一种分布式与集中式相协同的微网群调度方法技术

本发明专利技术公开了一种分布式与集中式相协同的微网群调度方法，获取园区微网群各单元中的光伏、负荷的日前预测数据；构建园区微网群计划调度模型，求解得到微网群的计划调度结果；利用园区微网群各设备、负荷的实时运行状态数据和微网群的计划调度结果作差计算得到园区整体实时净电功率偏差；计算园区各单元分摊的实时净电功率偏差，构建各单元实时优化调度模型，求解各单元实时优化调度模型得到园区各单元微网实时功率参考值；将求解得到的实时功率参考值下发各微网单元，完成单次微网群的优化调度，在运行日内重复执行以上步骤，完成微网群的日运行调度。本发明专利技术实现了整个微网群的差异性利益最大化，符合当今电网全局发展经济要求。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式与集中式相协同的微网群调度方法
本专利技术属于智能电网
，具体涉及一种分布式与集中式相协同的微网群调度方法。
技术介绍
智能电网背景下，园区微网群已成为微网的重要发展趋势和能源综合利用的有效形式，其中包括多类能源供应和消费单元，如单微网、含分布式电源的智能用户、传统用户、电动汽车充电桩等。这些单元可能有着不同的自主管理能力、信息安全要求或自主管理意愿，因此需要针对多样化的用户管理需要采用差异化的调度策略。例如：单微网、智能楼宇等，有独立的能量管理系统，能够自主进行调度管理，这类单元可采用分布式调度策略；而对于传统用户、公共用电等单元不具有自主管理能力，适用于传统的集中式调度策略。可见，传统的集中式调度策略与分布式调度策略均难以满足这一差异化的调度需求，因此，需要针对园区微网群的特征提出相适应的调度策略。同时，随着电力体制改革，电力市场化程度加大，越来越多的资本力量参与到微网的投资建设。不同的微网分属不同的利益主体，有着各自的利益诉求与管理意愿。因此，有必要建立与微网群特征相适应的调度分析工具。到目前为止，已有关于微网群调度优化的部分研究，但针对不同微网特征的差异性调度策略分析工具仍然缺失。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种分布式与集中式相协同的微网群调度方法，保障微网群可靠稳定运行的同时，根据不同微网的差异性特征构建了不同的调度方法保障了微网群的不同利益诉求。本专利技术采用以下技术方案：一种分布式与集中式相协同的微网群调度方法，包括以下步骤：S1、获取园区微网群各单元中的光伏、负荷的日前预测数据；S2、利用步骤S1获取的预测数据，确定目标函数和约束条件，构建园区微网群计划调度模型，对构建的园区微网群计划调度模型进行求解得到微网群的计划调度结果；S3、利用园区微网群各设备、负荷的实时运行状态数据和步骤S2得到微网群的计划调度结果作差计算得到园区整体实时净电功率偏差；S4、根据步骤S3得到的园区整体实时净电功率偏差计算园区各单元分摊的实时净电功率偏差，根据各单元分摊的实时净电功率偏差构建各单元实时优化调度模型，对各单元实时优化调度模型进行求解得到园区各单元微网实时功率参考值；S5、将步骤S4求解得到的实时功率参考值下发各微网单元，完成单次微网群的优化调度，在运行日内重复执行以上步骤，完成微网群的日运行调度。具体的，步骤S2中，微网群的计划调度结果包括可控电源的开停机计划、出力计划、电储能、蓄热槽的充放电计划以及购售电计划。具体的，步骤S2中，园区微网群计划调度模型中的约束条件包括：燃气锅炉消耗的燃料费用为：供热量满足约束如下：开机状态变量满足约束如下：其中，Sgas为天然气的价格；ηGB为燃气锅炉的效率；HV为天然气热值(KJ/m3)；BGB(t)为燃气锅炉的运行状态变量；分别为燃气锅炉的最大、最小出力；为燃气锅炉的开机标志变量；电锅炉模型为：HEB(t)＝PEB(t)ηEB其中，HEB(t)、PEB(t)分别为电热锅炉的产热量和耗电量；ηEB为电热锅炉的效率；为电热锅炉的容量；热电联产机组采用可变热电产出比模式，具体模型为：0＜αk＜1其中，PCHP(t)、HiCHP(t)为热电联产机组输出的电功率和热功率；BCHP(t)为运行状态变量；为热电联产机组的开机标志变量；蓄热槽模型为：其中，WHST(t)为蓄热槽中存储的热量；ηHST蓄热槽的效率；分别为t时刻的蓄热槽单位时间内的蓄热与放热量；电动汽车的充电功率和荷电状态约束为：其中，为电动汽车的充电功率；为最大充电功率；SOCEV(t)为电动汽车蓄电池的荷电状态；为充电效率；分别为允许的最小、最大核电状态；园区微网群计划调度模型的目标函数为：其中，nMG为园区内调度单元微网群数量。具体的，步骤S3中，园区整体实时净电功率偏差计算模型为：其中，{Pie(t)|e∈E}表示第i个单微网中各元件输出的电功率，包括可控电源、电锅炉、热电联产机组、电储能设备以及电动汽车；E表示通用单微网模型中供电元件的集合；分别为电储能的充放电功率；Pinet(t)为单微网i中的电负荷功率；PiPV(t)为单微网i中光伏电源出力；表示第i个微网中各元件输出的热功率，包括燃气锅炉、电锅炉、热电联产机组以及热储能设备。具体的，步骤S4中，园区各单元分摊的实时净电功率偏差计算模型为：其中，分别为单元i内负荷与光伏出力实时预测偏差；DPerr,S(t)为园区微网群整体实时净电负荷偏差；为单元i分摊的实时功率偏差。具体的，步骤S4中，各单元实时优化调度模型的目标函数为：其中，分别为可控电源、燃气锅炉、热电机组实时运行的燃料费用，与日前调度模型中的燃料费用函数形式相同；Pie(t)为各供电设备的实时与计划出力；为各供热设备的实时与计划出力。Cdis、Cch分别为电储能的放电成本与边际成本；为储能的实时充放电功率；为蓄热槽的实时蓄热与放热功率。具体的，步骤S4中，各单元实时优化调度模型的约束条件为：其中，为单元i内的实时净热负荷偏差。具体的，步骤S5中，微网群的日运行调度具体为：各微网单元定期更新微网群的计划调度结果，判断是否到达规定时间执行实时调度，若完成了一天内的实时调度结果，则结束；否则，执行下一阶段的实时调度，如此反复直至结束全天调度。与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益效果：本专利技术一种分布式与集中式相协同的微网群调度方法，针对用户类型的多样性问题，在各类供电、供热设备建模的基础上，建立了一种通用的单微网模型，实现了热电联合调度。针对用户差异性的管理需求问题，对具有自主管理能力的单元采用分布式调度策略；对不具有自主管理能力的单元采用集中式调度策略。实现了园区微网群调度问题的集中与分布式协同优化求解，减小了中央管理系统的计算负担，降低了信息传输量，有利于保护用户信息安全，更有利于促进光伏出力的消纳、降低整体运行费用。同时构建的微网群调度方法包含多个时间尺度上的协同调度，有效保障了微网群日常运行调度的安全可靠性。进一步的，为了保证微网的实时输出功率能有一个最优参考标准，在进行微网群实时调度之前，求解了微网群的计划调度，并以此作为实时调度的基础。进一步的，为了得到微网群的计划调度结果，本专利技术建立了微网群的计划调度模型，通过求解便可以得到计划调度结果。进一步的，为了度量微网群的实时功率偏离计划的调度结果的大小，求解了园区整体的实时净电功率偏差，同时作为后续调度的参考。...

