出限制，它们将被标记在下限和上限，以获得准确的结果。
但是此种方法用于解决配电网无功功率优化控制问题，并未考虑只有发电机以及接入电动汽车和可再生能源所造成的动态经济负荷分配，并且对于发电成本问题，对比文件文件并未涉及，也并未关注电动汽车的充电耗损。
公开于本申请背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本申请的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本公开实施例提供一种用于综合能源的配电网调度方法、系统、设备及介质，能够至少解决现有技术中的部分问题。
本公开实施例的第一方面，
提供一种用于综合能源的配电网调度方法，所述方法包括：
获取接入配电网的电动汽车的电力需求、可再生能源的电能信息，以及发电机的发电信息，其中，
所述电动汽车的电力需求包括电动汽车的充电功率和第一发电功率，所述可再生能源的电能信息包括第二发电功率和发电成本，所述发电机的发电信息包括发电机数量以及第三发电功率；
基于所述配电网的发电机类型以及所述发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案；
基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案；
综合所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案。
在一种可选的实施方式中，
基于所述配电网的发电机类型以及所述发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案的方法包括：
基于所述配电网的发电机类型，以及所述发电信息，确定每一类型的发电机的发电功率的上限与下限，设定发电机对应的第一约束，其中，所述第一约束用于指示所述发电机的功率容量约束；
根据所述配电网的发电机类型，确定每一类型发电机对应的平均发电功率；
通过所述发电信息以及所述配电网的发电机类型，获取每一类型发电机的不同形式成本对应的权重参数，设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案，其中，所述静态配电网调度方案用于指示满足所述发电机的第一约束并且最小化发电机成本。
在一种可选的实施方式中，
在基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案之前，所述方法还包括：
基于所述电动汽车的电力需求，确定所述电动汽车在各个时刻充电功率的期望值与方差；
通过所述电动汽车在各个时刻充电功率的期望值与方差，将所述电动汽车的充电功率进行区间数表示，确定所述电动汽车对应的调度影响因子，其中，所述调度影响因子包括各个时刻所述电动汽车的充电功率的偏差值；
设定所述电动汽车对应的潮流平衡约束以及调度优化目标函数，并通过区间优化算法对所述调度影响因子进行区间优化，降低所述调度影响因子对配电网造成的不确定性。
在一种可选的实施方式中，
设定所述电动汽车对应的潮流平衡约束以及调度优化目标函数，并通过区间优化算法对所述调度影响因子进行区间优化的方法包括：
所述电动汽车对应的潮流平衡约束如下公式所示：
其中，
分别表示t时刻电动汽车对应的有功功率和无功功率，
分别表示t时刻节点j和节点k的电压幅值区间，G、B分别表示节点导纳矩阵中的实部和虚部，
表示相位角偏差区间，n表示节点数量；
所述电动汽车对应的调度优化目标函数如下公式所示：
其中，
表示所述电动汽车对应的所述调度优化目标函数，
表示电动汽车在配电网中所造成的网络损失，
表示电动汽车对应的发电成本，T表示时间周期，
表示发电成本对应的权重参数；
通过所述区间优化算法将所述调度影响因子转换为优化区间值。
在一种可选的实施方式中，
基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案的方法包括：
基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，分别确定预设时间间隔内所述电动汽车的第一发电功率和所述可再生能源的第二发电功率；
根据所述第一发电功率和所述第二发电功率，以及预设时间间隔内所述电动汽车的第一发电成本和所述可再生能源的第二发电成本，设定综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数；
分别根据所述电动汽车的电荷状态以及充放电功率、所述可再生能源的发电功率，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束；
基于所述第二约束、所述第三约束以及所述第二目标函数，生成动态配电网调度方案。
在一种可选的实施方式中，
综合所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案的方法包括：
