一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法的制作方法

1.本发明涉及电力输送调度技术领域，具体为一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法。


背景技术：

2.随着源网荷储协调的多元互动结构，极大地增强了系统运行的灵活性和可靠性，但由于电力系统参与主体越来越多，如何满足各主体之间不同的利益需求，同时保证电网的安全稳定运行，是当下所需要解决的问题，在输电网级源网荷储协同优化调度方面，虽然目前已经在源网荷储协同优化调度方面开展了部分的研究，利用先进技术提高电网对多类型电源的接纳能力，但是全面考虑源网荷储四个要素的输电网级的有功调度策略还没有得到充分研究，随着分布式算法的迅速发展，源网荷储协同优化调度问题可以通过分布式算法进行高效求解，分布式算法具有保护用户隐私，减少与中央控制器的通信量，避免单点故障造成系统崩溃等优点，常见的分布式算法有交替乘子迭代法，辅助问题原理，最优性条件分解，一致性算法等，目前，分布式算法用于源网荷储多元协同调度问题还没有研究充分。


技术实现要素：

3.针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，解决了背景技术中所提出的问题。
4.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，所述步骤包括如下：
5.步骤一：建立源网荷储优化调度模型，首先建立电网有功功率平衡约束，再建立电源模型、建立负荷模型、建立储能模型，最后建立源网荷储优化调度模型，获取配电网馈线的基于电压安全事件触发的多模态切换控制模型，建立发电设施模型，即源侧模型；发电设施包括发电机和可再生能源，其中发电机的成本函数为如下形式：其中，p
g,i
为发电机i的输出有功功率；ai，bi，ci为发电机i的燃料费用系数；ωg为发电机i集合；
6.步骤二：综合考虑源网荷储之间的协调互动特性，运用多场景技术对分布式可再生能源发电有功出力进行聚类，得到s个分布式可再生能源发电有功出力的典型日pdg,s(t)与每个典型日出现的概率ps，其中s＝1,2,...,s，运用多场景技术将分布式可再生能源发电有功出力划分为多个场景并给出每种场景发生的概率，根据预测模型预测较长时间内的光照强度、风速的时序值，分析电网侧约束量，综合考虑源网荷储之间的协调互动特性；
7.步骤三：建立源网荷储协同优化模型，以主动配电网日内综合运行成本最低为目标建立主动配电网源网荷储协同优化模型，以15min为基本步长建立分布式可再生能源发电有功出力的时序出力模型pdg(t)，认为15min内分布式可再生能源发电的有功出力不变；
8.步骤四：建立基于一致性算法的协同优化策略，基于所述的主动配电网源网荷储协同优化模型，采用粒子群优化算法将离散变量连续化参加迭代，求出最优解后进行归整，
建立基于一致性算法的协同优化策略，更新各代理的边际成本、更新各代理的输出功率、局部失配量本地更新、获得邻居信息后，局部失配量再次更新。
9.优选的，所述步骤一中建立网侧功率平衡约束；由于经济调度通常调度有功功率，无功功率暂不考虑，因此建立如下的有功功率平衡约束：
[0010][0011]
其中，p
g,i
，p
w,r
，p
b,s
和p
d,l
分别为发电机i，可再生能源r，储能设备s，电力负荷l的有功功率；ωg，ωw，ωb，ωd分别为发电机i、可再生能源r、储能设备s、电力负荷l。
[0012]
优选的，所述步骤一中所述方法基于并行迭代二分k-means-+增强聚类算法对多场景进行缩减分析，模拟光照强度及负荷需求的时序特性和不确定性；构建基于源网荷协同优化的配电网光储联合优化配置模型；提出并行双量子微分进化算法对基于源网荷协同优化的配电网光储联合配置模型进行高效求解。
[0013]
