基于分布式协同控制的配电网双层优化方法技术

基于分布式协同控制的配电网双层优化方法，结合含高渗透率分布式电源的配电网特征，分析适用于配电网的分布式电源控制方式，建立双层优化模型；双层优化模型的上层模型对一致性算法权重进行改进，以微电网容量利用比为一致性变量，维持配电网电压稳定性；双层优化模型的下层模型中考虑微电网内不同设备运行约束条件，将可再生能源的实时预测数据和模型预测控制方法相结合，进行滚动优化，维持配电网运行经济性。与传统的配电网优化控制模型相比，本发明专利技术方法考虑到高渗透率可再生能源的出力不确定性，将配电网电压稳定性问题与运行经济问题解耦，可以在配电网电压稳定前提下实现运行经济成本最低，具有较强的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
基于分布式协同控制的配电网双层优化方法
本专利技术涉及涉及含高渗透率分布式电源的配电网优化控制
，具体涉及一种基于分布式协同控制的配电网双层优化方法。
技术介绍
随着电力系统规模的不断扩大和具有强随机性、波动性的可再生能源大规模接入，电力系统能量管理和运行控制面临着严峻挑战，传统配电网的调度与运行方法已经无法满足社会对电力系统的需求。集中式控制方式需要中央控制器根据配电网内各个设备上传的自身信息进行集中计算，然后将命令下发到各个设备中，可靠性差；在分散式控制方式中，各个设备可以根据自身信息进行更新控制，协同性差。相对于传统的集中式和分散式控制来说，分布式控制系统具有更好的控制鲁棒性、通信灵活性和系统可扩展性，可以实现电力元件的“即插即用”，灵活方便。采用一致性协议的分布式控制的基本思想是：系统中的控制器通过通讯链路与相邻的控制器信息交互，并根据所得信息及自身状态做出决策，最终实现所有对象的状态一致。分布式协同控制已在多个工程领域得到大量研究和应用，例如自动发电控制、无人机编队飞行、多智能体的趋同控制等问题。风机与光伏出力具有时间互补的特性，将微电网作为整合分布式电源(distributedgenerator，DG)的有效单元一定程度上降低可再生能源出力的波动，同时使微电网不必直接面对数量庞大、分散接入的DG，为高比例的可再生能源接入运行提供了思路。在现有文献研究中，将配电网内DG的耗量微增率设为一致性变量，通过一致性算法可以实现运行成本最低。在自动发电控制领域将一致性算法与贪婪策略相结合，有效提高了一致性算法在动态随机环境中的适应性。虽然基于一致性算法的分布式控制方法在配电网中DG运行控制中已经出现，但是只能做到运行成本最低或者维持配电网电压稳定性的单一目标，而无法通过分布式控制方式在配电网电压稳定前提下实现运行成本最低。因而研究一种基于分布式协同控制的配电网双层优化方法具有重要的意义。
技术实现思路
针对现有高渗透率DG接入配电网后，传统控制方式无法有效处理配电网电压稳定性与运行成本的问题。本专利技术提供了一种基于分布式协同控制的配电网双层优化方法，能够将配电网的电压稳定性与运行经济性问题解耦，降低可再生能源出力波动性的影响，实现电力元件“即插即用”等技术要求。本专利技术采取的技术方案为：基于分布式协同控制的配电网双层优化方法，步骤1：结合含高渗透率分布式电源的配电网特征，分析适用于配电网的分布式电源控制方式，建立双层优化模型；步骤2：双层优化模型的上层模型对一致性算法权重进行改进，以微电网容量利用比为一致性变量，维持配电网电压稳定性；步骤3：双层优化模型的下层模型中考虑微电网内不同设备运行约束条件，将可再生能源的实时预测数据和模型预测控制方法相结合，进行滚动优化，维持配电网运行经济性。通过上述步骤，实现配电网的电压稳定性与运行经济双层优化。所述步骤1中，含高渗透率分布式电源的配电网特征包括：①、可再生能源的出力占全网发电机出力比重大，具有随机性和波动性；②、分布式电源接入位置灵活，能够通过并网逆变器控制其输出功率；③、光伏与风机出力在时间上具有互补的特征。所述步骤1中，分布式电源控制方式包括集中式控制方式、分散式控制方式，其中，集中式控制方式指的是通过中央控制器与各个分布式电源建立通讯链路；分散式控制方式指的是各个分布式电源只根据自身信息更新控制。