基于所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，设定第一目标值和第二目标值，其中，所述第一目标值用于指示当前空间中的局部最优解，所述第二目标值用于指示当前空间中的全局最优解；
根据所述第一目标值和所述第二目标值，确定与所述第一目标值对应的第一适应度值和所述第二目标值对应的第二适应度值；
确定所述第一目标值与所述第二目标值在当前空间的空间距离，根据所述空间距离、所述第一适应度和所述第二适应度，并通过自适应机制更新所述第一目标值直至达到预设优化条件；
将达到预设优化条件的值更新静态配电网调度方案与动态配电网调度方案中对应的值，将更新后的静态配电网调度方案与动态配电网调度方案作为综合配电网调度方案。
在一种可选的实施方式中，
所述第一目标值和所述第二目标值分别通过如下公式表示：
其中，M表示第一目标值，F表示第二目标值，p表示目标值的数量，v表示变量的数量，
表示第一目标值中第p行第v列的值，
表示第二目标值中第p行第v列的值；
更新静态配电网调度方案与动态配电网调度方案中对应的值的方法如下公式所示：
其中，
表示所述第一目标值与所述第二目标值在当前空间的空间距离；b表示常数，z表示[-1,1]区间的随机数，
表示第i个第一目标值，
表示第j个第二目标值。
本公开实施例的第二方面，
提供一种用于综合能源的配电网调度系统，所述系统包括：
第一单元，用于获取接入配电网的电动汽车的电力需求、可再生能源的电能信息，以及发电机的发电信息，其中，
所述电动汽车的电力需求包括电动汽车的充电功率和第一发电功率，所述可再生能源的电能信息包括第二发电功率和发电成本，所述发电机的发电信息包括发电机数量以及第三发电功率；
第二单元，用于基于所述配电网的发电机类型以及所述发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案；
第三单元，用于基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案；
第四单元，用于综合所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案。
本公开实施例的第三方面，
一种设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述中任意一项所述的方法。
本公开实施例的第四方面，
提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述中任意一项所述的方法。
本公开提供一种用于综合能源的配电网调度方法，所述方法包括：
获取接入配电网的电动汽车的电力需求、可再生能源的电能信息，以及发电机的发电信息，其中，
所述电动汽车的电力需求包括电动汽车的充电功率和第一发电功率，所述可再生能源的电能信息包括第二发电功率和发电成本，所述发电机的发电信息包括发电机数量以及第三发电功率；
基于所述配电网的发电机类型以及所述发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案；
通过确定配电网中发电机类型以及发电信息，能够分别为不同类型的发电机设定对应的约束和目标函数，在配电网中只存在发电机时，提供针对性的静态配电网调度方案，从而能够更加准确地确定接入可再生能源和电动汽车后对配电网所带来的不确定性影响因素，有利于后续降低不确定性影响因素对整体调度方案所带来的不利影响；
基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案；
通过确定电动汽车和可再生能源的约束与目标函数，能够充分考虑电动汽车充电需求以及可再生能源的不确定性，促进可再生能源的消纳，并且有利于提高配电网的功率平衡，统一配电网、电动汽车、可再生能源与发电机的经济性与安全性；
综合所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案。
基于配电网调度优化算法，综合静态配电网调度方案与动态配电网调度方案，在固定和间歇能源存在下充分解决静态和动态的经济调度分配问题，能够最大限度地降低功率消耗，同时最大限度地降低整体成本，通过采用最佳的发电机组合最大程度地降低燃料成本，并且还能够提高配电网的安全性和可靠性。
附图说明
图1为本公开实施例用于综合能源的配电网调度方法的流程示意图；
图2为本公开实施例生成综合配电网调度方案的流程示意图；
图3为本公开实施例用于综合能源的配电网调度系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
应当理解，在本公开的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。
