CN116780619A - 考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种考虑电力交易的分布式源‑储聚合功率调节特性评价方法，包括以下步骤：从系统响应能力出发，提出用户侧可调节聚合资源的快速频率/功率响应能力综合评估指标体系；分析分布式新能源和多元储能单独运行和混合运行的效果，提出分布式新能源和多元储能混合运行效果的综合评估指标；考虑主观赋权方法和客观赋权方法的优缺点，提出分布式能源和多元储能聚合功率调节特性综合评价的主客观混合赋权方法。基于综合评价结果，提出聚合资源的调度管理方法。本发明引入权重因子，降低评估偏差和主观随意性，大大提高综合评估结果准确性。并将评估结果与调度控制有机结合，提出了聚合资源的双层调度管理方法。

Description

考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法

技术领域

本发明属于配电网用户侧网源协调领域，尤其是一种考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法。

背景技术

现今由于风电等间歇性可再生新能源发电的超常规发展，大规模新能源发电并网对电力系统安全稳定运行的影响已经显现，给电网运行调度带来了一系列新的挑战。网源协调运行控制技术为保障大规模新能源发电接入电网发挥着重要作用，用于支撑智能电网建设，但是目前尚缺乏对分布式能源与多元储能混合运行效果的综合评估研究。

发明内容

本发明的目的在于考虑用户侧分布式新能源和多元储能混合运行的特性，提供一种考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，构建用户侧可调节聚合资源的综合评价指标体系，并利用主客观赋权法降低评估偏差、提高评估结果准确性，并将评估结果与调度控制有机结合，提出了聚合资源的双层调度管理方法。

本发明的技术方案：

一种考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，包括以下步骤：步骤1、从系统响应能力出发，提出用户侧可调节聚合资源的快速频率/功率响应能力综合评估指标体系；步骤2、分析分布式新能源和多元储能单独运行和混合运行的效果，提出包含运行经济性、负荷保证能力以及新能源消纳能力的分布式新能源和多元储能混合运行效果的综合评估指标体系；步骤3、考虑主观赋权方法能够反应决策者意图但缺乏客观性的优缺点，前者比较能反应决策者意图但不够显得不够科学，后者相反，以及客观赋权方法有较强的数学理论依据但不能反映出参与决策者对不同指标重视程度的优缺点，提出分布式能源和多元储能聚合功率调节特性综合评价的主客观混合赋权方法；步骤4、基于上述步骤得到的综合评价结果，提出了面向分布式新能源和多元储能的双层调度方法。

优选的，所述步骤1的具体步骤包括：

步骤1.1：分析评估系统响应能力的指标，即分析用户侧可调节资源发生改变时，导致系统频率和功率发生改变的数据指标；

步骤1.2：利用K-means聚类方法分析数据，评估得到用户侧可调节聚合资源的快速频率/功率响应能力综合评估指标。

优选的，所述步骤2的具体步骤包括：

步骤2.1：单独运行分布式新能源，观察其运行效果，并将相关数据记录；

步骤2.2：单独运行多元储能，观察其运行效果，并将相关数据记录；

步骤2.3：以储能系统平抑新能源波动性出力为充/放电原则，将分布式新能源和多元储能串联混合运行，观察其运行效果，并将相关数据记录；储能对于新能源其实就是类似于水库调节河水流量的作用，以储能系统平抑新能源波动性出力为充/放电原则；

步骤2.4：对比单独运行和混合运行的三种情况，得到地区风光出力特性、储能系统响应特性以及混合运行模式下新能源消纳能力特性，运用主观赋权法确定区域内分布式新能源和多元储能混合运行效果的综合评价指标。

优选的，所述步骤3的具体步骤包括：

步骤3.1：确定影响分布式新能源和多元储能聚合功率调节的因子；

步骤3.2：结合主观赋权法和客观赋权法，提出分布式能源和多元储能聚合功率调节特性综合评价的主客观赋权方法。

优选的，所述步骤4的具体步骤包括：

步骤4.1：结合步骤3中得到的综合评价结果，建立以运行经济性为目标、决策变量为发电机组各时段发电量、储能系统状态的日前、日内调度模型；建立的模型以目标函数和一些边界条件，通过调节决策变量可以使得目标函数结果更优；

步骤4.2获取常规预测信息并输入所述日前调度模型,求解所述日前目标函数；

步骤4.3根据所述分时电价预测对应周期内各调度时间段的日内预测负荷；

步骤4.4将当前调度时间段的日前参考值和日内预测负荷输入所述日内调度模型中,求解日内目标函数,输出当前调度时间段对于可调资源的最终调度策略。

优选的，所述步骤2.4包括以下步骤：

步骤2.4.1：按照目标、策略、指标的层次梳理；

步骤2.4.2：运用主观赋权发和客观赋权法得到分层分级全覆盖的指标体系。

优选的，所述步骤3.2包括以下步骤：

步骤3.2.1：对比分析主观赋权方法能够反应决策者意图但缺乏客观性的优缺点，以及客观赋权法有较强的数学理论依据但不能反映出参与决策者对不同指标重视程度的优缺点；

步骤3.2.2：运用客观赋权法，分析两种方法结合后影响功率调节的因素，确定影响因子；

步骤3.2.3：运用主观赋权发，结合决策者对该具体问题的意图，通过对不同的影响因子施加不同的权重，观察对应的综合评价效果；

步骤3.2.4：确定最终权重，提出分布式能源和多元储能聚合功率调节特性综合评价的主客观混合赋权法。

优选的，步骤3.1，分布式新能源因子包括新能源消纳提升比例、新能源机组供热比。

优选的，步骤3.1，多元储能聚合功率调节因子包括保证供电质量的储能系数、保障供电可靠性的储能系数、提高新能源并网性能的储能系数、提高电能用电效率的储能系数。

优选的，步骤3.2.2中，影响因子包括主观权重指标W_LAHP、客观权重指标W_IEN、权重因子θ和综合权重ω。

本发明的有益效果：本发明在分布式新能源和多元储能聚合功率调节特性综合评价指标体系中，各项指标权重是一种以定量的方式度量各项指标在整个评价体系内的优先重要程度的体现。本发明充分考虑层次分析法和熵权法，引入权重因子W_LAHP，降低评估偏差和主观随意性，大大提高综合评估结果准确性。

