一种交流配电的微网群分布式协调优化控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及微网群控制技术领域，公开了一种交流配电的微网群分布式协调优化控制方法及系统，其方法基于Koopman算子，采用数据驱动的方法进行潮流计算，以上级配电网电能质量和微电网的经济收益最大为目标条件，搭建微网经济收益、上级配电网区域功率平衡以及配电网电能质量分别对应的控制目标函数并进行加权计算，得到微网群协调优化控制模型的总目标函数，采用ADMM算法，将微网群协调优化控制模型的目标函数和约束条件进行分解为配电网层面优化运行问题以及微电网层面自治优化问题，进行分布式求解，得到各个微电网内的设备最优控制方案以及配电网无功设备的动作最优控制方案，降低了计算误差。降低了计算误差。降低了计算误差。

【技术实现步骤摘要】
一种交流配电的微网群分布式协调优化控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及微网群控制
，尤其涉及一种交流配电的微网群分布式协调优化控制方法及系统。

技术介绍

[0002]近几十年来，由于快速发展的世界经济和生产力水平，现代社会的能源需求日益增长，而且，化石燃料也造成了气候变暖及大气污染等环境问题，传统的以化石燃料为主的能源结构正面临前所未有的挑战。因此，在整个世界范围内，较为环保、资源丰富的可再生能源与分布式发电得到了广泛的应用。微电网是由分布式电源、储能系统、能量转换装置、负荷及监控保护装置等聚合而成的小型发配电系统，既可与上级电网并网运行，也可实现孤岛运行。作为分布式电源的有效管理方式，微电网通过先进的运行控制和能量管理等技术，降低分布式电源对电网的不利影响，促进可再生能源消纳利用，提高能源利用率，提升电能质量和本地供电可靠性。
[0003]然而，受制于当前控制技术的发展，单个微网可能会出现抗扰动能力差、工作容量有限以及缺乏备用的缺点。因此，为了加强微网内部各分布式电源的稳定性，提升微网供电的可靠性，以及对分布式电源的渗透率进一步提高，可以将在地理位置上相互临接的微网相互链接，使其形成一个相互关联的群集系统，称为微网群。微网群是多个微电网、DG以及负载所构成的大型互联系统，由于其结构较为庞大和复杂，其控制的困难性和复杂性相较于普通的微电网也大大增加，尤其当微网群处于多节点的配电网中时，如何合理有效的对微网群实施能量调度与稳定控制至关重要。
[0004]目前，传统的微网群的协调优化控制策略主要计及负荷及可再生能源不确定性，以各场景下总运行成本削减最大为目标，构建微网群的经济优化调度模型，采用集中式控制策略求解。该方法可以利用实时信息进行算法控制，但是当通信系统出现故障时，微网群系统将会处于失控状态；并且由于通信网络随着微电网的增多会大规模扩展，所以当通信链路出现故障，会导致系统缺失关键信息从而发出不准确的指令信息。在考虑微电网对配电网电能质量的影响时，传统配电网优化及评估采用基于模型的控制方法，在连接微网群的低压配网参数不完全且不精确的情况下，计算误差过大，无法适应配网优化调度与评估的要求。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种交流配电的微网群分布式协调优化控制方法及系统，解决了传统配电网优化及评估采用基于模型的控制方法，在连接微网群的低压配网参数不完全且不精确的情况下，计算误差过大，无法适应配网优化调度与评估的要求的技术问题。
[0006]有鉴于此，本专利技术第一方面提供了一种交流配电的微网群分布式协调优化控制方法，包括以下步骤：
[0007]基于Koopman算子的数据驱动方法进行潮流计算，得到各个微电网与配电网的当
前运行状态分别对应的电压和网损灵敏度；
[0008]以上级配电网电能质量和微电网的经济收益最大为目标条件，设定微电网内的设备的输出功率、配电网与微电网之间的交换功率以及配电网无功设备的动作情况为控制变量，搭建微网经济收益、上级配电网区域功率平衡以及配电网电能质量分别对应的控制目标函数；
[0009]将所述微网经济收益、所述上级配电网区域功率平衡以及所述配电网电能质量分别对应的控制目标函数加权计算，得到微网群协调优化控制模型的总目标函数，并确定所述微网群协调优化控制模型的约束条件；
[0010]基于ADMM算法，将所述微网群协调优化控制模型的目标函数和约束条件进行分解为配电网层面优化运行问题以及微电网层面自治优化问题；
