一种基于时间尺度的配电网全局优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，包括以下步骤：步骤一，设定内容；步骤二，构建方案；步骤三，模型构建；步骤四，网络评估；步骤五，动态优化；其中在上述步骤一中，以主动配电网为对象，研究不同时间尺度下RDG、ESS、EV、负荷等资源的运行机理、输入/输出功特性，构建多时间尺度的ADN网络整体模型；从多个角度构建不同时间尺度下的ADN动态优化模型，研究动态优化方法及协同优化策略等内容；该发明专利技术，包含多异质RDG、ESS、EV、多类负荷等各类资源的ADN网络的混合模型，并且建模时充分考虑不同时间尺度下各类资源的时序特性规律、运行方式、可控空调等特性，有利于满足实际工程背景下配电网的使用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时间尺度的配电网全局优化调度方法
本专利技术涉及配电网调度
，具体为一种基于时间尺度的配电网全局优化调度方法。
技术介绍
可再生分布式电源(RenewableDistributedPower，RDG)、储能系统(Energystoragesystem，ESS)、电动汽车(ElectricVehicle,EV)、可控负荷、智能终端等设备大规模的接入配电网，传统配电网逐渐向主动配电网(ActiveDistributionNetwork,ADN)过渡。典型的ADN结构中包含了异质RDG、ESS、EV、柔性负荷和刚性负荷等多种资源，利用各种智能调节设备、灵活的网络结构控制和调度ADN网络的各类资源，实现系统的主动控制和协调管理。随着RDG、ESS、EV、各类负荷等众多可控资源大规模的接入给电力系统带来潮流不均、资源浪费、电压偏移等影响，影响系统供电的供电质量和可靠性。为了平衡市场和用户需求、缓解环境与资源压力，主动配电系统通过对丰富的控制手段调整网络结构、各类资源输入/输出功率等内容，保证系统安全经济的运行。因此，对ADN进行优化调控和调度是实现电力自动化的一个重要方面，引起了广泛的关注。ADN网络包含多异质RDG、ESS、EV、各类负荷资源、智能测量设备和终端等，是一个有着大量节点、节点之间有着复杂连接关系的网络。各类资源在运行过程可相互互动，因此ADN优化调度时强度了多种资源的综合利用和互动调度，在运行中实现不同资源的优势互补，从而提高资源的高效利用，降低系统运行的费用，但各类资源相互之间的耦合使得系统复杂性增加，导致系统的事故风险可能会增大，严重时会引起系统的崩溃[6]。并且，各类资源的输出/输出功率、运行方式等存在时变性和波动性，各类资源可以灵活的投入和切除等给ADN运行带来很大的动态特性，影响配电系统的运行调控。与传统的配电网相比，ADN网络的网架结构灵活、各类资源的运行方式和输入/输出功率复杂多变，对ADN网络结构、各类资源进行主动优化管理，可提高ADN运行性能，改善网络中各类资源的利用效率。尽管网络结构主动调控和系统资源优化调度为ADN安全、经济和高效的运行提供了可行的方案。然而，由于：(1)网络中各类资源分别隶属于不同的利益单元，资源与资源之间存在着互动和耦合特性；(2)不同时间尺度下ADN中多异质RDG、ESS、EV、各类负荷运行方式和规律存在着显著的差别；(3)各资源的运行方式的复杂多变性、输入/输出功率的时序性等导致ADN网络运行性能评估复杂，这些给ADN的网络建模及优化调度带来严峻的挑战。ADN结构庞大，接入的设备种类繁多，使得其结构相当复杂。