一种多时空尺度混合优化与分布式协调混杂控制方法与流程

文档序号:11233643阅读:789来源:国知局
一种多时空尺度混合优化与分布式协调混杂控制方法与流程

本发明属于能源互联网背景下微电网优化控制领域,尤其涉及一种多时空尺度混合优化与分布式协调混杂控制方法。



背景技术:

微电网作为传统电网向智能电网乃至能源互联网转化的主要载体,其具备“接纳可再生能源发电、配置多能源发电、管理需求侧用电”的能力。微电网由多种分布式发电、储能装置和负荷等组成,这些供、储和用电单元不仅具有复杂多样的连续动态行为,也具有相互作用、相互协调的多模态切换行为,例如可再生能源发电单元的运行模态受制于自然条件的随机启停,常常引发储能装置充电、放电运行模式的转换,同时也会引发其他热备用发电单元大幅度切换调节和冷备用发电单元的投退运行,甚至会导致需求侧的甩负荷等切换行为,故微电网是一个具有异质性和不确定性多单元组成的混杂系统。为了使微电网大幅度提升可再生能源发电的消纳能力,以促使传统电网向智能电网转化,必须从微电网的管理和控制角度出发,解决以下几个问题:(1)优化调度多能源发电,充分利用多能源发电的时空互补性来弥补单一可再生能源发电的随机性和波动性等缺点,进而大幅度提升可再生能源发电的利用效率和供电的可靠性;(2)协同管控供电侧和需求侧,即改变以往只调度供电侧的观念,在多时间尺度优化调度供电侧的同时,也要引入需求侧响应机制,并构建供电侧和需求侧友好互动的协同混合调度体系;(3)扩大市场调度范围,即微电网不仅可以接入大电网,也可以与其它远距离的微电网、负荷需求侧之间进行多空间尺度的市场交易,在“源-网-荷”之间友好互动的环境下,协同消纳可再生能源发电,尽可能减轻大电网在电力调度上的负担;(4)依托通讯技术以全新的控制理念来探索信息物理深度融合下多目标协同趋优的优化控制策略,进而使微电网具备高效、经济、安全和优质的消纳大规模可再生能源的能力。总之,大规模可再生能源的跨越式接入,赋予了微电网新的使命和形态,使其组成结构、运行方式和行为特性等都随之发生了改变,因此本发明是在智能电网和能源互联网背景下从微电网的使命出发,以全新的控制理念探索解决信息物理深度融合下多时空尺度混合优化和分布式协调控制技术。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供了一种多时空尺度混合优化与分布式协调混杂控制方法,其所提出的优化控制技术也能根据信息系统的丢包率、网络拓扑、传输时滞和信息处理量等评估信息智能地切换和调节优化和协调控制结构和策略,实现信息物理系统深度融合环境下的安全性、经济性和动态品质多目标协同趋优。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案

一种多时空尺度混合优化与分布式协调混杂控制方法,具体包含如下步骤:

步骤1,构建集中和分布式相结合的多级智能体控制架构;

步骤2,提出多时空尺度电力市场交易策略;

步骤3,提出由多级智能体决策和执行的多时间尺度混合优化与分布式协调混杂控制。

作为本发明一种多时空尺度混合优化与分布式协调混杂控制方法的进一步优选方案,所述步骤1具体包含如下步骤:

步骤1.1,在分布不同区域的微电网以及负荷需求侧之间构建一级市场交易智能体;

步骤1.2,在每个微电网系统里构建集中式二级能量管理智能体;

步骤1.3,在每个微电网系统里构建一个集中式或多个区域分布式协调三级协调切换控制智能体;

步骤1.4,在微电网内每个分布式发电、储能和本地负荷对应构建一个分布式单元控制智能体以及基于信息网络系统的分布式协调二次控制智能体,二者联合起来称之为四级动态调节智能体。