应当理解，在本公开中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应当理解，在本公开中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。
应当理解，在本公开中，“与A对应的B”、“与A相对应的B”、“A与B相对应”或者“B与A相对应”，表示B与A相关联，根据A可以确定B。根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。A与B的匹配，是A与B的相似度大于或等于预设的阈值。
取决于语境，如在此所使用的“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。
下面以具体地实施例对本公开的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图1为本公开实施例用于综合能源的配电网调度方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括：
S101、获取接入配电网的电动汽车的电力需求、可再生能源的电能信息，以及发电机的发电信息；
示例性地，本公开实施例中所述电动汽车的电力需求包括电动汽车的充电功率和第一发电功率，所述可再生能源的电能信息包括第二发电功率和发电成本，所述发电机的发电信息包括发电机数量以及第三发电功率；
此外，本公开实施例中电力需求还可以包括充电期望荷电状态参数、额定充电功率、额定放电功率中至少一种；
本公开实施例的可再生能源可以包括热能、风能以及太阳能中至少一种，可再生能源的电能信息还可以包括热能、风能以及太阳能的发电机数量、装机容量以及出力数据中至少一种；
本公开实施例的发电机可以包括热力发电机以及具有阀点效应的热力发电机，发电信息可以包括发电机数量以及对应的发电功率。
S102、基于所述配电网的发电机类型以及所述发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案；
示例性地，本公开实施例的发电机类型以热力发电机以及具有阀点效应的热力发电机为例进行说明。需要说明的是，本公开实施例对发电机的类型和数量并不进行限定。
其中，第一约束用于指示所述发电机的功率容量约束，第一目标函数用于指示在满足第一约束条件的情况下，也即满足发电机的发电功率下，实现发电机的发电成本最低。
本公开实施例对不同类型的发电机设定对应的第一约束与对应的第一目标函数，能够针对每一类型的发电机的特性生成针对性地调度方案。
在一种可选的实施方式中，
基于所述配电网的发电机类型以及所述发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案的方法包括：
基于所述配电网的发电机类型，以及所述发电信息，确定每一类型的发电机的发电功率的上限与下限，设定发电机对应的第一约束，其中，所述第一约束用于指示所述发电机的功率容量约束；
根据所述配电网的发电机类型，确定每一类型发电机对应的平均发电功率；
通过所述发电信息以及所述配电网的发电机类型，获取每一类型发电机的不同形式成本对应的权重参数，设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案，其中，所述静态配电网调度方案用于指示满足所述发电机的第一约束并且最小化发电机成本。
示例性地，本公开实施例可以根据配电网的发电机类型，以及所述发电信息，确定每一类型的发电机的发电功率的上限与下限，设定发电机对应的第一约束，其中，第一约束可以按照如下公式表示：
其中，
表示发电机的发电功率，
分别表示发电功率的上限与下限。
不同类型的发电机对外输出功率以及发电成本并不相同，现有技术为了降低计算量，降低整体方案的求解难度，往往将不同类型的发电机视为同一种类型，而本公开实施例为了进一步降低发电机所带来的发电成本，针对不同的发电机类型不同形式成本设置对应的权重参数，由此设定不同类型的发电机对应的第一目标函数；
示例性地，以热力发电机以及具有阀点效应的热力发电机为例，可以为热力发电机对应的发电成本设置第一权重参数，为具有阀点效应的热力发电机对应的发电成本设置第二权重参数；本公开实施例第一目标函数可以如下公式所示：
其中，
表示发电机的发电成本，N表示发电机的数量，
分别表示热力发电机以及具有阀点效应的热力发电机的发电功率，
分别表示热力发电机成本函数对应的各个系数，
分别表示第一权重参数和第二权重参数。
通过确定配电网中发电机类型以及发电信息，能够分别为不同类型的发电机设定对应的约束和目标函数，在配电网中只存在发电机时，提供针对性的静态配电网调度方案，从而能够更加准确地确定接入可再生能源和电动汽车后对配电网所带来的不确定性影响因素，有利于后续降低不确定性影响因素对整体调度方案所带来的不利影响；
S103、基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案；
示例性地，本公开实施例中，电动汽车对应的第二约束可以包括电荷状态约束与功率约束，其中，