优选的，所述步骤一中还包括分析需求侧响应进行特性，建立需求侧响应调度模型以实现电网供需双方的协调调度与有效互动，并且分析电网中发电侧发电设备特性，获取可再生能源风电和光伏发电以及不可再生能源的典型发电功率特性，得到在典型日各电源各时段出力情况，将分析储能单元特性建立模型，为建立优化控制模型打下基础。
[0014]
优选的，所述步骤一中所述的基于电压安全事件触发的多模态切换控制模型，在每个运行模态下对考虑源、荷、储成本以及网络传输损耗的多目标进行优化，得到在长时间尺度下源荷储各端的功率优化值。
[0015]
优选的，所述步骤四中还包括建立调度时段内电力系统的运行成本最小的源网荷储备用协同优化模型；采用基于备用价值判别的源网荷储备用协同优化算法对电力系统的发电成本函数模型、发电侧备用运行成本函数模型、负荷侧备用运行成本函数模型和源网荷储备用协同优化模型进行解耦分析，获得发电侧、负荷侧、电网侧、储能侧的备用容量。
[0016]
优选的，所述步骤一中还包括基于分布式电源、电网、电力负荷以及储能四类资源在协同互动调控过程发挥的作用，确定资源评估指标，并将资源评估指标划分为两层，以协调控制能力、资源互动能力以及资源利用能力作为第一层资源评估指标；以系统综合调峰能力、储能快速响应能力、无功支撑能力、电压稳定性、分布式能源渗透率、负荷峰谷差、分布式能源消纳率、dg利用率以及负荷资源利用率作为第二层资源评估指标。
[0017]
本发明提供了一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法。具备以下有益效果：
[0018]
该一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，本方法基于经济调度，在保证系统运行经济性、最大化社会福利的同时，实现实时电力平衡，同时基于源网荷储协调调度的资源分配模型，在负荷侧考虑了柔性负荷和储能，在电源侧考虑了不同电源及其出力特性，并且通过灵活负荷资源与清洁可再生能源的协调互补，解决了再生能源在并入电网的波动性，随机性等问题，进而提高电网并入可再生资源时的稳定性，同时充分利用各种设备的互补特性，进行需求侧管理，提升调控能力，对于这种基于集群代理的源网荷储进行协同调度，有效减少系统负荷峰谷差，缓解系统调峰压力；通过采用一致性算法，加快了问题求解的速度，而且保证了各集群的隐私，在网络侧，考虑了网络损耗，进一步优化系统运行成本，提高了再生能源并网的稳定性。
附图说明
[0019]
图1为本发明流程示意图；
[0020]
图2为本发明中系统分区控制模式图；
[0021]
图3为本发明配电系统分布式控制架构图。
具体实施方式
[0022]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0023]
请参阅图1-3，本发明实施例提供一种技术方案：一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，所述步骤包括如下：
[0024]
步骤一：建立源网荷储优化调度模型，首先建立电网有功功率平衡约束，再建立电源模型、建立负荷模型、建立储能模型，最后建立源网荷储优化调度模型，获取配电网馈线的基于电压安全事件触发的多模态切换控制模型，建立发电设施模型，即源侧模型；发电设施包括发电机和可再生能源，其中发电机的成本函数为如下形式：其中，p
g,i
为发电机i的输出有功功率；ai，bi，ci为发电机i的燃料费用系数；ωg为发电机i集合；
[0025]
步骤二：综合考虑源网荷储之间的协调互动特性，运用多场景技术对分布式可再生能源发电有功出力进行聚类，得到s个分布式可再生能源发电有功出力的典型日pdg,s(t)与每个典型日出现的概率ps，其中s＝1,2,...,s，运用多场景技术将分布式可再生能源发电有功出力划分为多个场景并给出每种场景发生的概率，根据预测模型预测较长时间内的光照强度、风速的时序值，分析电网侧约束量，综合考虑源网荷储之间的协调互动特性；
[0026]
