一种用于社区多微网系统的主从博弈鲁棒能量管理方法技术方案

本发明专利技术涉及协调调度技术领域，公开了一种用于社区多微网系统的主从博弈鲁棒能量管理方法，包括：获取供电商的运行成本参数及运行限值参数，构建供电商为主导者的优化调度模型；获取各个用户微网的运行成本参数及各设备运行限值参数，构建用户微网为跟随者的双层鲁棒协调调度模型；将双层鲁棒协调调度模型通过强对偶理论转化为单层数学规划模型；求解主从博弈鲁棒能量管理模型：利用分布式算法迭代求解供电商和用户微网的优化调度问题，获得社区多微网系统的主从博弈调度计划。该方法实现了可再生能源发电不确定性下供电商和用户微网的博弈均衡调度，并保证了均衡解对于不确定性的鲁棒性，为制定社区多微网系统的能量管理计划提供指导和帮助。

【技术实现步骤摘要】
一种用于社区多微网系统的主从博弈鲁棒能量管理方法
本专利技术涉及微网的协调调度和能量管理
，特别是一种用于社区多微网系统的主从博弈鲁棒能量管理方法。
技术介绍
随着电力技术的发展，电网中越来越多用户配置有本地可再生能源发电来提高自身的用电效益，此外用户拥有一定的需求侧响应能力，通过合理的负荷调节可进一步提高电网系统的供电与用电效益，这也为用户参与上级电网的协调运行奠定了基础。但考虑到单个用户容量较小，且分散式分布于电力系统中，难以独立地参与系统的能量管理运行，因此常通过供电商聚合多个用户微网的方式来发挥其需求侧响应调节能力。用户微网中可再生能源发电受自然环境的影响存在较强不确定性，实际中难以实现其发电功率的准确预测，这给电网的协调运行带来了巨大挑战。然而已有主从博弈调度方法尚未考虑不确定性，当不确定性发生后难以保证系统管理者在确定性博弈调度计划的基础上能够获得新的均衡点，调度计划的鲁棒性欠缺，实用性不足。此外，主从博弈模型中多级主体的信息交互场景存在差异，但传统分布式算法忽略该差异，通过多层嵌套迭代计算优化解，导致模型计算效率大大降低，如何实现该复杂场景下多级协调规划模型的高效求解仍有待深入研究。
技术实现思路
技术目的：为了克服现有技术的不足，本专利技术提供一种用于社区多微网系统的主从博弈鲁棒能量管理方法，该方法考虑了可再生能源发电不确定性下供电商和用户微网的博弈均衡调度问题，保证了调度均衡解对于不确定性的鲁棒性，为制定社区多微网系统的能量管理计划提供指导和帮助。技术方案：本专利技术公开了一种用于社区多微网系统的主从博弈鲁棒能量管理方法，包括以下步骤：步骤10)、获取社区多微网系统中供电商的运行成本参数及运行限值参数，构建供电商为主导者的max形式优化调度模型；步骤20)、获取社区多微网系统中各个用户微网的运行成本参数及各设备运行限值参数，构建用户微网为跟随者的max-max形式双层鲁棒协调调度模型；步骤30)、将用户微网的max-max形式双层鲁棒协调调度模型利用强对偶理论转化为含均衡约束的单层数学规划模型；步骤40)、求解社区多微网系统中形成的以供电商为主导者、用户微网为跟随者的主从博弈鲁棒能量管理模型，即利用两阶段分布式优化算法迭代求解供电商和用户微网的优化调度问题，获得社区多微网系统的主从博弈调度计划。进一步地，所述步骤10)中，供电商的运行成本系数及运行限值参数包括与供电商发电及供电价格相关的成本参数和运行限值，将所获取的成本系数及运行限值代入下式建立供电商为主导者的max形式优化调度模型：供电商优化调度模型的目标函数为：式中，US为供电商模型的目标函数，表示供电商在整个调度周期内的总供电收益；λt为供电商的供电价格；Dt为基准场景下所有用户微网在t时段的净负荷需求；at、bt和ct为供电商发电的成本系数；T为一个调度周期的总时段数。供电商优化调度模型的约束条件为：式(2)表示供电商供电的功率平衡约束，Dn,t为基准场景下第n个用户微网在t时段的净负荷需求，N表示社区多微网系统中用户微网的总数；式(3)为供电商的供电价格约束，第一项表示整个调度周期内供电电价总和恒定，第二项限定了任一调度时段内供电商供电电价的范围，C为恒定的平均供电电价，和分别为t时段最小和最大供电电价。进一步地，所述步骤20)中，用户微网的运行成本参数及各设备运行限值参数包括各用户微网中与可再生能源发电及负荷相关的所有运行成本系数和运行限值参数，计及可再生能源发电的不确定性，将所获取的成本系数及限值参数代入下式建立用户微网为跟随者的max-max形式双层鲁棒协调调度模型：用户微网双层鲁棒协调调度模型的上层模型目标函数为：式中，为第n个用户微网的上层模型目标函数，表示用户微网在可再生能源发电为基准场景下的总用电收益；Ln,t为基准场景下第n个用户微网在t时段的负荷功率；αn,t和βn,t为第n个用户微网在t时段的用电收益系数；γn,t为第n个用户微网在t时段的净负荷偏差惩罚成本系数；Gn,t为最恶劣场景下第n个用户微网在t时段的净负荷需求。