一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法技术

本发明专利技术涉及一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法，包括：获取微电网的运行数据，采用预先建立的双层模型预测控制策略对微电网下一时刻进行预先调度，双层模型预测控制策略包括上层微电网调度子策略和下层微电网未使用容量调度子策略，上层微电网调度子策略以微电网总成本最小化为目标，根据微电网的可用资源进行调度，确定下一时刻的过剩或不足功率；下层微电网未使用容量调度子策略根据上层微电网调度子策略传输的下一时刻的过剩或不足功率，以将削减负荷的成本降到最低为目标，调度微电网中的未服务负载满足上层微电网调度子策略传输的下一时刻的过剩或不足功率的需求。与现有技术相比，本发明专利技术安全可靠、预测准确度高等优点。测准确度高等优点。测准确度高等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法


[0001]本专利技术涉及微电网调度
，尤其是涉及一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法。

技术介绍

[0002]一个韧性电力系统应该能够适当地应对那些低概率、高冲击的干扰。从最近发生的自然灾害的经验来看，低概率、高冲击事件与典型的电力系统故障的主要区别是：
[0003]1、这些干扰的时间和持续时间高度不确定，可能持续数天。
[0004]2、它们本质上是高度动态的，很难有效地预测未来事件或它们的发生顺序。
[0005]3、其发生可能导致短时间内多个或多个部件失效，如变电站、输电线路、输电塔等输配电系统设施。
[0006]4、可能导致电力资源不可用或者难以利用。
[0007]考虑到上述特性，为了使系统具有韧性，停电管理方案应具备以下特点：
[0008]1)由于干扰的不确定性非常高，应尽量使供电资源多样化，避免依赖一套有限的电力采购手段。
[0009]2)它应具有足够的灵活性，能够迅速对事件做出反应，并在短时间内相应地调整操作战略。
[0010]3)由于可用资源的短缺，应该确定并确认提供不同负载的优先次序。