1、本发明提出了考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，充分考虑分布式新能源和多元储能的运行特点，系统全面地分析了用户侧网源协调评估方法，充分发挥大规模新型储能的作用，推动多能互补发展，为解决电网运行安全与可再生资源应用产生积极意义。

2、本发明结合层次分析法和熵权法，充分考虑主客观分析方法的优缺点，提出综合评价的主客观混合赋权方法，避免主观赋权法的随意性，克服客观赋权法无法体现决策者意见的缺点，大大提高评估结果准确性。

3、本发明将评价结果与调度控制有机结合，提出了聚合资源的双层调度管理方法，并采用粒子群算法和深度强化学习算法实现两阶段优化求解，相比于传统的调度模型,其经济型和稳定性均大大提高。

附图说明

图1K-means聚类算法流程图；图2指标权重计算流程图；图3双层调度方法的步骤流程图；图4为输入历史各储能系统的能量变化数据图；图5为聚类结果图；图6为例行经济性结果对比图；图7为供电供给可靠性图(全年LPSP)；图8为供气供给可靠性图(全年LHSP)；图9为供冷供给可靠性图(全年LCSP)；图10为全年各月弃风图(弃风率对比)；图11为全年各月弃光图(弃光率对比)；图12为系统频率响应变化情况图；图13为风光储交直流混合微电网拓扑结构图；图14为主从控制结构图；图15为对等控制结构图；图16为多代理系统控制结构图；图17为并网极限分析算例图。

具体实施方式

如图1-3所示，1.1用户侧可调节聚合资源的综合评估指标构建方法

1.1.1研究响应能力综合评估指标

响应评估能力评估主要从经济性、可靠性、综合效果等方面来评价响应的实施结果，进而作为制定激励机制和电价机制的依据，或者是用于评价需求响应项目对于电网、企业、用户、社会等各个方面的综合实施效果。

(1)价格弹性系数

电力交易价格是需求响应中直接影响用户用能行为的最主要因素，文献中普遍采用价格弹性系数ε_p，反映价格变化对用户负荷使用的影响，可表示为

其中，Q为用户的电能需求，dQ为电能需求的变化；P为电力价格，dP为电能价格的变化。

当用户根据电力价格变化进行负荷转移时，可以根据价格弹性计算出用户的电力负荷对分时变化的用电量变化ΔQ(i)

其中，Q₀(i)是电价变化前第i时段的用电量，P₀(j)和P(j)分别是后第j时段实施需求响应前后的电价，n是实施需求响应所产生的电价时段。当i＝j时，称为自弹性，表示该时段价格变化对该时段用电需求的变化影响；当i≠j时，称为自弹性，表示其他时段价格变化对该时段用电需求的变化影响。

利用价格弹性系数，进一步构成用户的价格弹性矩阵，可以评估不同需求响应实施机制的经济性和用户的参与度并可以此为基础进一步定量分析需求响应对系统可靠性、负荷转移效果、峰值负荷削减的影响。

(2)响应速率

价格型需求响应中，需求价格弹性系数往往反映的是宏观角度上用户对电价变化的响应。但是实际中需求响应往往表现出时序特性，如用户关闭空调、热泵等电动机型设备实现需求响应时，不同于直接负荷控制的断电操作，设备往往需要时间完成制冷或制热周期以保证设备的使用寿命。蓄电池进行充放电状态的转换时，也按照自身的充放电特性进行响应。因此可以通过响应速率表征用户需求响应实现的过程，定义用户整体的需求响应速率V(t)为

其中V_i(t)为参与需求响应的用电设备i的响应速率，表示设备在单位时间内的有功功率变化和无功功率变化，可以通过对负荷的暂态特征的P-t和Q-t曲线拟合得到。一般价格型需求响应只需要考虑负荷响应的有功变化特性，而激励型需求响应中，当响应涉及系统的电压稳定时往往需要考虑无功功率变化。

(3)时间弹性

需求响应最终都需要通过转移负荷实现削峰填谷等调整目的，所以需要负荷在使用时间上具有弹性，定义负荷的时间弹性ε_t(t)，对于非温控负荷可表示为

式中，x(t)为非温控负荷在t时刻的工作状态，t_end为用户需要该负荷完成工作任务的截止时间，τ_work为负荷要完成工作任务所需要的运行时间。ε_t(t)表示在t时刻，如果设备已经开始运行，则时间弹性为0，表示为了保证设备的正常运转，需求响应不应对设备进行操控；当设备未开始运行，通过比较剩余的可工作时间和完成工作的时间判断设备是否能够执行需求响应，当ε_t(t)小于等于0，则不具备时间弹性，反之则具备时间弹性，ε_t(t)越大则弹性越大。非温控负荷的时间弹性可用于价格型需求响应中的负荷优化用能调度。