用户微网双层鲁棒协调调度模型的上层模型约束条件为：Dn,t＝Ln,t-Pn,t,Dn,t≥0(5)式(5)为基准场景下第n个用户微网的功率平衡约束，Pn,t为第n个用户微网中可再生能源在t时段的基准场景发电功率；式(6)为基准场景下第n个用户微网的负荷功率约束，前一项表示调度周期内负荷的总耗电量恒定，后一项表示任意时段负荷功率存在上下限；En表示第n个用户微网消耗的恒定电量；和表示第n个用户在t时段的负荷功率最小值和最大值。用户微网双层鲁棒协调调度模型的下层模型目标函数为：式中，为第n个用户微网的下层模型目标函数，表示用户微网在可再生能源发电为最恶劣场景下的总用电收益；Kn,t为最恶劣场景下第n个用户微网在t时段的负荷功率。用户微网双层鲁棒协调调度模型的下层模型约束条件为：Gn,t＝Kn,t-Pn,t+τn,t+υn,tΓn(8)τn,t,υn,t≥0,ζn,t≥1(10)式(8)为最恶劣场景下第n个用户微网的功率平衡约束；式(9)-(10)为第n个用户微网中可再生能源发电不确定性的对偶参数约束，τn,t、υn,t和ζn,t分别为不确定性约束的对偶变量，Γn为可再生能源发电不确定性的时段预算参数，和为可再生能源发电不确定性的上下偏差值；式(11)为最恶劣场景下第n个用户微网的负荷运行功率约束。进一步地，所述步骤30)的具体内容包括：步骤301)：将步骤20)中构建的用户微网双层鲁棒协调调度模型写成以下形式：s.t.Hy≤m(13)s.t.Kz≤j(15)式中，各层模型的优化变量与步骤20)构建的模型相对应，此处目标函数及约束条件均统一写成矩阵形式；x、y和z分别表示式(1)、(4)和(7)对应的优化变量集合；fmxyz和分别表示式(4)和(7)对应的目标函数；式(13)和(15)分别表示式(5)-(6)和(8)-(11)约束条件的矩阵形式。步骤302)：基于步骤301)所述模型，将用户微网的max-max形式双层鲁棒协调调度模型通过强对偶理论转化为含均衡约束的单层数学规划模型：式中，表示对函数作对z的偏导；u为式(15)的对偶变量；经过上述对偶等效后获得易于直接求解的含均衡约束的单层数学规划模型。进一步地，所述步骤40)中，利用两阶段分布式优化算法迭代求解供电商和用户微网的优化调度问题，获得社区多微网系统的主从博弈调度计划，其具体内容包括：步骤401)：设置迭代次数v＝0，设置收敛阈值τ。步骤402)：供电商初始化λt*为一个可行解，作为供电商模型的第v次迭代求解结果xv，下发至各用户微网。步骤403)：各用户微网将xv作为已知量代入，求解其等效的含均衡约束的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于社区多微网系统的主从博弈鲁棒能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤10)获取社区多微网系统中供电商的运行成本参数及运行限值参数，构建供电商为主导者的max形式优化调度模型；/n步骤20)获取社区多微网系统中各个用户微网的运行成本参数及各设备运行限值参数，构建用户微网为跟随者的max-max形式双层鲁棒协调调度模型；/n步骤30)将所述用户微网的max-max形式双层鲁棒协调调度模型利用强对偶理论转化为含均衡约束的单层数学规划模型；/n步骤40)求解社区多微网系统中形成的以供电商为主导者、用户微网为跟随者的主从博弈鲁棒能量管理模型，即利用两阶段分布式优化算法迭代求解供电商和用户微网的优化调度问题，获得社区多微网系统的主从博弈调度计划。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于社区多微网系统的主从博弈鲁棒能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤10)获取社区多微网系统中供电商的运行成本参数及运行限值参数，构建供电商为主导者的max形式优化调度模型；
步骤20)获取社区多微网系统中各个用户微网的运行成本参数及各设备运行限值参数，构建用户微网为跟随者的max-max形式双层鲁棒协调调度模型；
步骤30)将所述用户微网的max-max形式双层鲁棒协调调度模型利用强对偶理论转化为含均衡约束的单层数学规划模型；
步骤40)求解社区多微网系统中形成的以供电商为主导者、用户微网为跟随者的主从博弈鲁棒能量管理模型，即利用两阶段分布式优化算法迭代求解供电商和用户微网的优化调度问题，获得社区多微网系统的主从博弈调度计划。


