考虑源荷不确定性的微网多时间尺度能量调度方法及装置

摘要

本发明公开了一种考虑源荷不确定性的微网多时间尺度能量调度方法及装置，包括：获取风光荷的历史数据；根据风光荷的历史数据确定风光荷场景的历史场景经过削减后的初始概率分布值；基于预构建的微网系统模型和日前两阶段分布鲁棒优化调度模型，根据风光荷场景的历史场景经过削减后的初始概率分布值，求解得到日前调度计划；基于预构建的日内滚动优化调度模型，根据日前调度计划，求解得到日内滚动调度计划；基于预构建的实时调整优化调度模型，根据日内滚动调度计划，求解得到各能源耦合设备的实时出力值，确定系统的最终调度计划。

说明书

技术领域

本发明属于微网能量调度技术领域，具体涉及一种考虑源荷不确定性的微网多时间尺度能量调度方法及装置。

背景技术：

作为分布式电源的高级发展阶段和未来能源互联网的重要组成部分，微网为提高清洁能源利用率提供了有效途径。微网是指包含分布式电源、储能设备、监控保护装置等的可控微型能源系统，能够通过规划调度各设备的出力，在满足用户侧负荷需求的基础上，实现能源的高效和梯级利用。

微网中高比例可再生能源的渗透以及用户负荷随机性的特点，使得微网的源荷在实际运行中具有多种不确定因素，如何降低微网中可再生能源以及用户负荷的预测误差和不确定性的影响是微网能量调度中首先需要考虑的问题。传统的多时间尺度优化调度中并没有在日前考虑源荷不确定性，系统在日内阶段可能因调整需要会有较大功率波动，不利于系统的经济和稳定运行；同时，微网是一个复杂的系统，具有多种运行条件和不同能源设备的耦合关系。传统的模型预测控制方法虽然能够通过滚动优化和反馈校正手段满足微网系统的实时调整要求，但是求解起来时间长，阶数高，不利于系统的快速调整。

因此，充分利用微网中源荷预测精度随时间尺度减小而提高的特点，寻找一种合适的微网多时间尺度能量调度方法是微网能量调度领域亟需解决的问题。

发明内容

目的：为了解决现有方法没有充分利用全局信息与局部信息的不足，本发明提供一种考虑源荷不确定性的微网多时间尺度能量调度方法及装置，在确保微网供需平衡和经济稳定运行的基础上，平抑可再生能源和负荷的功率波动，并且，为保证微网日前调度计划具有一定的鲁棒性，使得系统在日内阶段因调整需要的功率波动达到最小，在日前调度阶段使用两阶段分布鲁棒优化调度方法；同时，使用分布式模型预测控制方法解决传统模型预测控制在微网实时调整方面大计算量、高阶数的问题。

基于微网源荷预测精度随时间尺度减小而提高的特点，通过多时间尺度能量调度平抑可再生能源和负荷功率的波动；并且，为保证微网日前调度计划具有一定的鲁棒性，使得系统在日内阶段因调整需要的功率波动达到最小，在日前调度阶段使用两阶段分布鲁棒优化调度方法，避免日内计划因极端场景的存在而出现过多的功率调整；同时，在微网实时调整方面，针对传统模型预测控制计算量大、高阶数的缺陷，利用分布式模型预测控制提高微网在线调整的控制性能。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

第一方面，提供一种考虑源荷不确定性的微网多时间尺度能量调度方法，包括：

获取风光荷的历史数据；

根据风光荷的历史数据确定风光荷场景的历史场景经过削减后的初始概率分布值p

基于预构建的微网系统模型和日前两阶段分布鲁棒优化调度模型，根据风光荷场景的历史场景经过削减后的初始概率分布值p

基于预构建的日内滚动优化调度模型，根据日前调度计划，求解得到日内滚动调度计划；

基于预构建的实时调整优化调度模型，根据日内滚动调度计划，求解得到各能源耦合设备的实时出力值，确定系统的最终调度计划。

在一些实施例中，所述微网系统模型，包括：

(1)燃气轮机的电热出力模型以及约束条件：

①燃气轮机通过消耗天然气发电发热，数学模型如下所示：

式中，LHV代表天然气低热值；η

②燃气轮机在运行时需要考虑功率上下限约束和爬坡约束：

式中，

(2)电转气设备出力模型以及约束条件：

①电转气设备能够将电力转换成天然气，数学模型如下所示：

式中，η

②电转气设备在运行时需要考虑功率上下限约束和爬坡约束：

式中，

(3)燃气锅炉出力模型以及约束条件：

①燃气锅炉以天然气为原料产出热能，数学模型如下所示：

式中，η

②燃气锅炉在运行时需要考虑功率上下限约束和爬坡约束：

式中，

(4)储能设备模型及约束条件：

储能设备方面，蓄电池、储热罐和储气罐被用来协调能量供需平衡，利用电价峰谷机制，对多余能量或者价格较高的能量进行存储，在系统有能源需求或者能源价格较高时进行放能供给，从而达到削峰填谷的效果；储能设备的约束条件包括设备重放能约束，容量约束；

