【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电网优化调度，具体涉及一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法。
技术介绍
1、发展新能源是减轻能源问题，降低二氧化碳排放量的重要举措。同时，随着分布式发电和分布式储能技术的发展，以及电力系统的控制能力不断提升，越来越多的传统电力能源需求者逐渐向“产消者”这一新形式主体进行转变。在微网产消者模型中，分布式光伏、风电模块作为新能源电力的主力军得到快速发展。然而风电、光伏出力具有很强的随机性和不确定性，它的出力曲线与用电负荷、用电曲线不能很好地吻合，这将造成大量的弃风、弃光现象，并给电力系统的电力平衡带来一定的挑战。
2、为了应对这一挑战，分布式能量存储技术迅速发展，共享储能电站项目得到大力支持。目前，大多数的共享储能电站都是由第三方投资运营的，各微网属于不同的利益主体，因此存在以下问题：1、无法降低园区微电网与共享储能的调度成本；2、无法有效保护园区微电网与共享储能的交互的隐私性。现有的优化调度方法一般为在运行场景下，对新能源电力进行建模，基于模型预测控制进行协调优化，基于此，本专利技术通过对多园区微网与共享储能引入合作博弈模型来降低多园区微网与共享储能总体的运行成本，同时使用admm算法来保护各主体的隐私性，进而实现多园区微网与共享储能电站协同优化调度。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，在优化调度中考虑可再生能源及负荷出力的不确定性，引入合作博弈理
2、本专利技术的技术方案如下：
3、本专利技术提供一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，包括以下步骤：
4、建立共享储能模型，如下式所示：
5、
6、式中，园区共享储能运营商的目标函数成本cces包含储能充放电的损耗成本cces,deg，与上级配电网运营商的交互成本cces,grid和多园区微网运营商的交互成本cces,mg；δces为储能充放电的单位损耗成本；ptces,ch和ptces,dis分别表示共享储能充电功率和放电功率；和ptces,grid分别为共享储能与配电网运营商的交易电价和交易电量；和分别为共享储能与园区微网运营商i的交易电价和交易电量；
7、构建园区的源荷不确定集合：利用两阶段鲁棒模型构造源荷不确定集合模型，描述系统运行过程的不确定性；
8、建立两阶段鲁棒园区微网调度模型，如下式所示；
9、
10、式中，为微网i合作后的成本，第一阶段中最外层min的决策变量x为微网i与园区共享储能电站的交互电功率不确定部分是指第二阶段的最外层max决策系统的不确定性变量u，为园区的源荷不确定性集合；最内层min决策连续变量y为微网内各设备能量功率，整数变量z为微网内的电储能设备和热储能设备充放能的状态变量；
11、引入合作博弈理论，基于纳什谈判理论建立多园区微网-共享储能多主体合作博弈模型，如下式所示：
12、
13、式中，cces,0为园区共享储能合作前的成本，即园区共享储能独立运行成本，cces为园区共享储能合作后的成本；和分别为微网i合作前后的成本；
14、使用admm算法对基于纳什谈判理论建立多园区微网-共享储能多主体合作运行模型等效成合作成本最小化子问题与电能谈判支付子问题进行求解，并先后求解园区共享储能与各微网的共享电量和支付电价。
15、进一步的，所述源荷不确定集合如下式所示：
16、
17、式中，uα为源荷不确定集合，其中和分别为园区微网i在t时刻的实际源荷功率值、预测源荷功率值，源荷功率上偏误差值、下偏误差值；和均为不确定预算参数。
18、进一步的，建立两阶段鲁棒园区微网调度模型中约束条件如下式所示：
19、
20、式中，为微网i在t时刻向共享储能电站出售的电功率；为微网i在t时刻与上级配电网运营商交互的电功率；为微网i在t时刻向天然气网的购气量；分别表示微网i在t时刻燃气轮机产生的电功率和热功率；表示微网i在t时刻gb的产热功率；表示微网i在t时刻chp的进气量；表示微网i在t时刻gb的进气量；表示微网i在t时刻ec耗电功率；表示微网i在t时刻ac回收的热功率；分别表示微网i在t时刻电储能和热储能设备充电功率；分别表示微网i在t时刻电储能和热储能设备放电功率；和分别为微网i向社区共享储能电能交易的过网费，支付成本，过网电价和支付电价；和分别为微网i向外电网和天然气网的购能成本，购电电价和购气价；为微网i的碳排放成本，δgrid、δe、δh1和δh2分别为相关的单位碳排放成本系数，和εdev为设备的损耗成本和各设备单位损耗系数，dev为微网内的设备集合；
21、其中，a1为chp机组输出热电功率与天然气耗量关系式；a2为gb机组产生的热功率和天然气耗量之间的关系式；a3为ec风机的耗电量与制冷功率、能效比的关系式；a4为风冷机组回收系统中chp和gb产生的热量转换成冷功率的关系式；a5为储能系统运行时需要满足的约束模型；a6为园区微网与社区共享储能运营商的电能交互约束模型；a7为园区微网与上级配电网运营商的电能交互约束模型；a8为园区微网与天然气网的购气行为的交互约束模型；a9～a11为园区微网i功率平衡约束模型。
