【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于区域综合能源运行分析，具体涉及一种基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法及系统。
技术介绍
1、目前，现代电力系统的发展受到技术发展、监管文件修改、气候和环境问题的影响。这种变化在配电系统层面更加明显，因为分布式能源(der)，如电动汽车(ev)和热泵(hp)已在配电网络中大规模部署。这导致了网络的重大范式转变，并给配电系统运营商(dso)带来了更多的运营挑战。
2、配电系统运营商的一个主要关注是，由于分布式能源的电力消耗不协调而导致的网络阻塞，例如同时为电动汽车充电。现有的动态电价(dynamic tariff,dt)和影子价格法，无法帮助缓解阻塞的末端用户，需要支付阻塞成本。并且采用的阻塞调控框架存在位置歧视问题，位于网络中的末端用户不能接收相同的能源价格。并且传统的阻塞调控策略需要向市场经营者披露系统参数，不能对用户隐私信息进行保护。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法及系统，解决传统技术用户需要支付阻塞成本，存为位置歧视问题，位于网络中的末端用户不能接收相同的能源价格，且不能有效保护用户隐私信息的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，包括以下步骤：
3、构建分层聚合管控策略，所述分层聚合管控策略包括第一层聚合架构、第二层聚合架构和第三层聚合架构；
4、通过所述第一层聚合架构获取末端用户、现场
5、在所述第二层聚合架构中配置聚合商优化模型，所述聚合商优化模型根据用户灵活性来源的运营限制制定灵活性服务投标策略，并在本地灵活性市场中提交制定的所述灵活性服务投标策略，所述制定灵活性服务投标策略配置有投标价格、每个拥堵时段提供的灵活性数量、地点、能源回收时间和回收电量；
6、在所述第三层聚合架构中配置市场出清模型，通过所述市场出清模型确定聚合商接受的灵活性服务出价，通过基于交替方向乘子法对所述市场出清模型进行重构，以对网络参数进行隐私保护。
7、作为基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法优选方案，所述第二层聚合架构中的聚合商优化模型表达公式为：
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15、式中，为预测的日前现货价格，是第t小时的第e辆电动汽车的功耗，是第t小时的第h台热泵的功耗；和是第e辆电动汽车soc水平的下限和上限，是第e辆电动汽车的初始soc水平，dt,e是t小时第e辆电动汽车的额定功耗；和是第e辆电动汽车充电功率的下限和上限，st,e是第e辆电动汽车在t小时的充电可用性；为第h台热泵的性能系数，k1、k2分别为室内和室外传热系数，和为是t小时第h个含热泵家庭的室内和室外温度；和是含第h台热泵的家庭内部温度的下限和上限；和分别是热泵功耗的下限和上限。
16、作为基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法优选方案，所述灵活性服务投标策略中，根据基准能源计划和灵活性需求表，聚合商通过重新安排电动汽车和热泵制定灵活性服务投标；
17、所述灵活性需求表中的参数包括：根据阻塞时间和负载点要求提供灵活性量；聚合商所需的最小和最大灵活性；能源回馈百分比上限和最高投标价格和允许的能源回馈小时数。
18、作为基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法优选方案，所述灵活性服务投标策略的表达公式为：
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31、式中，是节点n处的第一个聚合商在t小时提供的可用灵活性量；和分别是第e辆电动汽车和第h台热泵提供的灵活性量，和分别是t小时第e辆电动汽车和第h台热泵的灵活性成本系数；和分别是第e辆电动汽车和第h台热泵增加的日前能源成本；t，tc，trb分别为日前调度时间、拥堵时间和允许投资回收时间集；nnd，nl分别为节点集和传输线集；nev，nhp分别为ev集合以及hp集合；nag为聚合商集；和分别是第e辆电动汽车和第h台热泵在t小时的基准能源计划；为每个允许投资回报小时内每辆电动汽车所需的投资回报功率，为每个允许投资回报小时内每台热泵所需的投资回报功率；为灵活性总量；为投资回报功率总量。
32、作为基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法优选方案，所述第三层聚合架构中的市场出清模型表达公式为：
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40、式中，是在第t小时从节点n处的第a个聚合商购买的灵活性的量；pt,n为节点n在t时刻的有功损耗，ft,l为线路l在t时刻的潮流，gn,l为映射矩阵；qt,n是在节点n处t时刻的无功损耗，cos(φn)是在节点n处的功率因数；为基准功率消耗；是第n个聚合商t时刻在节点n处提供的灵活性投标的采购百分比；flmax为第l条线路的线路容量；vs是变电站节点处的电压幅度，vmin是电压幅值的下限，re()是提取复数的实部的运算；是节点导纳矩阵yll的逆矩阵的第n行和第n*列的元素。