对于温控负荷，其时间弹性更侧重于激励型需求响应，以评价负荷是否能在尽量不影响用户的用能舒适度的前提下参与响应，温控负荷的控制参数是其对应的温度，可通过其温度可调节裕度反映使用时间弹性，表示为

式中，T(t)表示在t时刻温控负荷所控制的温度，即热水器的热水温度、空调的室内温度和电冰箱的冷藏室温度。x′(t)为设备的降温状态，当热水器加热、和空调工作在制热状态下时，为1，反之为0；当冰箱和空调压缩机制冷时为0，反之为1。T_max和T_min为用户设定的温度上下限。

(4)可再生能源负荷匹配度

当可再生能源以分布式电源方式接入用户侧,则分布式电源的发电量可分为“自发自用”和“余电上网”两部分，“自发自用”部分即用户自身负荷直接消耗的可再生能源，该部分能量不会对电网造成影响；而“余电上网”部分是用户自身无法消耗的可再生能源，反馈给电网供其他负荷使用。虽然反馈入网的电量可以按照上网标杆电价为用户获取收益，但是一方面对电网运行存在负面影响，另一方面过大的上网电量意味着分布式电源的发电特性与用户自身的负荷特性不匹配，不利于用户快速回收分布式发电系统的接入成本，所以应通过需求响应的方式提高负荷与分布式电源出力特性匹配程度，进而增加电费收益。

负荷匹配度度η_L可表示为

其中E_DG(t)和E_L(t)分别为各个时段分布式电源的发电电量和用户的负荷总电量。计算周期n可以为每日、每月或每年，计算的时间步长可根据用户能量管理的调度策略选择1天、1小时、15分钟等，当时间步长较小时，发电量和用电量可用功率代替进行简化计算。

负荷匹配度指标计算得到DG和负荷出力的匹配情况，体现了通过负荷自身需求响应消纳可再生能源的能力，最大值为1，表示负荷与DG的出力完全匹配。

1.1.2研究用户侧可调节聚合资源的快速频率/功率响应

电动汽车、分布式储能、智能楼宇空调和电采暖等目前常见的可调节负荷资源，其对外等效特征的聚合模型一般可用下式表示：

式中，P(n)为单体负荷功率；i(n,t)为第n个负荷在t时刻的开关状态；N为负荷总个数。通过聚合单体开关控制和单体功率连续调节来实现整体聚合功率调节，但受天气温度用户满意度、突发事件以及用户行为习惯等不可控因素影响,聚合后可调节负荷响应行为难以像常规机组般稳定准确。

考虑到负荷资源阶梯响应和不确定行较强等特征,传统“两个细则”基于单个指令的计算方法不能完全适用于负荷调节性能评价。故分别采用华北区域“两个细则”常规性能指标以及相关性、延迟性指标(采用基于长周期跟踪曲线的统计方式)对聚合负荷和常规调频火电机组分别进行测算，其中常规火电和可调节负荷分别采用装机容量和最大用电能力计算。

从实际数据来看，相比常规火电，电动汽车聚合参与主站控制的调节性能稍差，分布式储能则明显优于常规火电，接近水电机组的调节能力。普通公共充电桩、温控类负荷可采用开关单元方式或功率连续调节(例如电动汽车入网(V2G)、分布式储能)实现输出功率控制,但调节对象容量小、控制对象多导致其功率输出稳定性无法与常规机组相比。根据可调节负荷聚合控制对象在华北电网实际工程现场的运行情况，定义一个稳定性指标来描述调节稳定性，即当可调节负荷的控制指令不变时超过一个周期开始直至下一个指令开始时刻，计算公式如下：

频率响应负荷特性：

生活中有许多具有储能特性的负荷:电热水器、空调、冰箱等,稍微改变运行参数，降低用电量，基本不改变用户的使用体验。比如，电热水器断电10min后，温度下降不超过1℃﹔将空调设定温度降低1℃，人体感觉所产生的变化可以完全忽略，但是空调的能耗则会下降20％～30％。此类负荷具有响应速度快、经济、环保等特点。当电网出现故障时，此类负荷便可发挥重要作用。

频率响应是通过用电设备实时监测的电网频率，并根据电网频率变化情况主动改变运行状态，以保证电网安全稳定运行。具体而言，当电网的实时频率低于用电设备设定的响应阈值f_off时，用电设备将快速调整运行参数以降低功率，必要时直接停止运行，使电网频率迅速恢复；当电网频率上升达到用电设备的恢复阈值f_on时，设备将恢复初始运行状态。

1.1.3研究频率/功率响应能力综合评估指标体系构建

系统频率响应评估方法：

电力系统的频率响应主要分成了三个部分，分别为一次调频响应、二次调频响应以及惯性响应。

惯性响应具有反应速率快，为抑制系统的频率突变的首道防线，主要出现在频率变化起始的0～10s。一次调频响应则是指电网常用发电机组的调速器针对系统频率发生改变后的反应，主要是起恢复频率的作用。

惯性响应与一次调频响应对电力系统抑制频率发生突变的作用方式如图12所示，其中，系统在t为О时刻，受到了干扰或出现故障。从图12中可以看出，当系统频率在A点出现突变，在AB阶段呈现频率下降，此时，惯性响应发生作用，抑制频率快速下降，因此，在该段频率下降速率也逐渐减缓。到达最低点B处后，一次调频响应开始介入，发电机组的调速器启动，使系统频率逐渐升高，即在图中的BC阶段频率呈现上升现象。通过惯性响应以及一次调频响应的综合调整后，系统频率在图中的CD阶段又恢复了稳定。