步骤三：建立源网荷储协同优化模型，以主动配电网日内综合运行成本最低为目标建立主动配电网源网荷储协同优化模型，以15min为基本步长建立分布式可再生能源发电有功出力的时序出力模型pdg(t)，认为15min内分布式可再生能源发电的有功出力不变；
[0027]
步骤四：建立基于一致性算法的协同优化策略，基于所述的主动配电网源网荷储协同优化模型，采用粒子群优化算法将离散变量连续化参加迭代，求出最优解后进行归整，建立基于一致性算法的协同优化策略，更新各代理的边际成本、更新各代理的输出功率、局部失配量本地更新、获得邻居信息后，局部失配量再次更新。
[0028]
所述步骤一中建立网侧功率平衡约束；由于经济调度通常调度有功功率，无功功率暂不考虑，因此建立如下的有功功率平衡约束：
[0029][0030]
其中，p
g,i
，p
w,r
，p
b,s
和p
d,l
分别为发电机i，可再生能源r，储能设备s，电力负荷l的有功功率；ωg，ωw，ωb，ωd分别为发电机i、可再生能源r、储能设备s、电力负荷l。
[0031]
所述步骤一中所述方法基于并行迭代二分k-means-+增强聚类算法对多场景进行缩减分析，模拟光照强度及负荷需求的时序特性和不确定性；构建基于源网荷协同优化的配电网光储联合优化配置模型；提出并行双量子微分进化算法对基于源网荷协同优化的配
电网光储联合配置模型进行高效求解。
[0032]
所述步骤一中还包括分析需求侧响应进行特性，建立需求侧响应调度模型以实现电网供需双方的协调调度与有效互动，并且分析电网中发电侧发电设备特性，获取可再生能源风电和光伏发电以及不可再生能源的典型发电功率特性，得到在典型日各电源各时段出力情况，将分析储能单元特性建立模型，为建立优化控制模型打下基础。
[0033]
所述步骤一中所述的基于电压安全事件触发的多模态切换控制模型，在每个运行模态下对考虑源、荷、储成本以及网络传输损耗的多目标进行优化，得到在长时间尺度下源荷储各端的功率优化值。
[0034]
所述步骤四中还包括建立调度时段内电力系统的运行成本最小的源网荷储备用协同优化模型；采用基于备用价值判别的源网荷储备用协同优化算法对电力系统的发电成本函数模型、发电侧备用运行成本函数模型、负荷侧备用运行成本函数模型和源网荷储备用协同优化模型进行解耦分析，获得发电侧、负荷侧、电网侧、储能侧的备用容量。
[0035]
所述步骤一中还包括基于分布式电源、电网、电力负荷以及储能四类资源在协同互动调控过程发挥的作用，确定资源评估指标，并将资源评估指标划分为两层，以协调控制能力、资源互动能力以及资源利用能力作为第一层资源评估指标；以系统综合调峰能力、储能快速响应能力、无功支撑能力、电压稳定性、分布式能源渗透率、负荷峰谷差、分布式能源消纳率、dg利用率以及负荷资源利用率作为第二层资源评估指标。
[0036]
本方法基于经济调度，在保证系统运行经济性、最大化社会福利的同时，实现实时电力平衡，同时基于源网荷储协调调度的资源分配模型，在负荷侧考虑了柔性负荷和储能，在电源侧考虑了不同电源及其出力特性，并且通过灵活负荷资源与清洁可再生能源的协调互补，解决了再生能源在并入电网的波动性，随机性等问题，进而提高电网并入可再生资源时的稳定性，同时充分利用各种设备的互补特性，进行需求侧管理，提升调控能力，对于这种基于集群代理的源网荷储进行协同调度，有效减少系统负荷峰谷差，缓解系统调峰压力；通过采用一致性算法，加快了问题求解的速度，而且保证了各集群的隐私，在网络侧，考虑了网络损耗，进一步优化系统运行成本，提高了再生能源并网的稳定性。
[0037]
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点，对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0038]
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