受用户随机需求响应、环境因素的影响，接入ADN中的RDG、ESS、EV、可控负荷等资源的输出功率存在时变性和波动性，并可依据供需要求灵活的退出和投入，给ADN网络运行结构及运行方式带来很强动态性和不确定性，因此设计一种基于时间尺度的配电网全局优化调度方法是很有必要的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，包括以下步骤：步骤一，设定内容；步骤二，构建方案；步骤三，模型构建；步骤四，网络评估；步骤五，动态优化；其中在上述步骤一中，以主动配电网为对象，研究不同时间尺度下RDG、ESS、EV、负荷等资源的运行机理、输入/输出功特性，构建多时间尺度的ADN网络整体模型；在此基础上，分析运行过程中各类资源的互动机理、网络整体脆弱性评估理论及方法；从多个角度构建不同时间尺度下的ADN动态优化模型，研究动态优化方法及协同优化策略等内容；其中在上述步骤二中，开展对实际ADN系统调研，包括网络中各设备的连接方式、运行方式等；通过收集和查找文件、文献等资料分析不同时间尺度下ADN各类资源的功率变化特性、互动特性及参与度，以理论推导的形式构建ADN多时间尺度的网络模型；基于复杂网络理论，从现代配电网的建设目标及电力系统市场环境出发提出ADN网络的节点或支路脆弱性评估指标体系，进而从网络结构特征和电气特性等角度提出网络整体脆弱性评估模型及方法；结合考虑网络的经济性、可靠性等指标建立多时间尺度的ADN多目标统一动态优化模型，融合所建模型及仿真分析方法，运用概率理论、最优化理论、数据挖掘方法、遗传算法、粒子群、二阶锥等理论和算法进行求解，研究多时间尺度下ADN的协同优化方案；其中在上述步骤三中，首先对多异质RDG、ESS、EV充放电、多类负荷等进行一系列的物理层组成单元的影响因素进行分析，基于对ADN系统中各物理层组成单元的影响因素分析，受电力系统市场、用户需求及环境等因素的影响，ADN中RDG、ESS、负荷、电动汽车等资源的接入容量及运行方式具有时变性，分别分析这些因素对ADN中各类资源功率分布的影响，从年、月、日等多个时间尺度构建各类资源的功率时序特性曲线；研究各类资源的运行方式及参与ADN运行的概率，并分析各类资源的时变特性给ADN网络结构模型、运行方式带来的影响；以实际网络的开关设备连接方式、环网结构为基础，结合接入的RDG、储能设备、电动汽车、负荷功率的时序特性曲线构建考虑时间尺度的ADN网络模型的特征参量；其中在上述步骤四中，在建立了ADN多时间尺度模型的基础上，基于复杂网络理论，结合网络的连接方式及一般的电气特性，拟采用度中心、节点凝聚度、介数中心性、紧密度、节点路径效能等指标来衡量网络的结构脆弱度，因这些指标的量纲不一致且评估的角度不同，为了全面的利用这些指标来分析网络的脆弱性，引入信息熵和SpearmanRank处理得到一个综合节点重要性评价指标，构建ADN网络结构脆弱性综合评估指标及计算方法；从节点重要性、网络结构、支路和节点投切率等方面出发，分析ADN结构脆弱性的影响因素，构建ADN节点/支路整体脆弱度计算模型；综合考虑RDG、ESS、EV、负荷等资源功率的时变特性及运行方式等，对不同时间尺度下的ADN网络结构进行脆性评估；其中在上述步骤五中，于ADN的薄弱环节分析和当前运行状态；针对ADN薄弱环节，节点重要度的差异、支路和节点的投切在一定程度上反映了网络结构的脆弱性，基于复杂网络建立的支路和节点整体脆弱性评估的计算模型，建立在保证重要负荷供电可靠性的同时以降低系统脆弱性为目标的优化模型，结合量子粒子群算法求解模型；基于多时间尺度，ADN网络的优化目标需实时分析网架状况、运行现状及用户的调度要求等得到；根据网络的运行指标、可优化性指标、用户需求等分析，确定各时间尺度的优化目标及优化手段；通过设置权重的方法构建统一的优化目标，在不同时间尺度的优化阶段，指标的权重分配不同，如以年为时间尺度，其经济性指标的权重较