【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于能源优化调度，涉及一种基于jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法。
技术介绍
1、工业生产电能消耗占比全球电能消耗的42.6％，并且近年来，智能电网快速发展以及市场电力化进程快速推进，无一不对工业园区及其电力用户的能源结构配置、生产调度降能提出了更新的要求。基于此，集成风光储的工业微电网应运而生，其结构复杂，能耗优化不仅要考虑到对工业电力负荷的有效管控，更要兼顾对园区内部的发电和储能设施的优化调度。工业园区的能源消耗与生产过程密切相关，在园区微电网能源调度的过程中，需要满足复杂生产约束下的能耗需求，同时，园区微电网能源优化调度与工厂生产负荷管控相互制约，二者存在着复杂的耦合关系。此外，大量研究工作表明，市场交易机制可以提高工业园区能源调度的互动性，降低园区运营成本。然而，市场交易机制的引入在提高系统互动性的同时，增加了园区能源调度与生产管控之间的耦合程度。为降低工业园区的能耗成本，提高工厂生产的经济效益，需要设计能源调度与生产管控的协调运行策略。
2、另一方面，在园区能源调度与工厂生产管控这一背景下进行博弈优化调度，需要调度的机器数量多，约束条件的变量维数大，针对具有多维复杂约束的博弈优化问题，设计何种迭代寻优算法来获得最优的园区定价和工厂生产调度策略，是实现协调能源调度与生产管控的关键。
技术实现思路
1、本专利技术需要解决的技术问题是提出一种基于jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，利用jacobi迭代法设计一种求解分层模型的循环迭代
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案是：
3、一种基于jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，包括如下步骤：
4、步骤s1、建立园区主体和工厂个体协调优化调度模型。其中，园区控制中心以自身综合收益最大化为目标，负责制定园区内部储能装置和发电设备的调度策略，并基于工厂管控中心反馈的能耗数据，制定外部购电和出售工厂电力的电价策略；园区内的工厂接收来自园区控制中心发布的电价，调整工厂内各机器的运行状态，并制定新的能耗计划反馈给控制中心。基于上述过程，构建“园区-工厂”间的协调优化调度模型，模型主要包含园区控制中心收益最大化模型和工厂管控中心利润最大化模型。
5、步骤s2、转换有约束优化问题为无约束优化问题。基于园区收益最大化模型可知，优化变量包含交易价格、外部购电、储电设备充放电等多个未知变量，受到风光储特性、负荷功率平衡等条件约束，利用拉格朗日乘子法与kkt条件，将园区收益的有约束优化问题转换为无约束问题；
6、步骤s3、设计基于jacobi迭代矩阵的循环迭代算法。采用jacobi迭代法求解园区收益最大化模型，再通过最佳响应法迭代求解园区控制中心和工厂管控中心的分层博弈模型，得到最优的园区定价机制、能源调度方案和工厂生产调度策略。
7、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤s1的建立园区主体和工厂个体协调优化调度模型具体步骤如下：
8、步骤s11、获取园区控制中心和工厂管控中心初始参数，所述园区控制中心初始参数包括风能发电预测值、光伏发电预测值、储电装置容量、风机维护成本、光伏板维护成本、储电装置维护成本；所述工厂管控中心初始参数包括工厂内各机器运行功率上下限值；
9、步骤s12、根据园区控制中心和工厂管控中心初始参数，构建园区收益最大化模型以及工厂利润最大化模型，
10、步骤s13、通过设计园区的定价机制，将园区控制中心与工厂管控中心的交互过程建立为分层博弈过程，据此构建“园区-工厂”间的分层博弈问题。
11、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤s2的转换有约束问题为无约束优化问题具体步骤如下：
12、步骤s21、由于园区收益最大化问题的目标函数和约束条件均为线性，考虑其可以通过问题的kkt条件等价求解；
13、步骤s22、引入分别对应不等式约束和等式约束的拉格朗日乘子，写出园区收益最大化问题的拉格朗日函数；
14、步骤s23、根据构建的拉格朗日函数，可以得到初始问题的等价kkt条件。
15、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤s3的设计基于jacobi迭代矩阵的循环迭代算法具体步骤如下：
16、步骤s31、利用jacobi迭代法求解等式kkt条件构成的线性方程组assp,s＝bs，迭代公式为：
17、
18、其中任取，gs为jacobi迭代矩阵，表达式为
19、步骤s32、依据后不等式kkt条件以及设置的参数，对得到的s种最优解进行筛选，最终得到园区能源调度方案
20、步骤s33、采用基于jacobi迭代法的最佳响应法迭代求解园区控制中心和工厂管控中心的分层博弈模型。
21、由于采用了上述技术方案，本专利技术取得的技术进步是：
22、园区控制中心和工厂管控中心的协调优化调度模型为一个多变量、多约束的复杂优化问题，对于模型所涉及的高阶偏微分方程组数值求解，基于jacobi迭代矩阵设计循环迭代寻优算法，极大地降低了运算的复杂度，同时这样的循环迭代算法要求计算机的存储量更小，适用于工程人员在实际中的应用。
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1.一种基于Jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于Jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：所述步骤S1的建立园区主体和工厂个体协调优化调度模型具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于Jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：所述步骤S2的转换有约束问题为无约束优化问题具体步骤如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于Jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：所述步骤S3的设计基于Jacobi迭代矩阵的循环迭代算法具体步骤如下：
5.根据权利要求2所述的一种基于Jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：园区控制中心收益最大化模型：收益函数如下所示：
6.根据权利要求2所述的一种基于Jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：工厂管控中心利润最大化模型：利润函数如下所示：
7.根据权利要求2所述的一种基于Jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法
8.根据权利要求3所述的一种基于Jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：园区控制中心收益最大化问题的紧凑形式可以表示为：
9.根据权利要求4所述的一种基于Jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：采用基于Jacobi迭代法的最佳响应法迭代求解园区-工厂的分层博弈模型，该循环迭代算法的具体过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：所述步骤s1的建立园区主体和工厂个体协调优化调度模型具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：所述步骤s2的转换有约束问题为无约束优化问题具体步骤如下：
4.根据权利要求2所述的一种基于jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：所述步骤s3的设计基于jacobi迭代矩阵的循环迭代算法具体步骤如下：
5.根据权利要求2所述的一种基于jacobi迭代法的园区-工厂协调优化调度方法，其特征在于：园区控制中心收益最大化...
【专利技术属性】
技术研发人员：马锴，冯燕佩，杨婕，郭士亮，袁亚洲，李晖，李海滨，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：
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