41、作为基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法优选方案，通过基于交替方向乘子法对所述市场出清模型进行重构过程，引入了一组辅助变量和一组等式约束，等式约束表达公式为：
42、
43、将公式(23)中的原始变量替换为辅助变量以对原始市场出清模型重新表述。
44、作为基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法优选方案，将等式约束(27)经由对偶变量μt,a,n添加到公式(20)中表示增广拉格朗日。
45、作为基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法优选方案，在基于交替方向乘子法算法中，通过迭代过程对增广拉格朗日函数的原始变量和对偶变量进行优化。
46、作为基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法优选方案，在优化原始变量和更新对偶变量后，检验收敛条件，迭代进行原始变量的优化和对偶变量的更新，直到聚合的原始和对偶残低于预设阈值；并在每次迭代中根据原始残差和对偶残差更新惩罚参数。
47、本专利技术还提供一种基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控系统，采用上述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，包括：
48、管控策略构建模块，用于构建分层聚合管控策略，所述分层聚合管控策略包括第一层聚合架构、第二层聚合架构和第三层聚合架构；
49、第一层聚合处理模块，用于通本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，所述第二层聚合架构中的聚合商优化模型表达公式为：
3.根据权利要求2所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，所述灵活性服务投标策略中，根据基准能源计划和灵活性需求表，聚合商通过重新安排电动汽车和热泵制定灵活性服务投标；
4.根据权利要求3所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，所述灵活性服务投标策略的表达公式为：
5.根据权利要求4所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，所述第三层聚合架构中的市场出清模型表达公式为：
6.根据权利要求5所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，通过基于交替方向乘子法对所述市场出清模型进行重构过程，引入了一组辅助变量和一组等式约束，等式约束表达公式为：
7.根据权利要求6所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征
8.根据权利要求7所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，在基于交替方向乘子法算法中，通过迭代过程对增广拉格朗日函数的原始变量和对偶变量进行优化。
9.根据权利要求8所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，在优化原始变量和更新对偶变量后，检验收敛条件，迭代进行原始变量的优化和对偶变量的更新，直到聚合的原始和对偶残低于预设阈值；并在每次迭代中根据原始残差和对偶残差更新惩罚参数。
10.基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控系统，采用权利要求1至9任一项所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，所述第二层聚合架构中的聚合商优化模型表达公式为：
3.根据权利要求2所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，所述灵活性服务投标策略中，根据基准能源计划和灵活性需求表，聚合商通过重新安排电动汽车和热泵制定灵活性服务投标；
4.根据权利要求3所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，所述灵活性服务投标策略的表达公式为：
5.根据权利要求4所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，所述第三层聚合架构中的市场出清模型表达公式为：
6.根据权利要求5所述的基于分布式算法的配电网分散式资源聚合调控方法，其特征在于，通过基于交替方向乘子法对所述市场出清模型进行重构过...
【专利技术属性】
技术研发人员：靳小龙，蒋睿珈，余晓丹，贾宏杰，穆云飞，魏炜，何博宇，唐万鑫，梁朔，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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