电荷状态约束可以如下公式所示：
其中，
表示时间间隔t电动汽车的电荷状态，
分别表示电荷状态的最大值和最小值；
功率约束可以如下公式所示：
其中，
分别表示时间间隔t电动汽车的充放电功率，
分别表示电动汽车充放电功率的最大值；
可再生能源对应的第三约束可以如下公式所示：
其中
分别表示太阳能和风能的发电功率，
表示渗透水平限制系数，
表示系统电力需求，m表示太阳能发电设备数量，n表示风能发电设备数量。
第二目标函数可以如下公式所示：
其中，P表示发电功率，F表示发电成本，T表示时间周期，
分别是在时间间隔t内由热能、太阳能、风能、电动汽车产生的发电功率，
分别是在时间间隔t内热能、太阳能、风能的发电成本，
表示电动汽车的直接发电成本。
本公开实施例的动态配电网调度方案用于指示满足第二约束、和第三约束的情况下，实现可再生能源和电动汽车用电成本最低。
在一种可选的实施方式中，
在基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案之前，所述方法还包括：
基于所述电动汽车的电力需求，确定所述电动汽车在各个时刻充电功率的期望值与方差；
通过所述电动汽车在各个时刻充电功率的期望值与方差，将所述电动汽车的充电功率进行区间数表示，确定所述电动汽车对应的调度影响因子，其中，调度影响因子包括各个时刻所述电动汽车的充电功率的偏差值；
设定所述电动汽车对应的潮流平衡约束以及调度优化目标函数，并通过区间优化算法对所述调度影响因子进行区间优化，降低所述调度影响因子对配电网造成的不确定性。
示例性地，现有配电网中因为电动汽车以及可再生能源的接入，随之也会引入调度影响因子，其中，配电网中调度影响因子主要包括可再生能源的有功出力，负荷水平以及电动汽车充电功率，而其中，电动汽车的充电功率是可控的调度影响因子，通过优化电动汽车的充电功率所带来的不确定性因素，不仅能够获得较小的网络损失，还能够保持足够的鲁棒性水平，避免配电网发生越限事故的可能性。
而本公开实施例的可以通过区间优化算法对调度影响因子进行区间优化，降低所述调度影响因子对配电网造成的不确定性，示例性地，本公开实施例的区间优化算法可以包括粒子群算法，本公开实施例对区间优化算法的具体类型并不进行限定。
在一种可选的实施方式中，
设定所述电动汽车对应的潮流平衡约束以及调度优化目标函数，并通过区间优化算法对所述调度影响因子进行区间优化的方法包括：
所述电动汽车对应的潮流平衡约束如下公式所示：
其中，
分别表示t时刻电动汽车对应的有功功率和无功功率，
分别表示t时刻节点j和节点k的电压幅值区间，G、B分别表示节点导纳矩阵中的实部和虚部，
表示相位角偏差区间，n表示节点数量；
所述电动汽车对应的调度优化目标函数如下公式所示：
其中，
表示所述电动汽车对应的所述调度优化目标函数，
表示电动汽车在配电网中所造成的网络损失，
表示电动汽车对应的发电成本，T表示时间周期，
表示发电成本对应的权重参数；
可选地，本公开实施例的区间优化算法可以如下公式所示：
其中，
表示电动汽车标准参考损失，
表示不确定性等式约束的分布区间，
表示不确定性不等式约束的分布区间。
示例性地，本公开的区间优化算法能够将各个约束以及目标函数的值转换为区间数，而区间数可以表示为用区间表示的数，区间数的运算规则简单，为了获得更好的功率的平抑效果，可以利用电动汽车负荷的可转移性；并且区间数优化可以以百分百或者接近百分百的概率保证电力系统的安全稳定；
在实际调度中，根据电动汽车的实际入网参数可以对其进行充电调度，保证用户的出行需求，此外，通过区间优化来应对电网中的不确定量，保证最优解的可能性，提高整体方案的鲁棒性。
通过确定电动汽车和可再生能源的约束与目标函数，能够充分考虑电动汽车充电需求以及可再生能源的不确定性，促进可再生能源的消纳，并且有利于提高配电网的功率平衡，统一配电网、电动汽车、可再生能源与发电机的经济性与安全性；
S104、综合所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案。
示例性地，本公开实施例的配电网调度优化算法可以包括改进的飞蛾扑火算法，综合配电网调度方案用于指示满足静态配电网调度方案与动态配电网调度方案的约束条件的情况下，通过最佳发电机组合实现最小化配电网中所有发电单元的发电成本。
在一种可选的实施方式中，图2为本公开实施例生成综合配电网调度方案的流程示意图，如图2所示，
综合所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案的方法包括：
基于所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，设定第一目标值和第二目标值，其中，所述第一目标值用于指示当前空间中的局部最优解，所述第二目标值用于指示当前空间中的全局最优解；
根据所述第一目标值和所述第二目标值，确定与所述第一目标值对应的第一适应度值和所述第二目标值对应的第二适应度值；