技术特征：
1.一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，其特征在于：所述步骤包括如下：步骤一：建立源网荷储优化调度模型，首先建立电网有功功率平衡约束，再建立电源模型、建立负荷模型、建立储能模型，最后建立源网荷储优化调度模型，获取配电网馈线的基于电压安全事件触发的多模态切换控制模型，建立发电设施模型，即源侧模型；发电设施包括发电机和可再生能源，其中发电机的成本函数为如下形式：其中，p
g,i
为发电机i的输出有功功率；a
i
，b
i
，c
i
为发电机i的燃料费用系数；ω
g
为发电机i集合；步骤二：综合考虑源网荷储之间的协调互动特性，运用多场景技术对分布式可再生能源发电有功出力进行聚类，得到s个分布式可再生能源发电有功出力的典型日pdg,s(t)与每个典型日出现的概率ps，其中s＝1,2,...,s，运用多场景技术将分布式可再生能源发电有功出力划分为多个场景并给出每种场景发生的概率，根据预测模型预测较长时间内的光照强度、风速的时序值，分析电网侧约束量，综合考虑源网荷储之间的协调互动特性；步骤三：建立源网荷储协同优化模型，以主动配电网日内综合运行成本最低为目标建立主动配电网源网荷储协同优化模型，以15min为基本步长建立分布式可再生能源发电有功出力的时序出力模型pdg(t)，认为15min内分布式可再生能源发电的有功出力不变；步骤四：建立基于一致性算法的协同优化策略，基于所述的主动配电网源网荷储协同优化模型，采用粒子群优化算法将离散变量连续化参加迭代，求出最优解后进行归整，建立基于一致性算法的协同优化策略，更新各代理的边际成本、更新各代理的输出功率、局部失配量本地更新、获得邻居信息后，局部失配量再次更新。2.根据权利要求1所述一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，其特征在于：所述步骤一中建立网侧功率平衡约束；由于经济调度通常调度有功功率，无功功率暂不考虑，因此建立如下的有功功率平衡约束：其中，p
g,i
，p
w,r
，p
b,s
和p
d,l
分别为发电机i，可再生能源r，储能设备s，电力负荷l的有功功率；ω
g
，ω
w
，ω
b
，ω
d
分别为发电机i、可再生能源r、储能设备s、电力负荷l。3.根据权利要求1所述一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，其特征在于：所述步骤一中所述方法基于并行迭代二分k-means-+增强聚类算法对多场景进行缩减分析，模拟光照强度及负荷需求的时序特性和不确定性；构建基于源网荷协同优化的配电网光储联合优化配置模型；提出并行双量子微分进化算法对基于源网荷协同优化的配电网光储联合配置模型进行高效求解。4.根据权利要求1所述一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，其特征在于：所述步骤一中还包括分析需求侧响应进行特性，建立需求侧响应调度模型以实现电网供需双方的协调调度与有效互动，并且分析电网中发电侧发电设备特性，获取可再生能源风电和光伏发电以及不可再生能源的典型发电功率特性，得到在典型日各电源各时段出力情况，将分析储能单元特性建立模型，为建立优化控制模型打下基础。5.根据权利要求1所述一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，其特征在于：所述步骤一中所述的基于电压安全事件触发的多模态切换控制模型，在每个运行模态下对考虑源、荷、储成本以及网络传输损耗的多目标进行优化，得到在长时间尺度下源荷储各端
的功率优化值。6.根据权利要求1所述一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，其特征在于：所述步骤四中还包括建立调度时段内电力系统的运行成本最小的源网荷储备用协同优化模型；采用基于备用价值判别的源网荷储备用协同优化算法对电力系统的发电成本函数模型、发电侧备用运行成本函数模型、负荷侧备用运行成本函数模型和源网荷储备用协同优化模型进行解耦分析，获得发电侧、负荷侧、电网侧、储能侧的备用容量。7.根据权利要求1所述一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，其特征在于：所述步骤一中还包括基于分布式电源、电网、电力负荷以及储能四类资源在协同互动调控过程发挥的作用，确定资源评估指标，并将资源评估指标划分为两层，以协调控制能力、资源互动能力以及资源利用能力作为第一层资源评估指标；以系统综合调峰能力、储能快速响应能力、无功支撑能力、电压稳定性、分布式能源渗透率、负荷峰谷差、分布式能源消纳率、dg利用率以及负荷资源利用率作为第二层资源评估指标。

技术总结
本发明公开了一种基于等效模型的源网荷储协同稳定控制算法，涉及电力输送调度技术领域，所述步骤包括如下：建立源网荷储优化调度模型，综合考虑源网荷储之间的协调互动特性，建立源网荷储协同优化模型，建立基于一致性算法的协同优化策略，解决了再生能源在并入电网的波动性，随机性等问题，进而提高电网并入可再生资源时的稳定性，同时充分利用各种设备的互补特性，进行需求侧管理，提升调控能力，对于这种基于集群代理的源网荷储进行协同调度，有效减少系统负荷峰谷差，缓解系统调峰压力，在保证系统运行经济性、最大化社会福利的同时，实现实时电力平衡，同时基于源网荷储协调调度的资源分配模型，在负荷侧考虑了柔性负荷和储能。能。能。


技术研发人员：王亮 孙朝霞 贾耀坤 张晓煜 张登旭 刘继兵 张庆 艾欣琦 冷爽 邹明继 熊一帆 吉雅雯 兰玉梅
受保护的技术使用者：国网湖北省电力有限公司随州供电公司
技术研发日：2023.04.03
技术公布日：2023/8/24