技术实现思路

[0011]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种安全可靠、预测准确度高的基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法，以提高由多微电网组成的智能配电系统对意外灾害事件的恢复能力。
[0012]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0013]一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法，包括：获取微电网的运行数据，采用预先建立的双层模型预测控制策略对微电网下一时刻进行预先调度，所述双层模型预测控制策略包括上层微电网调度子策略和下层微电网未使用容量调度子策略，所述上层微电网调度子策略以微电网总成本最小化为目标，根据微电网的可用资源进行调度，确定下一时刻的过剩或不足功率；
[0014]所述下层微电网未使用容量调度子策略根据上层微电网调度子策略传输的下一时刻的过剩或不足功率，以将削减负荷的成本降到最低为目标，调度微电网中的未服务负载满足上层微电网调度子策略传输的下一时刻的过剩或不足功率的需求。
[0015]进一步地，所述上层微电网调度子策略计及的微电网总成本包括可调度分布式发电机组的成本、可再生分布式发电机组的成本、负荷削减成本以及ESSs中使用存储能量的成本。
[0016]进一步地，所述上层微电网调度子策略的约束包括：
[0017]功率平衡约束：对于每个微网，在每个时间段，常规DG和可再生DG的总发电量、ESSs的充放电功率和减负荷之和必须等于总负荷；
[0018]可调度DG机组约束：包括可调度DG机组的输出功率限制和上升/下降限制；
[0019]RESs约束：每个RES所使用的电量应该受到最大可用电量的限制；
[0020]负荷约束：各负荷类型削减的负荷不得超过总负荷；
[0021]ESSs约束：ESSs的允许充放电功率限制、避免ESSs同时充放电的限制以及充电/放电功率与充电状态的关系限制。
[0022]进一步地，所述上层微电网调度子策略确定的下一时刻的过剩或不足功率包括未使用的发电容量、未使用的存储容量和未供应的负荷削减量。
[0023]进一步地，所述未使用的发电容量的计算表达式为：
[0024][0025]式中，为微电网i在k+1时间段内未使用的最大发电容量，为负荷g的最大功率输出值，NG
i
为微电网i内的发电负荷集合，为负荷g在时间段k+1中的额定功率输出值，为负荷i在时间段k优化后的最大功率输出值，U为负荷g的电压，R
g
为负荷g的电阻，为负荷i在时间段k+1优化后的最大功率输出值；
[0026]所述未使用的存储容量的计算表达式为：
[0027][0028]式中，为微电网i在k+1时间段内未使用的最大存储容量，NB
i
为微电网i内的存储装置集合，为负荷b在时间段k+np+1的优化后的储能的可持续放电容量，为负荷b在时间段k的优化后的储能的可持续放电容量，为第b个储能装置的效率，为第b个储能装置在t时刻的最大功率；
[0029]所述未供应的负荷削减量的计算表达式为：
[0030][0031]式中，为微电网i在时间段k+1内的负荷削减量，NL
i
为微电网i的削减负荷集合，为微电网i中第l个削减负荷在时间段k+1内优化后的削减功率。
[0032]进一步地，所述下层微电网未使用容量调度子策略的目标函数为以可调度DG单元、RESs和ESSs的总使用成本以及削减负荷的成本最低为目标。
[0033]进一步地，所述下层微电网未使用容量调度子策略的约束条件包括：各微网的资
源限制约束和负荷削减界限约束、微电网间的电力传输约束。
[0034]进一步地，所述下层微电网未使用容量调度子策略确定有传统DGs时间表和可再生DGs时间表、负荷削减时间表和排放/充电时间表。
[0035]进一步地，所述负荷削减时间表中，削减成本较高的负荷的优先级更高。
[0036]进一步地，所述方法还包括采用预设的韧性指数，评价所述双层模型预测控制策略对微电网下一时刻进行预先调度结果的有效性，从而调整调度结果；
[0037]所述韧性指数的计算表达式为：
[0038][0039]式中，RI为韧性指数，NT为微电网中的设备总数，h为微电网中的设备序号，N为微电网的总数，i为微电网序号，h为时刻h，H为时隙的个数，t为时刻，Δt为时间段，为微电网i中所有削减负荷在时刻t经过两个优化阶段后的削减功率。
[0040]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0041](1)本专利技术提供一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法，以提高由多微电网组成的智能配电系统对意外灾害事件的恢复能力。在此方面，在确定了韧性停电管理方案的主要特征和需求之后，设计了一个适当的框架，并介绍了多微电网系统中不同管理实体的角色和任务。在此基础上，利用一种新型的模型预测控制算法对微电网的第一阶段可用资源进行调度。在第二阶段，配电系统运营商协调微电网之间可能的功率同时利用未使用的微电网的资源来为第一阶段没有供电的负荷供电；通用的优化模型被建模为一个混合整数线性规划问题，具有安全可靠、预测准确度高等优点。
[0042](2)本专利技术提出了一个新的指标量化本微电网应急供电能量调度方法的性能，可以根据持续H个时隙的扰动期间的预期能量削减来衡量提出的框架的有效性。
附图说明
[0043]图1为本专利技术实施例中提供的一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法的流程示意图。
具体实施方式
[0044]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法，其特征在于，包括：获取微电网的运行数据，采用预先建立的双层模型预测控制策略对微电网下一时刻进行预先调度，所述双层模型预测控制策略包括上层微电网调度子策略和下层微电网未使用容量调度子策略，所述上层微电网调度子策略以微电网总成本最小化为目标，根据微电网的可用资源进行调度，确定下一时刻的过剩或不足功率；所述下层微电网未使用容量调度子策略根据上层微电网调度子策略传输的下一时刻的过剩或不足功率，以将削减负荷的成本降到最低为目标，调度微电网中的未服务负载满足上层微电网调度子策略传输的下一时刻的过剩或不足功率的需求。2.根据权利要求1所述的一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法，其特征在于，所述上层微电网调度子策略计及的微电网总成本包括可调度分布式发电机组的成本、可再生分布式发电机组的成本、负荷削减成本以及ESSs中使用存储能量的成本。3.根据权利要求1所述的一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法，其特征在于，所述上层微电网调度子策略的约束包括：功率平衡约束：对于每个微网，在每个时间段，常规DG和可再生DG的总发电量、ESSs的充放电功率和减负荷之和必须等于总负荷；可调度DG机组约束：包括可调度DG机组的输出功率限制和上升/下降限制；RESs约束：每个RES所使用的电量受到最大可用电量的限制；负荷约束：各负荷类型削减的负荷不得超过总负荷；ESSs约束：ESSs的允许充放电功率限制、避免ESSs同时充放电的限制以及充电/放电功率与充电状态的关系限制。4.根据权利要求1所述的一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法，其特征在于，所述上层微电网调度子策略确定的下一时刻的过剩或不足功率包括未使用的发电容量、未使用的存储容量和未供应的负荷削减量。5.根据权利要求4所述的一种基于模型预测控制的微电网应急供电能量调度方法，其特征在于，所述未使用的发电容量的计算表达式为：式中，为微电网i在k+1时间段内未使用的最大发电容量，为负荷g的最大功率输出值，NG
i
为微电网i内的发电负荷集合，为负荷g在时间段k+1中的额定功率输出值，为负荷i在时间段k优化后的最大功率输出值...

【专利技术属性】
技术研发人员：时珊珊，周健，宋平，张琪祁，魏新迟，张开宇，刘舒，王皓靖，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：