确定所述第一目标值与所述第二目标值在当前空间的空间距离，根据所述空间距离、所述第一适应度和所述第二适应度，并通过自适应机制更新所述第一目标值直至达到预设优化条件；
将达到预设优化条件的值更新静态配电网调度方案与动态配电网调度方案中对应的值，将更新后的静态配电网调度方案与动态配电网调度方案作为综合配电网调度方案。
示例性地，本公开实施例以配电网调度优化算法包括改进的飞蛾扑火算法为例进行说明，需要说明的是，本公开实施例的配电网调度优化算法还可以包括其他能够优化配电网调度的算法，本公开实施例对配电网调度优化算法的类型并不进行限定。
可选地，本公开实施例改进的飞蛾扑火算法是在飞蛾扑火算法的基础上改进而来的。飞蛾等蝶类昆虫绕火焰飞行时都会有一种特殊的横向导航方法，该方法表现为每只飞蛾与光源保持一定的角度并朝着火焰的位置绕光源飞行，这种自然现象抽象为飞蛾扑火算法，在算法中每只飞蛾对应优化问题的可行解，其在空间的位置对应优化问题的变量，火焰对应最优解，整个优化问题相当于飞蛾作为搜索个体在空间中搜索火焰的位置。
而本申请改进的飞蛾扑火算法采用基于随机游走的概率分布来使位置脱离局部最优，其中，随机游动分布方程如下公式所示：
其中，
分别表示t时刻和t+1时刻飞蛾的数量，
是[0,1]的随机数，
表示常数，rnd（d）表示随机函数，
表示给定概率空间的随机过程，
表示伽马函数。
在一种可选的实施方式中，
所述第一目标值和所述第二目标值分别通过如下公式表示：
其中，M表示第一目标值，F表示第二目标值，p表示目标值的数量，v表示变量的数量，
表示第一目标值中第p行第v列的值，
表示第二目标值中第p行第v列的值；
更新静态配电网调度方案与动态配电网调度方案中对应的值的方法如下公式所示：
其中，
表示所述第一目标值与所述第二目标值在当前空间的空间距离；b表示常数，z表示[-1,1]区间的随机数，
表示第i个第一目标值，
表示第j个第二目标值。
可以通过如下公式表示第一适应度值和第二适应度值：
其中，FM表示第一适应度值，
表示第一适应度的数量，FF表示第二适应度值，
表示第二适应度的数量。
示例性地可以通过自适应机制，火焰的数量随着迭代次数的增加而减少，火焰数量的更新公式如下所示：
其中，round表示循环函数，FN表示火焰数量，
分别代表迭代次数、最大火焰数量和总迭代次数。
基于配电网调度优化算法，综合静态配电网调度方案与动态配电网调度方案，在固定和间歇能源存在下充分解决静态和动态的经济调度分配问题，能够最大限度地降低功率消耗，同时最大限度地降低整体成本，通过采用最佳的发电机组合最大程度地降低燃料成本，并且还能够提高配电网的安全性和可靠性。
本公开提供一种用于综合能源的配电网调度方法，所述方法包括：
获取接入配电网的电动汽车的电力需求、可再生能源的电能信息，以及发电机的发电信息，其中，
所述电动汽车的电力需求包括电动汽车的充电功率和第一发电功率，所述可再生能源的电能信息包括第二发电功率和发电成本，所述发电机的发电信息包括发电机数量以及第三发电功率；
基于所述配电网的发电机类型以及所述发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案；
通过确定配电网中发电机类型以及发电信息，能够分别为不同类型的发电机设定对应的约束和目标函数，在配电网中只存在发电机时，提供针对性的静态配电网调度方案，从而能够更加准确地确定接入可再生能源和电动汽车后对配电网所带来的不确定性影响因素，有利于后续降低不确定性影响因素对整体调度方案所带来的不利影响；
基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案；
通过确定电动汽车和可再生能源的约束与目标函数，能够充分考虑电动汽车充电需求以及可再生能源的不确定性，促进可再生能源的消纳，并且有利于提高配电网的功率平衡，统一配电网、电动汽车、可再生能源与发电机的经济性与安全性；
综合所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案。
基于配电网调度优化算法，综合静态配电网调度方案与动态配电网调度方案，在固定和间歇能源存在下充分解决静态和动态的经济调度分配问题，能够最大限度地降低功率消耗，同时最大限度地降低整体成本，通过采用最佳的发电机组合最大程度地降低燃料成本，并且还能够提高配电网的安全性和可靠性。
图3为本公开实施例用于综合能源的配电网调度系统的结构示意图，如图3所示，所述系统包括：
第一单元31，用于获取接入配电网的电动汽车的电力需求、可再生能源的电能信息，以及发电机的发电信息，其中，
所述电动汽车的电力需求包括电动汽车的充电功率和第一发电功率，所述可再生能源的电能信息包括第二发电功率和发电成本，所述发电机的发电信息包括发电机数量以及第三发电功率；
第二单元32，用于基于所述配电网的发电机类型以及所述发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案；