所述储能设备约束为：

E

式(13)为储能平衡约束，其中E

(5)微网与外部电网和气网联络线约束条件：

为防止微网过度购电购气，同时保证微网与外部电网和天然气网的联络线路安全，联络线路输送约束为：

式中，

在一些实施例中，基于预构建的微网系统模型和日前两阶段分布鲁棒优化调度模型，根据风光荷场景的历史场景经过削减后的初始概率分布值p

(1)目标函数主要分为两阶段：第一阶段以微网的综合运行成本为目标，制定各机组设备的调度方案，第二阶段在风光荷最恶劣场景概率分布下优化调整第一阶段的调度计划，具体如下式所示：

式中，E

式(23)中，内部max-min问题的具体含义为：当微网各分布式能源设备于再调度阶段总调整成本最小时，求解风光荷场景的最恶劣概率分布；外部min问题的具体含义为：求解在最恶劣风光荷场景概率分布下总成本最小的微网调度方案；

①所述购能成本为：

式中，

②所述环境排放治理成本为：

式中，γ

③所述设备运行维护成本为：

式中，i表示燃气锅炉、燃气轮机及电转气设备；j表示蓄电池、储热罐及储气罐设备；μ和ν分别为第i种能量耦合设备及第j种储能设备的维护成本；P

(2)在进行优化调度时，微网系统不仅需要满足所述微网系统模型的设备运行约束、能量上下限约束、容量约束，还需要满足能量平衡约束，场景概率分布约束：

①所述能量平衡约束为：

P

式中，

②所述场景概率分布约束是由1-范数条件和∞-范数条件组成的综合范数约束Ω，具体为：

式中，p

式(30)中，p

其中，Pr表示置信度，N为总场景个数；M为历史场景个数；

令式(31)两式右侧置信度分别为设定参数α

利用列约束生成算法对日前两阶段分布鲁棒优化调度模型进行求解，得到微网的日前调度计划，并供日内滚动优化调度和实时调整优化调度阶段参考。

在一些实施例中，日前调度总时间尺度T为24h，日前调度分度值为1h。

在一些实施例中，所述日内滚动优化调度模型，包括：

以各储能设备的启停惩罚成本最小为目标函数，并将联络线功率波动和储能量调整量作为罚函数加入目标函数中：

式(33)中，L为每个日内优化调度的起始时刻；ΔL为日内优化调度分度值；k为日内调度周期个数；P

在一些实施例中，日内滚动优化调度时间尺度为4h，日内优化调度分度值ΔL为15min。

在一些实施例中，所述实时调整优化调度模型，包括：

根据分布式模型预测控制算法的要求，需要建立系统的预测模型，

预测模型表示为：

式(34)中，P

基于所述预测模型，向前预测m步后，利用“分布式”的思想将各个能源耦合设备看作互联的子系统，设立目标函数min J

式(36)-(38)中，Y

在求解目标函数min J

此外，实时调整阶段不仅需要满足式(34)所述的预测模型，还需满足耦合设备的调整上下限约束：

式(39)-(40)中，

在一些实施例中，实时调整优化调度控制时域为15min，实时调整优化调度分度值Δt为5min。

第二方面，本发明提供了一种考虑源荷不确定性的微网多时间尺度能量调度装置，包括处理器及存储介质；

所述存储介质用于存储指令；

所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面所述方法的步骤。

第三方面，本发明提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。

有益效果：本发明提供了一种考虑源荷不确定性的微网多时间尺度优化调度方法，通过日前两阶段分布鲁棒优化调度、日内滚动优化调度和实时调整优化调度，并基于不同时间尺度下的源荷预测值，对微网进行能量调度，最大程度减小微网中可再生能源和负荷的不确定性对微网系统稳定运行的影响；并且，为保证微网日前调度计划具有一定的鲁棒性，使得系统在日内阶段因调整需要的功率波动达到最小，在日前调度阶段使用两阶段分布鲁棒优化调度方法，避免日内计划因极端场景的存在而出现过多的功率调整；同时，针对传统集中式模型预测控制的计算量大，求解速度慢的缺点，利用分布式模型预测控制方法进行改善，使得最终的调度方法兼顾经济性和保守度。

