一种分布式灵活资源聚合及分层协同调度方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种分布式灵活资源聚合及分层协同调度方法及装置，该方法包括：获取目标区域内包含的所有分布式灵活资源的运行数据；根据运行数据对所有的分布式灵活资源进行动态集群划分，得到分组结果；根据分组结果确定目标区域的多维度聚合信息；基于多维度聚合信息搭建分层协同控制模型；分层协同控制模型包括第一层模型

【技术实现步骤摘要】
一种分布式灵活资源聚合及分层协同调度方法及装置


[0001]本专利技术涉及智能电网调度的
，尤其涉及一种分布式灵活资源聚合及分层协同调度方法及装置
。

技术介绍

[0002][0003]目前，能源生产清洁化
、
能源消费电气化
、
能源利用高效化呈现加速发展态势，大规模分布式灵活资源参与电网互动调控的需求愈发迫切
。
一方面，由于新型电力系统运行呈现“双高
、
双峰”特征，构建满足电力系统“紧急控制
、
常规调频
、
灵活调峰”等多时间尺度调控需求的虚拟灵活调节电源，是支撑以新能源为主体的新型电力系统安全稳定运行的重要手段，迫切需要利用先进技术把分布式灵活资源进行整合协同，开展运行控制优化和市场交易，实现电源侧的多能互补和负荷侧的灵活互动；另一方面，物联网的发展使得越来越多的负荷成为可控负荷，如智能家电
、
电动汽车
、
可控工业负荷等
。
智能家电正朝着可通过互联网远程控制的方向发展，电动汽车充放电
、
可控工业负荷的控制终端可能被用户物理接触，同时，负荷侧安全防护措施薄弱或缺失，使得可控负荷极易被攻击者恶意控制以达到影响电网安全稳定运行的目的
。
如果大量负荷被恶意控制而同投同退或频繁投退，配电网负荷将异常波动，不仅对供电可靠性与供电质量造成威胁，还可能影响输电网的安全稳定运行，特别是在分布式能源高度渗透的主动配电网中
>。
[0004]随着用户侧电能替代迅猛发展，由于缺乏灵活资源柔性接入与聚合调控能力，导致电网难以充分挖掘海量用户侧零散资源的潜力，以满足新型电力系统对调节电源的多时间尺度灵活备用需求，具体表现在：
(1)
用户侧资源通信方式异构，离散化海量资源接入复杂，部分资源并未实现通信全覆盖，接入及受管理程度不高，造成这部分资源并未真正被“唤醒”，参与到与电网的实时互动；
(2)
大部分的需求侧可调节资源资产归属用户，其接入大多租用公众运营商的通信链路，由于运营商网络管理接口开放程度低，造成通信网络
、
链路的“可观
、
可测
、
可控”程度低；
(3)
由于缺乏考虑通信时延的分布式资源聚合模型，目前聚合上报的出力大多基于注册时提供的静态数据，没有考虑资源的实时运行状态，调度中心难以掌握下属资源的实时可调能力，难以实现分布式资源的精准控制
。
[0005]现有的配电网资源调度系统在进行资源调度时，没有考虑资源的实时运行状态，聚合调控能力差，难以实现分布式资源的精准控制
。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供了一种分布式灵活资源聚合及分层协同调度方法及装置，解决了现有的配电网资源调度系统聚合调控能力差，难以实现分布式资源的精准控制的问题
。
[0007]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]第一方面，本专利技术提供一种分布式灵活资源聚合及分层协同调度方法，该方法包括：
[0009]获取目标区域内包含的所有分布式灵活资源的运行数据；所述运行数据包括电网拓扑信息
、
负荷功率信息以及属性信息；
[0010]根据所述运行数据对所有的所述分布式灵活资源进行动态集群划分，得到分组结果；
[0011]根据所述分组结果确定所述目标区域的多维度聚合信息；
[0012]基于所述多维度聚合信息搭建分层协同控制模型；所述分层协同控制模型包括第一层模型
、
第二层模型以及第三层模型；所述第一层模型以所述目标区域的分布式灵活资源的能量输出和上级配电网提供给所述目标区域的能量输出的最小化为目标构建第一目标函数；所述第二层模型以所述目标区域的运营成本和优化成本的最小化为目标构建第二目标函数；所述第三层模型以所述目标区域内多个分布式灵活资源调节费用最小化为目标构建第三目标函数；
[0013]通过资源调度优化算法迭代优化所述第一目标函数
、
所述第二目标函数以及所述第三目标函数，输出所述分布式灵活资源的优化调度方案
。
[0014]在一种可能的实现方式中，所述根据所述运行数据对所有的所述分布式灵活资源进行动态集群划分，得到分组结果，具体包括：
[0015]以所述目标区域内包含的所有分布式灵活资源为一个集群，并基于需求侧可调节资源，随机选取多个所述分布式灵活资源作为集群中心点；
[0016]分别根据每个所述分布式灵活资源的所述电网拓扑信息
、
所述负荷功率信息以及所述属性信息计算所述分布式灵活资源到每个所述集群中心点的聚合距离，并根据所述聚合距离与预设阈值的大小对多个所述分布式灵活资源进行分组，得到分组结果
。
[0017]在一种可能的实现方式中，所述根据所述分组结果确定所述目标区域的多维度聚合信息，具体包括：
[0018]以所述聚合距离最小化为目标构建第四目标函数；
[0019]根据所述分组结果中每一个分组中包含的分布式灵活资源的负荷功率信息，确定每一个分组的负荷功率方差；