第三单元33，用于基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案；
第四单元34，用于综合所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案。
本公开实施例的第三方面，
一种设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述中任意一项所述的方法。
本公开实施例的第四方面，
提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述中任意一项所述的方法。
本发明可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、静态随机存取存储器（SRAM）、便携式压缩盘只读存储器（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波（例如，通过光纤电缆的光脉冲）、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构（ISA）指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列（FPGA）或可编程逻辑阵列（PLA），该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。
这里参照根据本发明实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理单元，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其他可编程数据处理装置的处理单元执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
注意，除非另有直接说明，否则本说明书(包含任何所附权利要求、摘要和附图)中所揭示的所有特征皆可由用于达到相同、等效或类似目的的可替代特征来替换。因此，除非另有明确说明，否则所公开的每一个特征仅是一组等效或类似特征的一个示例。在使用到的情况下，进一步地、较优地、更进一步地和更优地是在前述实施例基础上进行另一实施例阐述的简单起头，该进一步地、较优地、更进一步地或更优地后带的内容与前述实施例的结合作为另一实施例的完整构成。在同一实施例后带的若干个进一步地、较优地、更进一步地或更优地设置之间可任意组合的组成又一实施例。
本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种用于综合能源的配电网调度方法，其特征在于，所述方法包括：
获取接入配电网的电动汽车的电力需求、可再生能源的电能信息，以及发电机的发电信息，其中，
所述电动汽车的电力需求包括电动汽车的充电功率和第一发电功率，所述可再生能源的电能信息包括第二发电功率和发电成本，所述发电机的发电信息包括发电机数量以及第三发电功率；
基于所述配电网的发电机类型以及所述发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案；
基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案；
综合所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案。
2.根据权利要求1所述的用于综合能源的配电网调度方法，其特征在于，基于所述配电网的发电机类型以及所述发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案的方法包括：
基于所述配电网的发电机类型，以及所述发电信息，确定每一类型的发电机的发电功率的上限与下限，设定发电机对应的第一约束，其中，所述第一约束用于指示所述发电机的功率容量约束；
根据所述配电网的发电机类型，确定每一类型发电机对应的平均发电功率；
通过所述发电信息以及所述配电网的发电机类型，获取每一类型发电机的不同形式成本对应的权重参数，设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案，其中，所述静态配电网调度方案用于指示满足所述发电机的第一约束并且最小化发电机成本。
3.根据权利要求1所述的用于综合能源的配电网调度方法，其特征在于，在基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案之前，所述方法还包括：
基于所述电动汽车的电力需求，确定所述电动汽车在各个时刻充电功率的期望值与方差；
通过所述电动汽车在各个时刻充电功率的期望值与方差，将所述电动汽车的充电功率进行区间数表示，确定所述电动汽车对应的调度影响因子，其中，所述调度影响因子包括各个时刻所述电动汽车的充电功率的偏差值；