大，而以日为时间尺度，则要求可靠性指标的权重较大，由此形成了不同时间尺度下各指标体系与优化目标的映射关系；基于建立不同时间尺度下ADN多目标优化的统一模型，探索二阶锥、量子粒子群、遗传算法等多种智能优化算法的集成，研究ADN动态优化策略，探讨网架动态本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，包括以下步骤：步骤一，设定内容；步骤二，构建方案；步骤三，模型构建；步骤四，网络评估；步骤五，动态优化；其特征在于：/n其中在上述步骤一中，以主动配电网为对象，研究不同时间尺度下RDG、ESS、EV、负荷等资源的运行机理、输入/输出功特性，构建多时间尺度的ADN网络整体模型；在此基础上，分析运行过程中各类资源的互动机理、网络整体脆弱性评估理论及方法；从多个角度构建不同时间尺度下的ADN动态优化模型，研究动态优化方法及协同优化策略等内容；/n其中在上述步骤二中，开展对实际ADN系统调研，包括网络中各设备的连接方式、运行方式等；通过收集和查找文件、文献等资料分析不同时间尺度下ADN各类资源的功率变化特性、互动特性及参与度，以理论推导的形式构建ADN多时间尺度的网络模型；基于复杂网络理论，从现代配电网的建设目标及电力系统市场环境出发提出ADN网络的节点或支路脆弱性评估指标体系，进而从网络结构特征和电气特性等角度提出网络整体脆弱性评估模型及方法；结合考虑网络的经济性、可靠性等指标建立多时间尺度的ADN多目标统一动态优化模型，融合所建模型及仿真分析方法，运用概率理论、最优化理论、数据挖掘方法、遗传算法、粒子群、二阶锥等理论和算法进行求解，研究多时间尺度下ADN的协同优化方案；/n其中在上述步骤三中，首先对多异质RDG、ESS、EV充放电、多类负荷等进行一系列的物理层组成单元的影响因素进行分析，基于对ADN系统中各物理层组成单元的影响因素分析，受电力系统市场、用户需求及环境等因素的影响，ADN中RDG、ESS、负荷、电动汽车等资源的接入容量及运行方式具有时变性，分别分析这些因素对ADN中各类资源功率分布的影响，从年、月、日等多个时间尺度构建各类资源的功率时序特性曲线；研究各类资源的运行方式及参与ADN运行的概率，并分析各类资源的时变特性给ADN网络结构模型、运行方式带来的影响；以实际网络的开关设备连接方式、环网结构为基础，结合接入的RDG、储能设备、电动汽车、负荷功率的时序特性曲线构建考虑时间尺度的ADN网络模型的特征参量；/n其中在上述步骤四中，在建立了ADN多时间尺度模型的基础上，基于复杂网络理论，结合网络的连接方式及一般的电气特性，拟采用度中心、节点凝聚度、介数中心性、紧密度、节点路径效能等指标来衡量网络的结构脆弱度，因这些指标的量纲不一致且评估的角度不同，为了全面的利用这些指标来分析网络的脆弱性，引入信息熵和Spearman Rank处理得到一个综合节点重要性评价指标，构建ADN网络结构脆弱性综合评估指标及计算方法；从节点重要性、网络结构、支路和节点投切率等方面出发，分析ADN结构脆弱性的影响因素，构建ADN节点/支路整体脆弱度计算模型；综合考虑RDG、ESS、EV、负荷等资源功率的时变特性及运行方式等，对不同时间尺度下的ADN网络结构进行脆性评估；/n其中在上述步骤五中，于ADN的薄弱环节分析和当前运行状态；针对ADN薄弱环节，节点重要度的差异、支路和节点的投切在一定程度上反映了网络结构的脆弱性，基于复杂网络建立的支路和节点整体脆弱性评估的计算模型，建立在保证重要负荷供电可靠性的同时以降低系统脆弱性为目标的优化模型，结合量子粒子群算法求解模型；基于多时间尺度，ADN网络的优化目标需实时分析网架状况、运行现状及用户的调度要求等得到；根据网络的运行指标、可优化