[0020]以所述分组结果中所有分组的负荷功率方差最小化为目标构建第五目标函数；
[0021]根据所述第四目标函数和所述第五目标函数确定所述目标区域的多维度聚合信息
。
[0022]在一种可能的实现方式中，所述第四目标函数具体为：
[0023][0024]其中，
GOAL1表示聚合距离的最小值，
M
表示分布式灵活资源的数量，
N
表示集群中心点的数量，
G
i
表示第
i
个分布式灵活资源的电网拓扑信息，
P
i
表示第
i
个分布式灵活资源的负荷功率信息，
A
i
表示第
i
个分布式灵活资源的属性信息，
u
j
表示第
j
个集群中心点；
[0025]所述第五目标函数具体为：
[0026][0027]其中，
GOAL2表示负荷功率方差的最小值，
n
j
表示分组的数量，
p
j
表示第
j
个分组中的负荷功率信息，
p
aver
表示第
j
个分组中所有负荷功率信息的均值
。
[0028]在一种可能的实现方式中，所述根据所述第四目标函数和所述第五目标函数确定所述目标区域的多维度聚合信息，具体为：
[0029]根据第四目标函数确定所述聚合距离的最小值，根据第五目标函数确定所述负荷功率方差的最小值；
[0030]根据所述聚合距离的最小值以及所述负荷功率方差的最小值的和值，确定所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种分布式灵活资源聚合及分层协同调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域内包含的所有分布式灵活资源的运行数据；所述运行数据包括电网拓扑信息
、
负荷功率信息以及属性信息；根据所述运行数据对所有的所述分布式灵活资源进行动态集群划分，得到分组结果；根据所述分组结果确定所述目标区域的多维度聚合信息；基于所述多维度聚合信息搭建分层协同控制模型；所述分层协同控制模型包括第一层模型
、
第二层模型以及第三层模型；所述第一层模型以所述目标区域的分布式灵活资源的能量输出和上级配电网提供给所述目标区域的能量输出的最小化为目标构建第一目标函数；所述第二层模型以所述目标区域的运营成本和优化成本的最小化为目标构建第二目标函数；所述第三层模型以所述目标区域内多个分布式灵活资源调节费用最小化为目标构建第三目标函数；通过资源调度优化算法迭代优化所述第一目标函数
、
所述第二目标函数以及所述第三目标函数，输出所述分布式灵活资源的优化调度方案
。2.
根据权利要求1所述的分布式灵活资源聚合及分层协同调度方法，其特征在于，所述根据所述运行数据对所有的所述分布式灵活资源进行动态集群划分，得到分组结果，具体包括：以所述目标区域内包含的所有分布式灵活资源为一个集群，并基于需求侧可调节资源，随机选取多个所述分布式灵活资源作为集群中心点；分别根据每个所述分布式灵活资源的所述电网拓扑信息
、
所述负荷功率信息以及所述属性信息计算所述分布式灵活资源到每个所述集群中心点的聚合距离，并根据所述聚合距离与预设阈值的大小对多个所述分布式灵活资源进行分组，得到分组结果
。3.
根据权利要求2所述的分布式灵活资源聚合及分层协同调度方法，其特征在于，所述根据所述分组结果确定所述目标区域的多维度聚合信息，具体包括：以所述聚合距离最小化为目标构建第四目标函数；根据所述分组结果中每一个分组中包含的分布式灵活资源的负荷功率信息，确定每一个分组的负荷功率方差；以所述分组结果中所有分组的负荷功率方差最小化为目标构建第五目标函数；根据所述第四目标函数和所述第五目标函数确定所述目标区域的多维度聚合信息
。4.
根据权利要求3所述的分布式灵活资源聚合及分层协同调度方法，其特征在于，所述第四目标函数具体为：其中，
GOAL1表示聚合距离的最小值，
M
表示分布式灵活资源的数量，
N
表示集群中心点的数量，
G
i
表示第
i
个分布式灵活资源的电网拓扑信息，
P
i
表示第
i
个分布式灵活资源的负荷功率信息，
A
i
表示第
i
个分布式灵活资源的属性信息，
u
j
表示第
j
个集群中心点；所述第五目标函数具体为：
其中，
GOAL2表示负荷功率方差的最小值，
n
j
表示分组的数量，
p
j
表示第
j
个分组中的负荷功率信息，
p
aver
表示第
j
个分组中所有负荷功率信息的均值
。5.
根据权利要求4所述的分布式灵活资源聚合及分层协同调度方法，其特征在于，所述根据所述第四目标函数和所述第五目标函数确定所述目标区域的多维度聚合信息，具体为：根据第四目标函数确定所述聚合距离的最小值，根据第五目标函数确定所述负荷功率方差的最小值；根据所述聚合距离的最小值以及所述负荷功率方差的最小值的和值，确定所述目标区域的多维度聚合信息，具体公式如下：
GOAL
＝
GOAL1+GOAL2，其中，
GOAL
...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙可，刘剑，顾益磊，朱磊，杨翾，张志鹏，孔锋峰，姜昀芃，姜昱昀，卫炜，朱苑祺，罗曼，汤凯骏，刘仡然，郑夏晖，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司杭州供电公司国网浙江省电力有限公司杭州市萧山区供电公司，
类型：发明
国别省市：