[发明专利]一种双层协同架构下的县域级电-气互联系统优化调度方法有效

专利信息
申请号: 202011501695.3 申请日: 2020-12-18
公开(公告)号: CN112688317B 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 王琦;李宁 申请(专利权)人: 南京师范大学
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00;H02J3/38;H02J3/46;G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 王安琪
地址: 210024 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 双层 协同 架构 县域级电 联系 优化 调度 方法
【权利要求书】:

1.一种双层协同架构下的县域级电-气互联系统优化调度方法,其特征在于,包括如下步骤:

(1)考虑调度的独立性和部分数据的隐私性,构建双层协同的县域级电-气互联系统优化调度框架,分布在底层的能源主体拥有协调自治能力和权限,顶层监管中心负责监管重要参数或指标,在确保安全性的情况下,允许自治决策,在分布式优化结果偏离全局最优性时下达协调修改策略,保障系统安全运行;双层协同框架包含底层分布式自治层和顶层集中监管层,分布在底层的能源主体具有受限的自治权利,对应部署具有计算能力的分布式软控制器,在监管下完成自治趋优,底层的主体包含微型燃气轮机、柴油发电机、分布式可再生能源、运营商、用户集群;顶层的监管中心统筹全局,监管重要参数或指标,包括电网电压质量指标、削峰填谷指标;顶层和底层以及底层的主体之间都存在信息流的传输通道,用于实时传递共享信息、受监督的参数或指标、执行指令和修改策略;

(2)底层的每个分布式能源主体对应部署一个分布式软控制器,将边缘计算任务合理分配给分布式软控制器,软控制器之间允许交互少量信息,进行分布式就地决策并上传决策结果;

(3)底层的软控制器采用分布式算法求解模型,但不能立即执行,需要向顶层的监管中心上传受监管的参数或指标,并等待监管中心的审核结果;底层的软控制器采用分布式算法求解模型,需要向顶层的监管中心上传受监管的参数或指标,并等待监管中心的审核结果;底层分布式自治层的求解过程,依赖于信息流在软控制器之间的交互以及软控制器和监管中心间的信息传递,后者在特殊情况下为前者提供备用,即底层软控制器之间的信息流既可以直接传输,也可以通过顶层监管中心间接传输;

(4)顶层监管中心审核重要参数或指标,在自治优化效果较好的情况下,通过审核并下发执行指令,软控制器对相应主体实施远方或就地调控操作;在自治优化效果较差甚至影响系统安全、稳定运行时,下发协调修改策略,指导软控制器重新进行分布式优化,并再次上传新的结果,待监管中心审核;采用ADMM算法解决一致性问题的形式,完成双层协同架构下的县域级电-气互联系统优化调度;建立底层电网、气网子系统优化模型,架构上分为顶层监管层、底层分布式自治层;顶层的监管中心负责更新乘子系数、判断收敛性、监管重要参数或指标和制定修改策略,而底层的分布式软控制器负责就地测量、求解分布式优化调度问题、等待远方校核、执行调度指令;通过交替求解,实现双层协同架构下的县域级电-气互联系统的优化调度;

把分布式能源主体划分为电网运营商和气网运营商,各配置一个分布式软控制器,基于交替方向乘子法的一致性形式,在不考虑协调修改策略时,得到待求解的优化问题主目标函数如下

式中,g代表燃气机组天然气耗量;f是在电力系统中引入表征燃气机组天然气耗量的共享变量,且f=PGen/(η·LHV);Pi代表第i个柴油发电机的电功率出力;ρE代表电价;ρG代表气价;Pbuy代表从上级电网购电量;gbuy代表从气源的购气量;y代表对偶变量;ρ代表惩罚参数;

顶层监管中心负责更新乘子系数、判断收敛性、监管重要参数或指标和制定修改策略:

①更新对偶变量,yk+1:=yk+ρ(fk+1-gk+1);

②判断是否收敛,

③若算法收敛,则审核选定的参数或指标,当不满足要求时就制定修改策略,并下发重新分布式自治优化的指令;

底层分布式软控制器负责求解分布式优化调度问题、等待远方校核、执行调度指令:

①电力优化调度子问题模型:

st.ceq1(x)=0,h1(x)≤0

式中,电力优化调度子问题的约束条件包括电网潮流约束,线路传输容量约束,节点电压约束,设备约束;

②天然气优化调度子问题模型:

st.ceq2(z)=0,h2(z)≤0

式中,天然气优化调度子问题的约束条件包括管道约束,气源约束,设备约束;不断迭代求解,直至算法收敛,底层分布式软控制器向顶层监管中心上传电网侧的电压参数,顶层监管中心审核电网电压质量指标,即重要节点电压和电网侧平均电压是否满足要求;若满足则通过审批,若不满足则把原来的优化主问题修改为

底层分布式软控制器根据协调修改策略,即新的优化主问题,修改相应的优化调度子问题模型,然后重新迭代求解得到新的优化结果,再将结果上传至顶层监管中心等待重新审核。

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