电力系统频率响应的主要参数有：稳态频率、稳态频率响应、最低点频率、最低点频率响应以及频率初始下降率。其中：(1)最低点频率表示当电网出现故障或脱离了一部分大功率发电机组时，其系统频率降低到最小时刻的频率大小值f(t_b)，即为图12的B点处系统频率值。因此，其惯性响应效果强的系统，B点频率将会较高。

(2)频率初始下降率表示在电网出现故障后，起始5s中该系统频率的降低值和时间变化的比例关系，其表达式为

式中，a为频率初始下降率；f(t_a)为系统故障前的起始频率；f(5)为系统故障后5s时的系统频率。因此，其惯性响应效果强的系统，抑制频率下降更为显著，其a值将会更小。

(3)最低点频率响应表示系统故障或脱离了一部分大功率发电机组后，其电网有功损耗和最大频率偏差的比例关系，其表达式为

式中，β为电网有功损耗和最大频率偏差的比值；P(t_a)、P(t_b)分别为系统故障前的起始有功功率，即在t_a时刻的有功功率以及系统频率下降到最低点的有功功率，即在t_b时刻的有功功率；f(t_b)为系统频率下降到最低点即在t_b时刻的系统频率，该参数值可以体现抑制系统频率下降的效果，即反映惯性响应的作用效果。

(4)稳态频率表示系统在故障或脱离了一部分大功率发电机组后，通过惯性响应以及一次调频响应的综合调整，使频率恢复稳定时的频率值f(t_d)，即为图12的D点处的系统频率。因此，其一次调频响应效果强的系统，其D点处的系统频率将会较高。

(5)稳态频率响应表示系统故障或脱离了一部分大功率发电机组后，其系统恢复稳定时，电网有功功率损耗和系统频率总下降幅度的比值，其表达式为

式中，δ为电网有功损耗和最大频率偏差的比值；P(t_d)为系统故障后恢复稳定时的有功功率；f(t_d)为系统故障后恢复稳定时的系统频率。当该参数δ值越接近1，表明其调节效果越佳。

系统功率响应评估方法：

目前，国内外的许多文献都已经提出了衡量风光储联合发电系统功率波动的指标，如可靠性指标、经济性指标等等。本课题首采用两个评估风光储系统的外功率波动的指标ζ_LPSP和ζ_EXC，它们属于衡量可靠性的指标，能够间接评估联合系统的有功功率波动。

(1)ζ_LPSP是负载缺电率，为系统中不能满足的负荷需求与采样期总负荷需求的比值。当蓄电池放电至C_min时，下一时刻储能系统不再提供有功功率输出，即不能再满足负荷需求。则采样周期T时间内它可以表示为:

式中，E_LPSP(t)为t时间内不能达到的负荷需求；Δt为采样期的时间间隔；T为采样周期，并假设采样期内风光储的有功出力恒定不变。

E_LPSP(t)又称作t时间内的供电损失值，其大小为:

E_LPSP(t)＝P_load·Δt-[P_WG(t)+P_PV(t)+P_bat(t)]·Δt·η_inv(1.13)

(2)ζ_EXC称为能量浪费率，是风、光发电浪费的能量除以采样期负荷总的能量的比值。当蓄电池充电至C_max时，不再充电，当P_WG(t)+P_PV(t)+P_bat(t)>P_ref(t)时，多余的有功即为浪费的功率。这时，在满足储能充放电和负荷需求的前提下，风力和光伏浪费的能量可表示为：

E_WE(t)＝[P_WG(t)+P_PV(t)]·Δt-[P_load/η_inv+P_bat(t)/η_cha]·Δt(1.14)

能量浪费率ζ_EXC表示为:

1.2分布式新能源和多元储能混合运行效果的综合评估指标构建方法

1.2.1研究区域内分布式新能源和多元储能混合运行模式

风光储交直流混合微电网系统拓扑结构图如图13所示。从图中可以看出，该微电网系统除了含有风力发电微源、光伏发电微源、储能装置和负荷等以外，还含有交流母线和直流母线，两者通过双向互联变换器相连接。

由于风光储交直流混合微电网系统同时含有交流母线和直流母线，分布式微源和交直流不同类型的负荷可以根据实际需求连接到交流或直流任意一侧，极大地提高了微电网系统建设的灵活性。不仅如此，与只有单一母线的交流微电网或直流微电网相比，该微电网系统内的各部分所需变换环节更加简化，供电方式也更为简单，具有良好的经济效益，同时也提高了能源利用率。由于双向互联变换器连接着系统的交流母线和直流母线，并负责调控整个微电网系统的功率交换，所以其在微电网系统控制中起着至关重要的作用。

微电网运行有并网运行和孤岛运行两种模式。并网运行时，微电网与大电网相连接，并进行功率交换。孤岛运行时，微电网与大电网断开连接，仅由微源工作来为整个微电网系统提供能量，以保证微电网的正常运行。微电网中的各微源都可被视为模块化且可控的微小单元，若要保证微电网系统在并网或孤岛等不同运行模式下的安全稳定运行，就需要对各微源的工作情况进行调控。传统的微电网运行控制策略主要有：主从控制、对等控制和多代理系统控制。

(1)主从控制

主从控制也被称为中心控制，是以微电网系统中某一个微源控制器作为主控制器，其余微源控制器作为从控制器的一种控制方式。主从控制器之间存在隶属关系，并通过通信控制系统进行信息交互，其还通过对大电网电压电流等相关数据的测量来决定微电网系统的运行状态。