[0011]以各个微电网内的设备的输出功率为控制变量，根据各个微电网的电压和网损的灵敏度对所述微电网层面自治优化问题进行优化求解，得到各个微电网内的设备最优控制方案；
[0012]利用各个微电网内的设备最优控制方案对各个微电网进行并行优化，将并行优化后的各个微电网与上级交流配电网交换功率数据，以配电网与微电网之间的交换功率以及配电网无功设备的动作情况为控制变量，根据配电网的电压和网损灵敏度对所述配电网层面优化运行问题进行优化求解，得到配电网无功设备的动作最优控制方案。
[0013]优选地，基于Koopman算子的数据驱动方法进行潮流计算，得到各个微电网与配电网的当前运行状态分别对应的电压和网损灵敏度的步骤具体包括：
[0014]基于配网非线性潮流方程对配电网的状态变量进行潮流计算，其中，配网非线性潮流方程表示为：
[0015]γ＝φ(μ)
[0016]式中，γ表示状态变量，状态变量γ＝[U,θ,P
loss
]T
，其中，U为电压幅值，θ为电压相角，P
loss
为网络损耗，T为矩阵转置，μ表示输入变量，输入变量μ＝[P,Q,n,k]T
，其中，P为有功功率，Q为无功功率，k为OLTC档位，n为投入电容器组数，φ为配网潮流计算方程，配网潮流计算方程为：
[0017][0018]式中，分别为线路ij的有功潮流、无功潮流，分别为节点j的有功功率、无功功率，分别为i点与j点的电压，为线路ij的电流，R
ij
,X
ij
分别为线路ij的电阻、电抗，ε(j)为与节点j相连的节点；
[0019]建立升维运算函数ψ(μ)，对输入变量升维构造线性关系，得到全局线性化方程为：
[0020][0021]式中，M为线性矩阵，μ
lift
为升维后的输入变量向量，ε为量测误差，M1和M2均为线性
矩阵M中的元素；
[0022]利用配电网的历史运行数据，对线性矩阵M进行最小二乘估计，线性矩阵M的估计公式为：
[0023][0024]式中，为输出变量样本集，为升维后的输入变量样本集，代表矩阵的Moore
‑
Penrose逆，其中，μ
i
和γ
i
分别代表第i个样本断面的输入、输出量测结果，S为断面个数；
[0025]基于全局线性化方程和线性矩阵M计算得到交流配电网的电压灵敏度和网损灵敏度为：
[0026][0027]式中，m为配电网节点数量，z为电容器组的数量，M
i,j
、M
i,j+m
、M
2m+1,j
、M
2m+1,j+n
均为线性矩阵M中对应输出变量γ与输入变量μ的元素，M
i,G+l
、M
i,G+m+l
、M
i,G+2m+l
、M
i,2m+z+l
、M
2m+l,G+l
、M
2m+l,G+m+l
、M
2m+l,G+2m+l
、M
2m+l,G+2m+z+l
[0028]为线性矩阵M中对应输出变量γ与输入升维后的输入变量ψ
t
(μ)的元素，l为升维函数的维数序号，h为升维函数的总维数，G为输入变量的维数，为求偏导符号，为电压幅值相对于无功功率的灵敏度，为电压幅值相对于有功功本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交流配电的微网群分布式协调优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：基于Koopman算子的数据驱动方法进行潮流计算，得到各个微电网与配电网的当前运行状态分别对应的电压和网损灵敏度；以上级配电网电能质量和微电网的经济收益最大为目标条件，设定微电网内的设备的输出功率、配电网与微电网之间的交换功率以及配电网无功设备的动作情况为控制变量，搭建微网经济收益、上级配电网区域功率平衡以及配电网电能质量分别对应的控制目标函数；将所述微网经济收益、所述上级配电网区域功率平衡以及所述配电网电能质量分别对应的控制目标函数加权计算，得到微网群协调优化控制模型的总目标函数，并确定所述微网群协调优化控制模型的约束条件；基于ADMM算法，将所述微网群协调优化控制模型的目标函数和约束条件进行分解为配电网层面优化运行问题以及微电网层面自治优化问题；以各个微电网内的设备的输出功率为控制变量，根据各个微电网的电压和网损的灵敏度对所述微电网层面自治优化问题进行优化求解，得到各个微电网内的设备最优控制方案；利用各个微电网内的设备最优控制方案对各个微电网进行并行优化，将并行优化后的各个微电网与上级交流配电网交换功率数据，以配电网与微电网之间的交换功率以及配电网无功设备的动作情况为控制变量，根据配电网的电压和网损灵敏度对所述配电网层面优化运行问题进行优化求解，得到配电网无功设备的动作最优控制方案。2.根据权利要求1所述的交流配电的微网群分布式协调优化控制方法，其特征在于，基于Koopman算子的数据驱动方法进行潮流计算，得到各个微电网与配电网的当前运行状态分别对应的电压和网损灵敏度的步骤具体包括：基于配网非线性潮流方程对配电网的状态变量进行潮流计算，其中，配网非线性潮流方程表示为：γ＝φ(μ)式中，γ表示状态变量，状态变量γ＝[U,θ,P
