一种微电网群多时间尺度分布式优化调度方法技术

本发明专利技术提供了一种微电网群多时间尺度分布式低碳经济优化调度方法，包括长时间尺度的微电网群滚动优化调度环节和短时间尺度的微电网可控机组与储能出力序贯修正环节

【技术实现步骤摘要】
一种微电网群多时间尺度分布式优化调度方法


[0001]本专利技术属于微电网群协调优化调度领域，特别涉及一种微电网群多时间尺度分布式优化调度方法
。

技术介绍

[0002]构建以新能源发电为主体的新型电力系统对于优化我国能源结构具有重要意义
。
微电网群是由多个微电网互相联结而构成以集群模式运行的系统，能够实现微电网间的能量互补，显著提高可再生能源的消纳能力和系统运行的可靠性
。
对微电网群进行优化调度研究，可实现微电网群的低碳经济运行
。
[0003]目前，微电网群能量优化管理方式主要分为集中式和分布式
。
相对于集中式管理方式，分布式管理方式由各微电网本地控制器相互协调共同完成优化计算，且各微电网之间仅交换部分信息即可完成微电网群的协同优化运行，不仅有效提高了系统计算效率和运行的可靠性，还能更好地保护微电网群内各利益主体的隐私，因而分布式管理方式具有明显优势
。
当前技术中主要还采用了基于模型预测控制的能量优化调度方案，通常通过单一时间尺度的预测和滚动优化应对风光的不确定性，然而这种调度方案的可执行性比较低
。
而多时间尺度的优化方法能够更全面地考虑不同时间尺度上的能源需求和供给情况，便于对微电网群的调度方案进行灵活的调整，可有效应对调度周期内风光荷的不确定性问题，提高调度计划的可执行性与鲁棒性
。
因此，多时间尺度分布式优化调度方法更适合应用于具有风光等可再生能源的微电网群，有助于实现微电网群的低碳经济可靠运行
。