性指标、用户需求等分析，确定各时间尺度的优化目标及优化手段；通过设置权重的方法构建统一的优化目标，在不同时间尺度的优化阶段，指标的权重分配不同，如以年为时间尺度，其经济性指标的权重较大，而以日为时间尺度，则要求可靠性指标的权重较大，由此形成了不同时间尺度下各指标体系与优化目标的映射关系；基于建立不同时间尺度下ADN多目标优化的统一模型，探索二阶锥、量子粒子群、遗传算法等多种智能优化算法的集成，研究ADN动态优化策略，探讨网架动态重构与资源优化配置的关系；依据不同时间尺度的优化目标和特征，将不同时间尺度下的优化过程分为中长期(以年、双月、双周等为时间尺度)、短期(以日前调度为时间尺度)和超短期(日内小时级)优化。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于时间尺度的配电网全局优化调度方法，包括以下步骤：步骤一，设定内容；步骤二，构建方案；步骤三，模型构建；步骤四，网络评估；步骤五，动态优化；其特征在于：
其中在上述步骤一中，以主动配电网为对象，研究不同时间尺度下RDG、ESS、EV、负荷等资源的运行机理、输入/输出功特性，构建多时间尺度的ADN网络整体模型；在此基础上，分析运行过程中各类资源的互动机理、网络整体脆弱性评估理论及方法；从多个角度构建不同时间尺度下的ADN动态优化模型，研究动态优化方法及协同优化策略等内容；
其中在上述步骤二中，开展对实际ADN系统调研，包括网络中各设备的连接方式、运行方式等；通过收集和查找文件、文献等资料分析不同时间尺度下ADN各类资源的功率变化特性、互动特性及参与度，以理论推导的形式构建ADN多时间尺度的网络模型；基于复杂网络理论，从现代配电网的建设目标及电力系统市场环境出发提出ADN网络的节点或支路脆弱性评估指标体系，进而从网络结构特征和电气特性等角度提出网络整体脆弱性评估模型及方法；结合考虑网络的经济性、可靠性等指标建立多时间尺度的ADN多目标统一动态优化模型，融合所建模型及仿真分析方法，运用概率理论、最优化理论、数据挖掘方法、遗传算法、粒子群、二阶锥等理论和算法进行求解，研究多时间尺度下ADN的协同优化方案；
其中在上述步骤三中，首先对多异质RDG、ESS、EV充放电、多类负荷等进行一系列的物理层组成单元的影响因素进行分析，基于对ADN系统中各物理层组成单元的影响因素分析，受电力系统市场、用户需求及环境等因素的影响，ADN中RDG、ESS、负荷、电动汽车等资源的接入容量及运行方式具有时变性，分别分析这些因素对ADN中各类资源功率分布的影响，从年、月、日等多个时间尺度构建各类资源的功率时序特性曲线；研究各类资源的运行方式及参与ADN运行的概率，并分析各类资源的时变特性给ADN网络结构模型、运行方式带来的影响；以实际网络的开关设备连接方式、环网结构为基础，结合接入的RDG、储能设备、电动汽车、负荷功率的时序特性曲线构建考虑时间尺度的ADN网络模型的特征参量；
其中在上述步骤四中，在建立了ADN多时间尺度模型的基础上，基于复杂网络理论，结合网络的连接方式及一般的电气特性，拟采用度中心、节点凝聚度、介数中心性、紧密度、节点路径效能等指标来衡量网络的结构脆弱度，因这些指标的量纲不一致且评估的角度不同，为了全面的利用这些指标来分析网络的脆弱性，引入信息熵和SpearmanRank处理得到一个综合节点重要性评价指标，构建ADN网络结构脆弱性综合评估指标及计算方法；从节点重要性、网络结构、支路和节点投切率...

【专利技术属性】
技术研发人员：文娟，谭阳红，屈星，盛义发，肖金凤，赵宇红，
申请(专利权)人：南华大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43