loss
]
T
，其中，U为电压幅值，θ为电压相角，P
loss
为网络损耗，T为矩阵转置，μ表示输入变量，输入变量μ＝[P,Q,n,k]
T
，其中，P为有功功率，Q为无功功率，k为OLTC档位，n为投入电容器组数，φ为配网潮流计算方程，配网潮流计算方程为：式中，分别为线路ij的有功潮流、无功潮流，分别为节点j的有功功率、无功功率，分别为i点与j点的电压，为线路ij的电流，R
ij
,X
ij
分别为线路ij的电阻、电抗，ε(j)为与节点j相连的节点；建立升维运算函数ψ(μ)，对输入变量升维构造线性关系，得到全局线性化方程为：
式中，M为线性矩阵，μ
lift
为升维后的输入变量向量，ε为量测误差，M1和M2均为线性矩阵M中的元素；利用配电网的历史运行数据，对线性矩阵M进行最小二乘估计，线性矩阵M的估计公式为：式中，为输出变量样本集，为升维后的输入变量样本集，代表矩阵的Moore
‑
Penrose逆，其中，μ
i
和γ
i
分别代表第i个样本断面的输入、输出量测结果，S为断面个数；基于全局线性化方程和线性矩阵M计算得到交流配电网的电压灵敏度和网损灵敏度为：式中，m为配电网节点数量，z为电容器组的数量，M
i,j
、M
i,j+m
、M
2m+1,j
、M
2m+1,j+n
均为线性矩阵M中对应输出变量γ与输入变量μ的元素，M
i,G+l
、M
i,G+m+l
、M
i,G+2m+l
、M
i,2m+z+l
、M
2m+l,G+l
、M
2m+l,G+m+l
、M
2m+l,G+2m+l
、M
2m+l,G+2m+z+l
为线性矩阵M中对应输出变量γ与输入升维后的输入变量ψ
t
(μ)的元素，l为升维函数的维数序号，h为升维函数的总维数，G为输入变量的维数，为求偏导符号，为电压幅值相对于无功功率的灵敏度，为电压幅值相对于有功功率的灵敏度，为电压幅值相对于投入电容器组数的灵敏度，为电压幅值相对于OLTC档位的灵敏度，为网络损耗相对于无功功率的灵敏度，为网络损耗相对于有功功率的灵敏度，为网络损耗相对于投入电容器组数的灵敏度，为网络损耗相对于OLTC档位的灵敏度，偏导数表示为：
式中，c
jj
和c
1s
均为升维函数的基底向量中的元素。3.根据权利要求2所述的交流配电的微网群分布式协调优化控制方法，其特征在于，所述微网经济收益的控制目标函数为：式中，为微电网n的发电功率，T为微电网的调度周期，n为微电网的序号，N
PV
,N
wind
,N
g
,N
ES
分别为微电网内光伏、风机、常规机组和储能电池的数量，分别为光伏、风机、常规机组的发电功率、储能电池的充电功率和储能电池的放电功率，λ
sale,t
为t时刻的电价，a
gi
,b
gi
,c
gi
分别为常规机组i的发电成本系数，C
i,su
,C
i,sd
分别为常规机组i的启机成本和停机成本，为t时刻常规机组i的启停状态，其中，为启动状态，为停机状态；所述上级配电网区域功率平衡的控制目标函数为：式中，N
MG
、N
d
分别为微电网数量和上级配网上区域微网集群数量，为微电网n与上级配电网的交换功率，λ
ex
为微电网交换成本，S(i)为区域微网集群i包含的微网集合，P
tex
为微电网群与上级配电网的交换功率；所述上级配电网电能质量的控制目标函数为为：式中，ε
n
,分别为配电网线路集合与节点集合，R
ij
为线路ij的电阻，分别为线路ij传输的有功功率与无功功率，U
rate
分别为节点i在t时刻的电压与额定电压。4.根据权利要求3所述的交流配电的微网群分布式协调优化控制方法，其特征在于，将所述微网经济收益、所述上级配电网区域功率平衡以及所述配电网电能质量分别对应的控制目标函数加权计算，得到微网群协调优化控制模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨昆，向真，李沛聪，赵文龙，蔡仲启，傅国强，刘超，胡大朋，赵紫辉，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司珠海供电局，
类型：发明
国别省市：