通过基于分布式协同控制的配电网双层优化方法可以使各个受控节点的运行状态趋向于一致，达到特定的控制目标，同时具有良好的经济性和可扩展性。分布式控制中通讯链路的建立可以用图论知识来解释：G＝{V,ε,A}为一个多智能体网络的拓扑结构图，其中V＝{v1,…,vn}表示具有n个节点的分布式拓扑结构点集。，表示图G的有向边集；图G的邻接矩阵A(G)计算如公式(1)所示：A(G)＝{aij}n×n(1)其中，对角线元素aii为0，非对角元素为aij表示顶点i、j之间边的权重。图G的度矩阵D(G)计算如公式(2)所示：D(G)＝diag(d1,…,dn)(2)其中，di表示节点vi的度。图G的Laplace矩阵计算公式如公式(3)所示：L(G)＝D(G)-A(G)＝[lij](3)其中，D(G)为图G的度矩阵；A(G)为图G的邻接矩阵；lij为图G的Laplace矩阵中对应位置元素。所述步骤2中，上层模型由配电网以及各个微电网对应的智能体组成，其中智能体之间存在通信链路可以互相通信，主要涉及一致性算法。各个智能体通过一致性算法对所在微电网的有功出力进行迭代求解，实现对节点电压的分布式协同控制。在一致性算法中，以微电网容量利用比设为一致性变量。上层模型中一致性变量迭代计算公式如公式(4)所示：其中，k为迭代次数；N为微电网数量；m为微电网编号；表示微电网j在第k次迭代后更新得到的容量利用比；dj,m表示微电网j接收到微电网m信息的权重；为在第k次迭代时，微电网i容量利用比的参考值；ω为迭代步长，其取值范围为0～1，一般而言，迭代步长越大则收敛速度越快，但收敛精度越差。为计算微电网容量利用比参考值，定义电压控制性能评估函数如公式(5)所示：其中，VCP,i表示待控制微电网接入节点i电压。根据网络潮流方程可得公式(6)：其中，VCP,i表示待控制微电网接入节点i电压；Gii表示并网点i处的网络自导纳；Pi表示微电网i的有功出力。所述步骤2中，上层模型使用一致性算法，将微电网容量利用比设为一致性变量，其中微电网i容量利用比的参考值计算方法如公式(7)所示：其中：fv,i为电压控制性能评估函数；VCP,i为被控节点i电压；Pi为节点i注入有功功率；为微电网i容量利用比；Gii为并网点i处的网络自导纳；Si为微电网i容量；为微电网i的功率因数。根据不同微电网向外传输信息的不同重要程度，对一致性算法中通讯链路所占权重进行改进，将接入控制节点微电网与其他微电网的通讯链路权重加大，权重的设置应遵守公式(8)和公式(9)，即：其中：zi,j为微电网i与微电网j之间的通讯链路权重因子；lij为通信网络拓扑图的Laplace矩阵对应位置元素；di,j为微电网i与微电网j之间的通讯链路权重。根据一致性算法，定义第j个微电网的容量利用比更新公式，如式(10)所示：其中：k为迭代序列；和分别为第k+1次和第k次微电网容量利用比矩阵；D(k)为第k次迭代通讯线路权重矩阵；ω表示迭代步长；为第k次迭代微电网容量利用比参考矩阵。所述步骤3中，下层模型由微电网以及微电网对应的智能体组成，可以实现微电网运行成本最低。考虑微电网内风机、光伏、柴油发电机和储能装置的约束条件，如公式(11)所示：PRES(t)+Pfuel(t)+PESS(t)-Pload(t)＝Ptotal(t)(11)其中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于分布式协同控制的配电网双层优化方法，其特征在于：/n步骤1：结合含高渗透率分布式电源的配电网特征，分析适用于配电网的分布式电源控制方式，建立双层优化模型；/n步骤2：双层优化模型的上层模型对一致性算法权重进行改进，以微电网容量利用比为一致性变量，维持配电网电压稳定性；/n步骤3：双层优化模型的下层模型中考虑微电网内不同设备运行约束条件，将可再生能源的实时预测数据和模型预测控制方法相结合，进行滚动优化，维持配电网运行经济性；/n通过上述步骤，实现配电网的电压稳定性与运行经济双层优化。/n