设定所述电动汽车对应的潮流平衡约束以及调度优化目标函数，并通过区间优化算法对所述调度影响因子进行区间优化，降低所述调度影响因子对配电网造成的不确定性。
4.根据权利要求3所述的用于综合能源的配电网调度方法，其特征在于，设定所述电动汽车对应的潮流平衡约束以及调度优化目标函数，并通过区间优化算法对所述调度影响因子进行区间优化的方法包括：
所述电动汽车对应的潮流平衡约束如下公式所示： 
，
其中，
分别表示t时刻电动汽车对应的有功功率和无功功率，
分别表示t时刻节点j和节点k的电压幅值区间，G、B分别表示节点导纳矩阵中的实部和虚部，
表示相位角偏差区间，n表示节点数量；
所述电动汽车对应的调度优化目标函数如下公式所示：
其中，
表示所述电动汽车对应的所述调度优化目标函数，
表示电动汽车在配电网中所造成的网络损失，
表示电动汽车对应的发电成本，T表示时间周期，
表示发电成本对应的权重参数；
通过所述区间优化算法将所述调度影响因子转换为优化区间值。
5.根据权利要求1所述的用于综合能源的配电网调度方法，其特征在于，基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案的方法包括：
基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，分别确定预设时间间隔内所述电动汽车的第一发电功率和所述可再生能源的第二发电功率；
根据所述第一发电功率和所述第二发电功率，以及预设时间间隔内所述电动汽车的第一发电成本和所述可再生能源的第二发电成本，设定综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数；
分别根据所述电动汽车的电荷状态以及充放电功率、所述可再生能源的发电功率，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束；
基于所述第二约束、所述第三约束以及所述第二目标函数，生成动态配电网调度方案。
6.根据权利要求1所述的用于综合能源的配电网调度方法，其特征在于，综合所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案的方法包括：
基于所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，设定第一目标值和第二目标值，其中，所述第一目标值用于指示当前空间中的局部最优解，所述第二目标值用于指示当前空间中的全局最优解；
根据所述第一目标值和所述第二目标值，确定与所述第一目标值对应的第一适应度值和所述第二目标值对应的第二适应度值；
确定所述第一目标值与所述第二目标值在当前空间的空间距离，根据所述空间距离、所述第一适应度和所述第二适应度，并通过自适应机制以及随机游走的概率分布更新所述第一目标值直至达到预设优化条件；
将达到预设优化条件的值更新静态配电网调度方案与动态配电网调度方案中对应的值，将更新后的静态配电网调度方案与动态配电网调度方案作为综合配电网调度方案。
7.根据权利要求6所述的用于综合能源的配电网调度方法，其特征在于，
所述第一目标值和所述第二目标值分别通过如下公式表示：
其中，M表示第一目标值，F表示第二目标值，p表示目标值的数量，v表示变量的数量，
表示第一目标值中第p行第v列的值，
表示第二目标值中第p行第v列的值；
更新静态配电网调度方案与动态配电网调度方案中对应的值的方法如下公式所示：
其中，
表示所述第一目标值与所述第二目标值在当前空间的空间距离；b表示常数，z表示[-1,1]区间的随机数，
表示第i个第一目标值，
表示第j个第二目标值。
8.一种用于综合能源的配电网调度系统，其特征在于，所述系统包括：
第一单元，用于获取接入配电网的电动汽车的电力需求、可再生能源的电能信息，以及发电机的发电信息，其中，
所述电动汽车的电力需求包括电动汽车的充电功率和第一发电功率，所述可再生能源的电能信息包括第二发电功率和发电成本，所述发电机的发电信息包括发电机数量以及第三发电功率；
第二单元，用于基于所述配电网的发电机类型以及所述发电信息，设定发电机对应的第一约束，并且设定不同类型的发电机对应的第一目标函数，生成静态配电网调度方案；
第三单元，用于基于所述电力需求、所述可再生能源对应的电能信息，设定所述电动汽车对应的第二约束和所述可再生能源对应的第三约束，以及综合所述电动汽车和所述可再生能源的第二目标函数，生成动态配电网调度方案；
第四单元，用于综合所述静态配电网调度方案与所述动态配电网调度方案，通过配电网调度优化算法生成综合配电网调度方案。
9.一种用于综合能源的配电网调度设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。
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