当微电网系统并网运行时，其电压和频率等的参考值均是由大电网传输过来的，微电网系统内各微源控制器采用恒功率(PQ)控制，微电网系统是否与大电网进行功率传输由大电网决定；当微电网系统孤岛运行时，由于缺少大电网支撑，微电网系统内必须存在某一微源采用恒压恒频(V/f)控制作为主控制器，此时微电网系统的参考电压和频率等均由其输出所决定。微电网主从控制结构如图14所示。

主从控制虽可以保证微电网系统在正常运行状态下的稳定性，但其对主控制器的安全稳定运行要求很高，主控制器一旦故障停机，整个微电网系统都将陷入瘫痪，这也是主从控制最大的缺点。同时，为了保证微电网系统在孤岛运行情况下的安全稳定，主从控制器中的主控制器还必须要有足够大的容量以及良好的可控性，所以最为常用的微电网主控制器一般是大容量蓄电池组或带有大容量储能装置的微源。此外，在主从控制中，信号的传递也时刻影响着微电网系统的运行，所以其对通信装置的要求也非常高，这使得微电网的复杂性和成本都大幅提升。

(2)对等控制

对等控制也被称为非中心控制，在采用对等控制的微电网系统中，各微源控制器彼此之间没有任何隶属关系，也不需要相互进行通讯联系。由于对等控制中不存在主控制器，所以对各微源控制器的自我调控能力要求较高，为使微电网系统安全稳定运行，各微源控制器一般采用下垂控制。

当微电网系统采用对等控制时，各微源控制器实时采集微源输出端的电压电流等信息，计算自身发出的有功功率和无功功率，并通过已经设定好的下垂特性曲线调节自身实际输出的电压和频率。如果微电网系统运行状态发生了改变，各微源会根据各自的下垂特性曲线调节自身输出，相互协调运行，使微电网系统达到一个新的平衡状态，从而保证微电网系统的稳定。微电网对等控制结构如图15所示。

对于采用对等控制的微电网系统，其内的各微源可以通过自身的调节来实现微电网系统的功率平衡。当系统内某一微源突然接入或切除时，不会对剩余分布式微源造成影响，其灵活的调节能力和快速的响应速度，使对等控制表现出了良好的“即插即用”性，同时在微电网系统扩容时，也更加的方便。另外，由于对等控制中的各微源之间不需要进行信息交互，所以其在大大节约了通信控制成本的同时，还具有较高的可靠性。对等控制最大的缺点是动态响应能力差，因为对等控制中的大多数微源都是采用下垂控制的，而下垂控制在调节输出功率的过程中，会使微源输出的电压和频率出现波动，这种波动在短时间内无法被消除。所以当系统运行状态发生变化时，采用对等控制的微电网系统往往需要较长的一段时间才能到达另一个稳定状态。

(3)多代理系统控制

多代理系统控制也被称为分层控制，随着各微源种类和数量的不断增加，微电网规模不断变大，从而形成了由多个微电网组成的微电网群，微电网群中各微电网的协调运行是微电网控制的另一难点。多代理系统(Multi-agent System)是由多个代理单元构成旳分布式网络系统，它通过各子代理模块间的信息交换，使整个系统稳定运行，同时它还对环境变化十分敏感，具有良好的响应力和自治力等。由于多代理系统拥有对各微源的控制权，可以通过对各微源的协调运行来实现微电网系统的功率平衡。

多代理系统主要由组织级代理、协调级代理和执行级代理组成，其中组织级代理为上级电网，处于上层决策地位，决定整个系统的控制目标；协调级代理为中转层，通常为各个子级微电网，它们既可以接收上层的指令，也可以接收底层执行级代理的相关信息；执行级代理通常为底层各微源，负责执行组织级代理传达的控制指令。多代理系统控制结构如图16所示。

分布式微电网控制要求输入数据必须具有实时性，而多代理系统控制具有快速、灵活、准确等优点，增强了电网的稳定性，同时更好的适应了电网复杂的运行状态，从而成为了微电网系统控制中最好的选择。但由于多代理系统控制的算法较为复杂，各子代理级之间需要的通信带宽很大，而通信效率的提高又往往较为困难，导致多代理系统控制难以大面积普及使用，仍需不断探索完善。

1.2.2研究对混合运行效果的综合评价指标构建

对分布式新能源和多元储能混合运行效果的评价工作主要从其有功出力的角度展开，指标主要包括风光互补特性、有功控制效果以及储能的功率平滑效果。

1、风光互补特性

分析风光资源以及有功出力的相似程度：

式中，Y₁、Y₂分别为风资源或风电出力与光资源或光伏出力。

2、有功控制效果

(1)有功功率偏差率(计划曲线跟踪水平)

有功功率偏差率是衡量风光储总输出有功功率相对于计划出力的偏离程度，计算方法如(3.17)所示：

式中，P_total(t)为风光储联合系统的实际有功出力；P_ref(t)为有功出力的计划值。

(2)断面满功率比例

断面满功率比例为风光储有功出力和风光有功出力二者满足调度要求的运行时间之比，表征储能对风光有功出力满足调度控制的满功率运行时间的改善程度：

式中，P_fgch为风光储联合发电系统实际有功出力；P_fg为风电和光伏总共的有功出力；P_dispatch为有功出力的计划值；ξ为一个足够小的值，依据实际要求而定。