22、进一步的，在合作成本最小化子问题中，根据均值不等式原理，多园区微网-共享储能多主体合作博弈模型可等效为下式模型：
23、
24、式中，为储能共享模型中不含的园区共享储能合作后的成本；为两阶段鲁棒园区微网调度模型中不含的微网i的合作后的成本；第一条约束表示园区共享储能在t时刻向微网i购电功率等于微网i在t时刻售给园区共享储能的电功率。
25、进一步的，在求解所述合作成本最小化子问题中，基于dmm算法分布式求解园区共享储能与多微网之间的共享电量和最大化成本，引入辅助变量对模型进行解耦，同时引入拉格朗日乘子λi,t，惩罚因子ρi，构造的园区共享储能分布式优化模型与多微网运营商分布式优化运行模型如下：
26、
27、
28、
29、
30、上述园区共享储能分布式优化模型与多微网运营商分布式优化运行模型根据分布式(9)和嵌套c&cg算法进行求解，当式(10)迭代收敛条件满足误差ε时，求解园区共享储能和微网的最小化的合作成本和同时得到园区共享储能和多微网之间的电能交易量
31、进一步的，在电能谈判支付子问题中，合作前园区共享储能成本由求解器求解，其值为cces,0*；合作前各微网两阶段鲁棒园区调度模型由c&cg算法求解，其值为根据取对数，多园区微网-共享储能多主体合作博弈模型可等效为下式模型：
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1.一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，所述源荷不确定集合如下式(4)所示：
3.根据权利要求1所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，建立两阶段鲁棒园区微网调度模型中约束条件如下式(5)所示：
4.根据权利要求6所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，所述园区微网i功率平衡约束条件包括电功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束。
5.根据权利要求1所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，在合作成本最小化子问题中，根据均值不等式原理，多园区微网-共享储能多主体合作博弈模型可等效为下式(6)模型：
6.根据权利要求5所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，在求解所述合作成本最小化子问题中，基于DMM算法分布式求解
7.根据权利要求1所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，在电能谈判支付子问题中，合作前园区共享储能成本由求解器求解，其值为Cces,0*；合作前各微网两阶段鲁棒园区调度模型由C&CG算法求解，其值为根据取对数，多园区微网-共享储能多主体合作博弈模型可等效为下式(11)模型：
8.根据权利要求7所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，在求解所述电能谈判支付子问题中，由于园区共享储能和多微网之间存在交易电价，引入辅助变量对模型进行解耦，基于ADMM算法的思路，引入拉格朗日乘子ψi,t、惩罚因子σi，构造的园区共享储能分布式优化模型与多微网运营商分布式优化运行模型如下：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，所述源荷不确定集合如下式(4)所示：
3.根据权利要求1所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，建立两阶段鲁棒园区微网调度模型中约束条件如下式(5)所示：
4.根据权利要求6所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，所述园区微网i功率平衡约束条件包括电功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡约束。
5.根据权利要求1所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，在合作成本最小化子问题中，根据均值不等式原理，多园区微网-共享储能多主体合作博弈模型可等效为下式(6)模型：
6.根据权利要求5所述的一种考虑源荷不确定的多园区微网与共享储能电站协同优化调度方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁智华，梁富光，孙玉波，林超群，陈思伟，缪健锋，罗允忠，李斌，陈可旺，柳卫明，涂承谦，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司宁德供电公司，
类型：发明
国别省市：
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