附图说明

图1为本发明实施例中电、热、气多能耦合型微网结构图。

图2为本发明实施例方法的实施流程图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式进一步阐述本发明。

在本发明的描述中，若干的含义是一个以上，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。

本发明的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

实施例1

一种考虑源荷不确定性的微网多时间尺度能量调度方法，包括：

获取风光荷的历史数据；

根据风光荷的历史数据确定风光荷场景的历史场景经过削减后的初始概率分布值p

基于预构建的微网系统模型和日前两阶段分布鲁棒优化调度模型，根据风光荷场景的历史场景经过削减后的初始概率分布值p

基于预构建的日内滚动优化调度模型，根据日前调度计划，求解得到日内滚动调度计划；

基于预构建的实时调整优化调度模型，根据日内滚动调度计划，求解得到各能源耦合设备的实时出力值，确定系统的最终调度计划。

所述微网系统模型，包括：

(1)燃气轮机的电热出力模型以及约束条件：

①燃气轮机通过消耗天然气发电发热，数学模型如下所示：

式中，LHV代表天然气低热值；η

②燃气轮机在运行时需要考虑功率上下限约束和爬坡约束：

式中，

(2)电转气设备出力模型以及约束条件：

①电转气设备能够将电力转换成天然气，数学模型如下所示：

式中，η

②电转气设备在运行时需要考虑功率上下限约束和爬坡约束：

式中，

(3)燃气锅炉出力模型以及约束条件：

①燃气锅炉以天然气为原料产出热能，数学模型如下所示：

式中，η

②燃气锅炉在运行时需要考虑功率上下限约束和爬坡约束：

式中，

(4)储能设备模型及约束条件：

储能设备方面，蓄电池、储热罐和储气罐被用来协调能量供需平衡，利用电价峰谷机制，对多余能量或者价格较高的能量进行存储，在系统有能源需求或者能源价格较高时进行放能供给，从而达到削峰填谷的效果；储能设备的约束条件包括设备重放能约束，容量约束；

所述储能设备约束为：

E

式(13)为储能平衡约束，其中E

(5)微网与外部电网和气网联络线约束条件：

为防止微网过度购电购气，同时保证微网与外部电网和天然气网的联络线路安全，联络线路输送约束为：

式中，

在一些实施例中，基于预构建的微网系统模型和日前两阶段分布鲁棒优化调度模型，根据风光荷场景的历史场景经过削减后的初始概率分布值p

(1)目标函数主要分为两阶段：第一阶段以微网的综合运行成本为目标，制定各机组设备的调度方案，第二阶段在风光荷最恶劣场景概率分布下优化调整第一阶段的调度计划，具体如下式所示：

式中，E

式(23)中，内部max-min问题的具体含义为：当微网各分布式能源设备于再调度阶段总调整成本最小时，求解风光荷场景的最恶劣概率分布；外部min问题的具体含义为：求解在最恶劣风光荷场景概率分布下总成本最小的微网调度方案；