(3)断面利用率

断面利用率为统计时间内风光储实际功率与出力计划值的比值，表征统计时间内联合发电系统功率的输出效率：

式中，P_{fgch_t}为风光储联合发电系统实际有功出力；P_{dispatch_t}为有功出力的计划值。

3、功率平滑效果

式中，σ_fgc为风光储联合发电的标准差；σ_fg为风电光伏总发电的标准差。

1.3综合评估指标的主客观赋权方法

1.3.1研究影响分布式新能源和多元储能聚合功率调节的因素

电力系统中的网架结构作为灵活性资源“输出”及“获取”的媒介，网架结构的强弱一定程度上也影响了系统内灵活性资源的充裕情况。电力系统中网架结构本质上不会提供或消耗系统的灵活性资源，但网架的强弱会影响灵活性资源的传输情况。网架结构对系统灵活性的传输限制主要考虑以下两种情况:

(1)可再生能源节点并网功率约束

对于可再生能源节点并网功率极限的考虑主要分两部分：一部分是由于线路及变压器等系统元件的运行参数导致的接纳受限；另一部分是由于网架结构薄弱导致的由于静态电压问题导致的接纳受限。

可再生能源电站(包括风电和光伏)在选址上首先考虑的因素为风、光资源情况，因此，新能源电站的分布展现出区域汇集的模式。由于可再生能源电站出口变压器以及线路或汇集点变压器以及线路的传输极限，将对可再生能源接入功率造成一定的限制。

可再生能源接入点的静态电压稳定的机理，和传统电网的静态电压稳定机理相同，本质都是讨论系统潮流方程是否有解的问题。风电场输出功率过大,超过了电网的传输能力，系统潮流方程就会变得无解，对应着静态电压失稳。风电静态电压稳定分析主要还是采用潮流方法，一般将风电场视为PQ节点，按照一定的功率因数计算风电场不同输出功率时系统各节点的电压，通过PV曲线分析风电场不同输出功率时系统关键节点的电压信息。PV曲线的极限点对应的潮流方程有解的临界点，风电功率超过该点后，系统潮流方程无解，系统静态电压失稳，该极限点对应的功率记为静态电压稳定限制下的风电功率极限。

下面在图17所示的简单系统中进一步说明静态电压稳定的机理，风电场通过线路接入无穷大母线。系统潮流方程为：

方程的解U∠θ即为可再生能源电场母线电压。化简后潮流方程可变为:

为使方程有解，需满足:

在网络一定的情况下，上式即定义了可再生能源电场输出功率的静态电压稳定极限。特别的，当可再生能源电场采用定功率因数控制且功率因数为1时，即Q＝0时，可再生能源电场输出有功功率的静态电压稳定极限为:

可再生能源电场汇集点处若网架结构薄弱，将导致可再生能源最大接入功率降低，当可再生能源出力高于P_max，则汇集点电压过低。因此，需要逐个可再生能源汇集点的考虑其中主要可再生能源汇集点的最大接纳功率，考虑由于“接不进”导致灵活性资源受限的可能。总体来说，网架结构作为灵活性传输的载体,

其强弱程度决定了系统内灵活性资源充分利用的能力。得到节点的并网功率极限P_wind,V后修正可再生能源的灵活性需求如式(3.26)所示:

D_res＝min{P_res,t,P_wind,V}-P_cl(1.26)

(2)分区联络线传输极限约束

分区断面联络线约束主要考虑功率“传不出”情况下所导致的可再生能源消纳问题。区域间的联络线可以视为区域灵活性传递的一种媒介，当相连两个区域的灵活性有充裕、有不足的情况时，联络线则可视为一种灵活性资源，提升灵活性不足区域内的可再生能源消纳能力。而断面传输约束作为这种灵活性传递能力的制约，在分析全网的可再生能源消纳能力时是至关重要的。因此，在从灵活性角度分析全网可再生能源消纳能力时，就需要考虑到断面传输约束对于灵活性资源流通的限制，作为对灵活性传输结果的修正校核部分。

因此，网架结构将影响本分区所能提供灵活性的上限，例如在某些网架结构薄弱区域，当地的常规电源出力上限受静态电压稳定极限的限制，从而阻碍了这些电源灵活性的利用；对于各分区之间，网架结构决定了灵活性资源空间共享的能力，若网架结构较弱，就可能造成某一分区的富余灵活性资源无法对其它灵活性缺乏区域进行支援，将使得全系统灵活性水平降低。

1.3.2研究综合评价的主客观混合赋权方法

1.基于层次分析法的主观赋权

层次分析法步骤如下:

步骤1：建立初始指标矩阵

根据层次分析法基本原理，构造判断矩阵A:

式中a_ij—第i个元素与第j个元素的比较标度值，a_ij＝1/a_ji；若a_ij>1，则表示评价指标A_i比A_j重要；若a_ij＝1，则表示评价指标A_i与A_j同样重要；若a_ij<1，则表示评价指标A_i比A_j重要。

步骤2：计算A中每一行元素的乘积

式中P_i为第i行各元素的乘积。

步骤3：计算P_i的n次方根

步骤4：归一化处理

式中，—Q_i的特征向量。

步骤5：计算判断矩阵的特征根

式中，λ_i—判断矩阵第i个特征根；

步骤6：计算判断矩阵最大特征根

式中，λ_max—判断矩阵最大特征根；n—判断矩阵的阶数

步骤7：计算一致性指标

式中C.I.—判断矩阵一致性指标。

步骤8：确定平均随机一致性指标，计算一致性比例。

式中C.R.—判断矩阵一致性比例。

步骤10：判断矩阵一致性检验

当C.R.<0.1时，判断矩阵具有一致性；C.R.>0.1时，判断矩阵不具有一致性。

2.基于熵值法的客观赋权

熵值法计算步骤如下:

步骤1：建立初始指标矩阵

设有m个评价对象组成集合B＝{B₁,B₂...,B_m}，各评价对象的评价指标构成指标集x＝{x₁,x₂...,x_m}，指标x_ij(i∈(1,m),j∈(1,n))表示第i个评价对象的第j个评价指标对应的数值。

步骤2：消除指标量纲

灵活性资源评价涉及内容较广泛，指标体系复杂，不同指标间存在量纲、量级、性质的不同，为使指标体系间实现相互比较，需对主客观所得数据进行预处理即统一量纲，本课题采用极值法。

当评价指标为正向指标时归一化方法如下：

当评价指标为负向指标时归一化方法如下:

式中，min_j{x_ij}为第j项评价指标中的最小值；max_j{x_ij}为第j项评价指标中的最大值。

步骤3：整体平移

由于使用极值法消除指标量纲时会出现值为0的指标，为了使后续熵值计算有意义，需对无量纲化后的所有指标数据值做整体平移。计算公式为:

x″_ij＝x′_ij+ε(1.38)

式中，ε为整体平移指数。

步骤4：归一化处理

为了使各项评价指标数据值在0到1之间，需对整体平移后的各项指标数据值进行归一化处理，归一化处理后求得指标矩阵C:

步骤5：计算熵值e_j，计算公式为:

式中，n为灵活性资源评价对象个数。

步骤6：计算信息效用度g_j，计算公式为:

g_j＝1-e_j

步骤7：计算各评价指标客观权重回，计算公式为:

3.基于博弈论的组合赋权

引入博弈论进行组合赋权。定义各评价指标的主、客观权重分别为W₁(ω′₁,ω′₂,…,ω′_j)和W₁＝(ω″₁,ω″₂,…,ω″_j)。从博弈论及数学角度看，当W₁和W₁与组合权重之间的离差之和最小时，可取得最优解。令主客观组合权重W：

式中，λ₁—组合赋权法主观权重系数；λ₂—组合赋权法客观权重系数。

步骤1：建立目标函数及约束条件:

min(||λ₁W₁+λ₂W₂-W₁||²+||λ₁W₁+λ₂W₂-W₂||²)(1.45)

s.t.λ₁+λ₂＝1,λ₁,λ₂≥0(1.46)

步骤2：求解约束条件。由微分原理，式(3.45)取最小值时:

步骤3：归一化处理：

λ₁,λ₂归一化后为则组合权重W^*：

下面结合附图对本发明的技术方案进一步说明。

本发明应用于广东省广州市某工业园区，当地属亚热带季风气候，全年高温，储能设施种类多样，风光资源丰富。全年负荷较高，年最高负荷为216.3MW，包含电转气设备3MW,氢储能系统50m³，质子交换膜燃料电池25MW，分布式电化学储能共50MWh，已经蓄冰罐3000MWh、制冰空调120MW以及最大10MW释冷量的热交换器。

输入历史各储能系统的能量变化数据，具体数据如图4所示。

运用k-means算法对多元储能数据进行聚类，聚类结果如图5所示，得到的储能调控类型聚类特性如表1所示。

表1储能调控类型聚类特性

根据当地风光出力数据，结合储能系统进行联合运行，运用主观赋权法确定区域内分布式新能源和多元储能混合运行效果的综合评价指标，如表2所示。

表2综合评价指标体系

根据上述评价体系，建立双层调度模型，对园区各储能设备进行日前调度，得到运行经济性结果，如图6所示。可以看出，本发明所提方法得到的调度结果比传统方法具有更低的单位电价，经济性更优。

对于当地的四种典型气候，进行了四种案例的运行分析，各案例优化配置方案及收益如表3所示。

表3各案例配置方案及其收益

从表3可以得到以下结论：

1)案例1拥有最佳的经济性，相比于案例2、3，由于结合了多种储能和能量末端回收，提高了能量利用率，因此在同等负荷需求的情况下，电能更加充足，风光电源和SOFC的安装容量更小。

2)对于一些风光资源丰富的偏远地区，本发明可以很好地降低投资成本和规划难度。

3)巨大的年供电量可以降低能源产业对化石燃料的依赖性，根据《中国电力行业年度发展报告2020》中火电厂平均供电标准煤耗和单位发电量的二氧化碳排放统计，本文所提系统每年可节约大约11736吨标准煤，减排21101吨CO2，对于促进多能互补资源的清洁高效综合利用，推动能源产业的升级，克服我国严峻的能源短缺和环境污染困境具有重要的理论和实践意义。

(2)负荷供给稳定性分析

电、氢、冷负荷的供给缺失率是优化方案的重要考核指标，分别用负荷失电率(Loss of Power Supply Probability,LPSP)、负荷失氢率(Loss of Hydrogen SupplyProbability，LHSP)、负荷失冷率(Loss of Cold Supply Probability，LCSP)表示。

过高的负荷供给缺失率会使系统安全性下降，同时也要兼顾经济性。图7-9显示了四种案例的全年逐小时LPSP、LHSP和LCSP，由于案例4是冬季不考虑冰蓄冷和冷负荷，因此图8只对案例1-3做出分析。从图7-9可以得到以下结论：

1)本发明所提出的优化配置模型能最好地保证电负荷可靠供给，相比于案例2-3，本发明的储能调控创新性地结合了多元储能，可以在一定程度上提高能量利用率，包括LPSP、LHSP、LCSP在内，无论是峰值或是频次都得到了极大改善。

2)由于冷负荷具有季节波动性，LCSP集中在7、8月份附近。案例4单独不考虑冰蓄冷，对于用电、氢负荷的供给影响关联性较弱，因此和案例1相比负荷电、氢供给缺失率变化不大。