【技术保护点】
1.一种分布式与集中式相协同的微网群调度方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取园区微网群各单元中的光伏、负荷的日前预测数据；/nS2、利用步骤S1获取的预测数据，确定目标函数和约束条件，构建园区微网群计划调度模型，对构建的园区微网群计划调度模型进行求解得到微网群的计划调度结果；/nS3、利用园区微网群各设备、负荷的实时运行状态数据和步骤S2得到微网群的计划调度结果作差计算得到园区整体实时净电功率偏差；/nS4、根据步骤S3得到的园区整体实时净电功率偏差计算园区各单元分摊的实时净电功率偏差，根据各单元分摊的实时净电功率偏差构建各单元实时优化调度模型，对各单元实时优化调度模型进行求解得到园区各单元微网实时功率参考值；/nS5、将步骤S4求解得到的实时功率参考值下发各微网单元，完成单次微网群的优化调度，在运行日内重复执行以上步骤，完成微网群的日运行调度。/n

【技术特征摘要】
1.一种分布式与集中式相协同的微网群调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取园区微网群各单元中的光伏、负荷的日前预测数据；
S2、利用步骤S1获取的预测数据，确定目标函数和约束条件，构建园区微网群计划调度模型，对构建的园区微网群计划调度模型进行求解得到微网群的计划调度结果；
S3、利用园区微网群各设备、负荷的实时运行状态数据和步骤S2得到微网群的计划调度结果作差计算得到园区整体实时净电功率偏差；
S4、根据步骤S3得到的园区整体实时净电功率偏差计算园区各单元分摊的实时净电功率偏差，根据各单元分摊的实时净电功率偏差构建各单元实时优化调度模型，对各单元实时优化调度模型进行求解得到园区各单元微网实时功率参考值；
S5、将步骤S4求解得到的实时功率参考值下发各微网单元，完成单次微网群的优化调度，在运行日内重复执行以上步骤，完成微网群的日运行调度。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，微网群的计划调度结果包括可控电源的开停机计划、出力计划、电储能、蓄热槽的充放电计划以及购售电计划。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，园区微网群计划调度模型中的约束条件包括：
燃气锅炉消耗的燃料费用为：



供热量满足约束如下：



开机状态变量满足约束如下：



其中，Sgas为天然气的价格；ηGB为燃气锅炉的效率；HV为天然气热值(KJ/m3)；BGB(t)为燃气锅炉的运行状态变量；分别为燃气锅炉的最大、最小出力；为燃气锅炉的开机标志变量；
电锅炉模型为：
HEB(t)＝PEB(t)ηEB



其中，HEB(t)、PEB(t)分别为电热锅炉的产热量和耗电量；ηEB为电热锅炉的效率；为电热锅炉的容量；
热电联产机组采用可变热电产出比模式，具体模型为：






0＜αk＜1









其中，PCHP(t)、为热电联产机组输出的电功率和热功率；BCHP(t)为运行状态变量；为热电联产机组的开机标志变量；
蓄热槽模型为：



其中，WHST(t)为蓄热槽中存储的热量；ηHST蓄热槽的效率；分别为t时刻的蓄热槽单位时间内的蓄热与放热量；
电动汽车的充电功率和荷电状态约束为：

【专利技术属性】
技术研发人员：王建学，张子龙，齐捷，杨帆，雍维桢，魏景东，王建臣，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61