①所述购能成本为：

式中，

②所述环境排放治理成本为：

式中，γ

③所述设备运行维护成本为：

式中，i表示燃气锅炉、燃气轮机及电转气设备；j表示蓄电池、储热罐及储气罐设备；μ和ν分别为第i种能量耦合设备及第j种储能设备的维护成本；P

(2)在进行优化调度时，微网系统不仅需要满足所述微网系统模型的设备运行约束、能量上下限约束、容量约束，还需要满足能量平衡约束，场景概率分布约束：

①所述能量平衡约束为：

P

式中，

②所述场景概率分布约束是由1-范数条件和∞-范数条件组成的综合范数约束Ω，具体为：

式中，p

式(30)中，p

其中，Pr表示置信度，N为总场景个数；M为历史场景个数；

令式(31)两式右侧置信度分别为设定参数α

利用列约束生成算法对日前两阶段分布鲁棒优化调度模型进行求解，得到微网的日前调度计划，并供日内滚动优化调度和实时调整优化调度阶段参考。

在一些实施例中，日前调度总时间尺度T为24h，日前调度分度值为1h。

在一些实施例中，所述日内滚动优化调度模型，包括：

以各储能设备的启停惩罚成本最小为目标函数，并将联络线功率波动和储能量调整量作为罚函数加入目标函数中：

式(33)中，L为每个日内优化调度的起始时刻；ΔL为日内优化调度分度值；k为日内调度周期个数；P

在一些实施例中，日内滚动优化调度时间尺度为4h，日内优化调度分度值ΔL为15min。

在一些实施例中，所述实时调整优化调度模型，包括：

根据分布式模型预测控制算法的要求，需要建立系统的预测模型，

预测模型表示为：

式(34)中，P

基于所述预测模型，向前预测m步后，利用“分布式”的思想将各个能源耦合设备看作互联的子系统，设立目标函数min J

式(36)-(38)中，Y

在求解目标函数min J

此外，实时调整阶段不仅需要满足式(34)所述的预测模型，还需满足耦合设备的调整上下限约束：

式(39)-(40)中，

在一些实施例中，实时调整优化调度控制时域为15min，实时调整优化调度分度值Δt为5min。

在一些实施例中，如图1所示，微网内部包含了多种分布式电源设备、能源耦合设备和储能设备等，通过调度各单元出力在满足用户侧多元化负荷的基础上，优化系统自身在运行时的经济性和环保性。

能源供给侧方面，主要包括上级电网和上级气网以及风力发电设备和光伏发电设备。上级电网和微网双向联接，微网电力不足时向其供电，也可以吸收微网多余电力；风力发电和光伏发电优先提供微网所需电能；上级气网负责向燃气轮机、燃气锅炉及用户提供天然气。能源耦合设备方面，电转气设备能够负责将风力发电和光伏发电的多余电力转换成天然气；燃气轮机消耗天然气产出电能以及热能；燃气锅炉以天然气为原料产出热能。储能设备方面，蓄电池、储热罐和储气罐被用来协调能量供需平衡，通过充能放能达到削峰填谷的效果。用户用能测的电负荷供能可来自于电网、光伏发电、风力发电、燃气轮机及蓄电池；热负荷供能可来自于燃气轮机、燃气锅炉及储热罐；气负荷供能可来自于气网、电转气设备及储气罐。

整个多时间尺度调度框架的实施流程如图2所示，日前调度的分度值为1h，每24h利用两阶段分布鲁棒优化调度模型制定一次，并下发整个24h的调度计划以供日内滚动优化调度和实时调整优化调度参考；日内滚动优化调度阶段的分度值为15min，以4h为控制时域进行滚动优化调度，但只将每次滚动优化的第一个15min调度指令发送给下一阶段；实时调整优化调度以15min为控制时域、5min为分度值，基于日内滚动优化计划执行进一步的调整优化，保证联络线的安全和微网系统的稳定经济运行。

需要注意的是，每当日内滚动优化调度在满足系统的约束前提下优化控制时域内的设备出力后，仅仅下发第一个15min分度值的调度计划进而完成下一阶段也就是实时调整阶段的优化调度；在完成这个15min内部的实时调整优化调度后，将优化窗口向前平移15min后，基于最新的源荷预测信息，以4h为控制时域，15min为分度值再次进行日内滚动优化调度并重复上述操作。以上述方式反复滚动优化，直到整个日内滚动优化阶段完成。

一种考虑源荷不确定性的微网多时间尺度能量调度方法，包括以下步骤：

步骤1：构建微网系统并对微网内部的能源输入、转换、存储设备进行建模；

步骤2：以24h为时间尺度，1h为分度值，构建日前两阶段分布鲁棒优化调度模型；利用风光荷的历史数据确定风光荷场景的历史场景经过削减后的初始概率分布值，表征不确定参数及其概率分布置信集合，构建日前两阶段分布鲁棒优化调度模型：第一阶段以微网的综合运行成本为目标，制定各机组设备的调度方案，第二阶段在风光荷最恶劣场景概率分布下优化调整第一阶段的调度计划，优化得到微网系统的日前调度计划；

步骤3：以4h为时间尺度，15min为分度值，建立日内滚动优化调度模型；在上述时域下对日内源荷预测信息进行更新后，以各储能设备的启停惩罚成本最小为目标函数，并将联络线功率波动和储能量调整量作为罚函数加入目标函数中，在满足系统运行约束的前提下对日前调度计划进行调整，得到日内滚动调度计划；

步骤4：以15min为控制时域，5min为分度值，建立实时调整优化调度模型；基于精度更高的日内超短期源荷预测值，采用分布式模型预测控制方法，根据日内滚动调度计划对各能源耦合设备进行调整，得到系统的实时出力值，确定系统的最终调度计划。

通过上述日前两阶段分布鲁棒优化调度、日内滚动优化调度和实时调整优化调度，组成本发明所提出的考虑源荷不确定性的微网多时间尺度优化调度策略。

实施例2

第二方面，本实施例提供了一种考虑源荷不确定性的微网多时间尺度能量调度装置，包括处理器及存储介质；

所述存储介质用于存储指令；

所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据实施例1所述方法的步骤。

实施例3

第三方面，本实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实施例1所述方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。