【技术特征摘要】
1.基于分布式协同控制的配电网双层优化方法，其特征在于：
步骤1：结合含高渗透率分布式电源的配电网特征，分析适用于配电网的分布式电源控制方式，建立双层优化模型；
步骤2：双层优化模型的上层模型对一致性算法权重进行改进，以微电网容量利用比为一致性变量，维持配电网电压稳定性；
步骤3：双层优化模型的下层模型中考虑微电网内不同设备运行约束条件，将可再生能源的实时预测数据和模型预测控制方法相结合，进行滚动优化，维持配电网运行经济性；
通过上述步骤，实现配电网的电压稳定性与运行经济双层优化。


2.根据权利要求1所述基于分布式协同控制的配电网双层优化方法，其特征在于：所述步骤1中，含高渗透率分布式电源的配电网特征包括：
①、可再生能源的出力占全网发电机出力比重大，具有随机性和波动性；
②、分布式电源接入位置灵活，能够通过并网逆变器控制其输出功率；
③、光伏与风机出力在时间上具有互补的特征。


3.根据权利要求1所述基于分布式协同控制的配电网双层优化方法，其特征在于：所述步骤1中，分布式电源控制方式包括集中式控制方式、分散式控制方式，其中，
集中式控制方式指的是通过中央控制器与各个分布式电源建立通讯链路；
分散式控制方式指的是各个分布式电源只根据自身信息更新控制。


4.根据权利要求1所述基于分布式协同控制的配电网双层优化方法，其特征在于：所述步骤2中，上层模型使用一致性算法，将微电网容量利用比设为一致性变量，
微电网i容量利用比的参考值计算方法如公式(7)所示：



其中：fv,i为电压控制性能评估函数；VCP,i为被控节点i电压；Pi为节点i注入有功功率；为微电网i容量利用比；Gii为并网点i处的网络自导纳；Si为微电网i容量；为微电网i的功率因数；
根据不同微电网向外传输信息的不同重要程度，对一致性算法中通讯链路所占权重进行改进，如公式(8)和公式(9)所示：






其中：zi,j为微电网i与微电网j之间的通讯链路权重因子；lij为通信网络拓扑图的Laplace矩阵对应位置元素；di,j为微电网i与微电网j之间的通讯链路权重；
根据一致性算法，定义第j个微电网的容量利用比更新公式，如式(10)所示：



其中：k为迭代序列；和分别为第k+1次和第k次微电网容量利用比矩阵；D(k)为第k次迭代通讯线路权重矩阵；ω表示迭代步长；为第k次迭代微电网容量利用比参考矩阵。


5.根据权利要求1所述基于分布式协同控制的配电网双层优化方法，其特征在于：
所述步骤3中，下层模型优化目标函数如公式(19)所示：



其中，T为优化时间段；PRES(t)、Pfuel(t)、PESS(t)分别为t时刻微电网内可再生能源、柴油发电机和储能装置的有功出力；CESS为储能装置运行成本函数；Cfuel为柴油发电机运行成本函数；CR...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐艳春，张进，汪平，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42