技术实现思路

[0004]有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术的目的在于提供一种微电网群多时间尺度分布式优化调度方法
。
[0005]本专利技术的上述技术目的是通过如下方案实现的：
[0006]一种微电网群多时间尺度分布式优化调度方法，包括如下步骤：
[0007]S1、
建立由若干个微电网组成的微电网群系统模型，每个微电网包括风力发电机组
、
光伏发电机组
、
柴油发电机组
、
蓄电池储能单元
、
负荷切除装置
、
联络线和用户负荷等部件；
[0008]S2、
各微电网以
Δ
t
为一个长时间尺度运行周期，设置初始长时间尺度调度时段
t
＝0，进入长时间尺度低碳经济优化调度环节，各微电网控制器获取未来多个时域的长时间尺度风光荷预测信息；
[0009]S3、
相邻微电网之间进行信息交互，得到微电网群内的期望交换功率平均值；
[0010]S4、
各子微电网控制器单独求解微电网群低碳经济优化调度模型，通过平均期望交换功率更新算法迭代式，得到各微电网在当前调度时段可控机组及储能单元的出力计划以及负荷削减和交换功率数值；
[0011]S5、
将
S4
中的调度时段的低碳经济优化调度计划作为短时间尺度可控机组和储能
单元的修正初值，其中，各微电网的负荷削减方案和交换功率在短时间尺度修正环节中维持不变；
[0012]S6、
各微电网设置初始短时间尺度修正序号
k
＝0；
[0013]S7、
进入短时间尺度修正环节，令修正序号
k
＝
k+1
；
[0014]S8、
收集短时间尺度下风光荷的历史数据，并按照规律累加，整理生成短时间尺度风光荷预测误差累加序列；
[0015]S9、
通过灰色预测理论生成
S8
中短时间尺度修正时段的风光荷预测误差，并将其作为可控机组和储能单元出力修正模型的输入条件；
[0016]S10、
各微电网控制器求解可控机组和蓄电池储能单元出力修正模型，并下发当前修正时段经修正后的最新调度计划；
[0017]S11、
判断修正序号是否小于3，若是则重新执行
S7
～
S10
，若否则退出短时间尺度修正环节，并令长时间尺度调度时段
t
＝
t+1
；
[0018]S12、
判断当前调度时段是否满足系统停运要求，若是则结束优化调度过程，若不是则进入下一长时间尺度低碳经济优化调度环节
。
[0019]进一步，所述
S2
中的长时间尺度调度环节，引入系统碳排放量约束，并结合模型预测控制，构建预测时域内微电网群的低碳经济优化调度模型
。
[0020]进一步，所述
S3
中的期望交换功率平均值采用有限时间一致性算法获取
。
[0021]进一步，所述
S4
中的微电网群低碳经济优化调度模型采用同步型交替方向乘子法进行完全分布式滚动求解
。
[0022]进一步，所述滚动求解过程以单个长时间尺度时段为单位进行时序推进
。
[0023]进一步，将所述长时间尺度三等分得到三个短时间尺度，三个短时间尺度依次对各微电网内的可控机组和储能单元出力进行修正
。
[0024]本专利技术相比现有技术具有以下优点：
[0025](1)
本专利技术考虑了微电网群内可控机组的碳排放所带来的环境成本，同时引入系统碳排放量约束，根据减排需求调节机组出力，从而充分协调微电网群内的经济效益与环境效益，实现微电网群的低碳经济运行
。
[0026](2)
本专利技术提出的分布式优化调度策略能够将大规模的微电网群调度问题分解成若干个子问题，使得每个微电网的控制器能够同步进行求解，大大减轻了计算压力
。
此外，该策略在通信拓扑结构发生变化后仍可进行有效的信息交互，有效提高了微电网群系统的计算效率和运行的可靠性
。
[0027](3)
本专利技术采用多时间尺度的优化方法，通过长短时间尺度的相互配合，有效地处理了可再生能源出力和用户负荷的不确定性，提高了调度方案的可执行性
。
附图说明
[0028]图1是本专利技术一个较佳实施例的整体流程图；
[0029]图2是本专利技术一个较佳实施例的多时间尺度滚动时域示意图；
[0030]图3是本专利技术一个较佳实施例的微电网群拓扑示意图
。
具体实施方式
[0031]下面对本专利技术的实施例作详细说明，下述的实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例
。
[0032]一种微电网群多时间尺度分布式优化调度方法，如图1所示，包括如下步骤：
[0033]S1、
建立由若干个微电网组成的微电网群系统模型，每个微电网包括风力发电机组
、
光伏发电机组
、
柴油发电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种微电网群多时间尺度分布式优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、
建立由若干个微电网组成的微电网群系统模型，每个微电网包括风力发电机组
、
光伏发电机组
、
柴油发电机组
、
蓄电池储能单元
、
负荷切除装置
、
联络线和用户负荷等部件；
S2、
各微电网以
Δ
t
为一个长时间尺度运行周期，设置初始长时间尺度调度时段
t
＝0，进入长时间尺度低碳经济优化调度环节，各微电网控制器获取未来多个时域的长时间尺度风光荷预测信息；
S3、
相邻微电网之间进行信息交互，得到微电网群内的期望交换功率平均值；
S4、
各子微电网控制器单独求解微电网群低碳经济优化调度模型，通过平均期望交换功率更新算法迭代式，得到各微电网在当前调度时段可控机组及储能单元的出力计划以及负荷削减和交换功率数值；
S5、
将
S4
中的调度时段的低碳经济优化调度计划作为短时间尺度可控机组和储能单元的修正初值，其中，各微电网的负荷削减方案和交换功率在短时间尺度修正环节中维持不变；
S6、
各微电网设置初始短时间尺度修正序号
k
＝0；
S7、
进入短时间尺度修正环节，令修正序号
k
＝
k+1
；
S8、
收集短时间尺度下风光荷的历史数据，并按照规律累加，整理生成短时间尺度风光荷预测误差累加序列；
S9、
通过灰色预测理论生成
S...

【专利技术属性】
技术研发人员：张杰，梁振洪，肖衍翔，利宣龙，高方明，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：