2.根据权利要求1所述的一种用于社区多微网系统的主从博弈鲁棒能量管理方法，其特征在于，所述步骤10)中，供电商的运行成本参数及运行限值参数包括与供电商发电及供电价格相关的成本参数和运行限值，将所获取的成本参数及运行限值代入下式建立供电商为主导者的max形式优化调度模型：
供电商优化调度模型的目标函数为：



式中，US为供电商模型的目标函数，表示供电商在整个调度周期内的总供电收益；λt为供电商的供电价格；Dt为基准场景下所有用户微网在t时段的净负荷需求；at、bt和ct为供电商发电的成本系数；T为一个调度周期的总时段数；
供电商优化调度模型的约束条件为：






式(2)表示供电商供电的功率平衡约束，Dn,t为基准场景下第n个用户微网在t时段的净负荷需求，N表示社区多微网系统中用户微网的总数；式(3)为供电商的供电价格约束，第一项表示整个调度周期内供电电价总和恒定，第二项限定了任一调度时段内供电商供电电价的范围，C为恒定的平均供电电价，和分别为t时段最小和最大供电电价。


3.根据权利要求2所述的一种用于社区多微网系统的主从博弈鲁棒能量管理方法，其特征在于，所述步骤20)中，用户微网的运行成本参数及各设备运行限值参数包括各用户微网中与可再生能源发电及负荷相关的所有运行成本系数和运行限值参数，计及可再生能源发电的不确定性，将所获取的运行成本系数及运行限值参数代入下式建立用户微网为跟随者的max-max形式双层鲁棒协调调度模型：
用户微网双层鲁棒协调调度模型的上层模型目标函数为：



式中，为第n个用户微网的上层模型目标函数，表示用户微网在可再生能源发电为基准场景下的总用电收益；Ln,t为基准场景下第n个用户微网在t时段的负荷功率；αn,t和βn,t为第n个用户微网在t时段的用电收益系数；γn,t为第n个用户微网在t时段的净负荷偏差惩罚成本系数；Gn,t为最恶劣场景下第n个用户微网在t时段的净负荷需求；
用户微网双层鲁棒协调调度模型的上层模型约束条件为：
Dn,t＝Ln,t-Pn,t,Dn,t≥0(5)



式(5)为基准场景下第n个用户微网的功率平衡约束，Pn,t为第n个用户微网...

【专利技术属性】
技术研发人员：王栋，徐晓春，蔡康林，丁波，李毅，徐智，范广博，戴欣，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32