(3)弃风、弃光率分析

储能设备可以提高风光利用率降低弃风、弃光率，案例1和案例4的弃风率、弃光率分别如图10、图11所示。通过图10和图11可以得到以下结论：

1)相比于单一的氢储能方式，案例1采用氢-冷双重储能机制，更多程度提高了风光资源利用率，弃风率、弃光率都比案例4更低，同时可看出季节性波动的冷负荷对风光消纳的影响，冷负荷需求较大的6、7、8月，弃风、弃光率更低，平均弃风、弃光率分别达到了4.96％、2.99％，总共多发电能6057.06万千瓦时。

2)在1、2、12月中，由于冷负荷需求为0，弃风、弃光率更高，此时案例1中的冰蓄冷和溴化锂吸收式制冷机处于停机状态，因此也间接证明了本发明提出的储能方式对提高风光利用率的有效性。

3)较低的“弃风弃光”率可以促进风光资源的高比例消纳，在当下国家对可再生能源大力发展的背景下，本发明所提方法能够加快我国风电、光伏、氢能等新能源的发展，加快能源结构全面转型。

Claims (10)

1.一种考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、从系统响应能力出发，提出用户侧可调节聚合资源的快速频率/功率响应能力综合评估指标体系；步骤2、分析分布式新能源和多元储能单独运行和混合运行的效果，提出包含运行经济性、负荷保证能力以及新能源消纳能力的分布式新能源和多元储能混合运行效果的综合评估指标体系；步骤3、考虑主观赋权方法能够反应决策者意图但缺乏客观性的优缺点，以及客观赋权方法有较强的数学理论依据但不能反映出参与决策者对不同指标重视程度的优缺点，提出分布式能源和多元储能聚合功率调节特性综合评价的主客观混合赋权方法；步骤4、基于上述步骤得到的综合评价结果，提出了面向分布式新能源和多元储能的双层调度方法。

2.根据权利要求1所述的考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤包括：

步骤1.1：分析评估系统响应能力的指标，即分析用户侧可调节资源发生改变时，导致系统频率和功率发生改变的数据指标；

步骤1.2：利用K-means聚类方法分析数据，评估得到用户侧可调节聚合资源的快速频率/功率响应能力综合评估指标。

3.根据权利要求1所述的考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤包括：

步骤2.1：单独运行分布式新能源，观察其运行效果，并将相关数据记录；

步骤2.2：单独运行多元储能，观察其运行效果，并将相关数据记录；

步骤2.3：以储能系统平抑新能源波动性出力为充/放电原则，将分布式新能源和多元储能串联混合运行，观察其运行效果，并将相关数据记录；

步骤2.4：对比单独运行和混合运行的三种情况，得到地区风光出力特性、储能系统响应特性以及混合运行模式下新能源消纳能力特性，运用主观赋权法确定区域内分布式新能源和多元储能混合运行效果的综合评价指标。

4.根据权利要求1所述的考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，其特征在于，所述步骤3的具体步骤包括：

步骤3.1：确定影响分布式新能源和多元储能聚合功率调节的因子；

步骤3.2：结合主观赋权法和客观赋权法，提出分布式能源和多元储能聚合功率调节特性综合评价的主客观赋权方法。

5.根据权利要求1所述的考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，其特征在于，所述步骤4的具体步骤包括：

步骤4.1：结合步骤3中得到的综合评价结果，建立以运行经济性为目标、决策变量为发电机组各时段发电量、储能系统状态的日前、日内调度模型；建立的模型以目标函数和一些边界条件，通过调节决策变量可以使得目标函数结果更优；

步骤4.2获取常规预测信息并输入所述日前调度模型,求解所述日前目标函数；

步骤4.3根据所述分时电价预测对应周期内各调度时间段的日内预测负荷；

步骤4.4将当前调度时间段的日前参考值和日内预测负荷输入所述日内调度模型中,求解日内目标函数,输出当前调度时间段对于可调资源的最终调度策略。

6.根据权利要求3所述的考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，其特征在于，所述步骤2.4包括以下步骤：

步骤2.4.1：按照目标、策略、指标的层次梳理；

步骤2.4.2：运用主观赋权发和客观赋权法得到分层分级全覆盖的指标体系。

7.根据权利要求4所述的考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，其特征在于，所述步骤3.2包括以下步骤：

步骤3.2.1：对比分析主观赋权方法能够反应决策者意图但缺乏客观性的优缺点，以及客观赋权法有较强的数学理论依据但不能反映出参与决策者对不同指标重视程度的优缺点；

步骤3.2.2：运用客观赋权法，分析两种方法结合后影响功率调节的因素，确定影响因子；

步骤3.2.3：运用主观赋权发，结合决策者对该具体问题的意图，通过对不同的影响因子施加不同的权重，观察对应的综合评价效果；

步骤3.2.4：确定最终权重，提出分布式能源和多元储能聚合功率调节特性综合评价的主客观混合赋权法。

8.根据权利要求4所述的考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，其特征在于，

步骤3.1，分布式新能源因子包括新能源消纳提升比例、新能源机组供热比。

9.根据权利要求4所述的考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，其特征在于，步骤3.1，多元储能聚合功率调节因子包括保证供电质量的储能系数、保障供电可靠性的储能系数、提高新能源并网性能的储能系数、提高电能用电效率的储能系数。

10.根据权利要求7所述的考虑电力交易的分布式源-储聚合功率调节特性评价方法，其特征在于，

步骤3.2.2中，影响因子包括主观权重指标W_LAHP、客观权重指标W_IEN、权重因子θ和综合权重ω。