作为本发明一种多时空尺度混合优化与分布式协调混杂控制方法的进一步优选方案,所述步骤2具体包含如下步骤:

步骤2.1,构建短期和超短期交易两级时间尺度数学模型;

步骤2.2,构建两级时间尺度效益函数;

步骤2.3,基于合作博弈和非合作博弈方式求取纳什均衡解;

步骤2.4,出清价最大化原则确定纳什均衡唯一最优解。

作为本发明一种多时空尺度混合优化与分布式协调混杂控制方法的进一步优选方案,所述步骤3具体包含如下步骤:

步骤3.1,构建各分布式发电、储能和负荷单元的混杂模型;

步骤3.2,协调切换控制智能体里的模态协调切换控制策略以确保协同自律系统的安全性能;

步骤3.3,ems智能体里多模态切换下能量优化管理策略以确保系统的经济、环保效益最大化;

步骤3.4,单元控制智能体之间多模态切换下的分布式协调二次控制策略以及就地分散控制以获得良好的动态品质。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:

(1)提出了的具有灵活性、拓展性和兼容性的基于多智能体的控制方案。以多智能体技术为依托,各单元功能智能体分别利用不同范围的实时动态信息,构建不同理论范畴的管理和控制策略,执行不同层面的管理和控制任务,满足不同的时间尺度要求,并通过多智能体的交互作用有效实现了全系统多目标协同趋优。除此之外,多智能体系统能够根据未来电网组成结构的变化和分布式微电源的“即插即用”,灵活调整和实时配置单元功能智能体,也可以随时与其它电网的智能体平台搭建或撤销交互行为,进而使控制方案具有很强的灵活性、拓展性和兼容性。

(2)提出了信息系统和物理深度融合的控制方案。充分考虑了信息系统和物理系统之间的耦合关系,根据信息系统的丢包率、网络拓扑、传输时滞和信息处理量等评估信息智能地补偿和调节优化和协调控制策略,实现信息物理系统深度融合环境下的安全性、经济性和动态品质多目标协同趋优的控制策略。

(3)提出了从多时空尺度的电力市场交易→基于大数据分析的信息物理系统安全性评估→基于信息物理系统事件触发的运行模态协调切换控制→多时间尺度混合优化调度→网络化一致性二次控制连同就地分散动态调节之间的相互协调、相互配合一体化的多时空尺度混合优化与分布式协调混杂控制策略。

附图说明

图1是本发明构建集中和分布式相结合的多级智能体控制架构的示意图;

图2是本发明多时空尺度电力市场交易策略的示意图;

图3是本发明由多级智能体决策和执行的多时间尺度混合优化与分布式协调混杂控制的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明:

为了实现上述目标,本发明研究以下内容:

1、构建集中和分布式相结合的多级智能体控制架构。如图1所示,该多智能体系统设计四级:即一级市场交易智能体负责管理和执行大电网、微电网群以及负荷需求侧之间的电力市场交易,以实现整个多能源系统供、用电效益最大化;二级能量优化调度ems智能体负责管理和执行微电网内多时间尺度混合优化调度,以实现微电网低碳经济效益最大化;三级协调切换控制智能体以集中式或区域分布式协调两种方式执行微电网运行模态的协调切换控制,以实现大扰动下运行模态的柔性重组和协调切换,确保微电网运行的安全性;四级多单元智能体负责执行分布式发电单元之间的分布式协调二次控制以及就地控制,以确保微电网供电的动态品质。上述四级多智能体以集中或分布式相互协作、相互配合,在信息物理系统深度融合环境下,充分考虑信息系统评估指标对网络系统的影响,确定和执行不同空间范围的、不同时间尺度的、连续或离散行为组成的优化和控制策略,即信息物理深度融合下多时空尺度的混合优化和分布式协调混杂控制,以实现各自单元体以及整个系统的安全、高效、经济和优质多目标协同趋优。

2、提出多时空尺度电力市场交易策略。如图2所示,每个微电网可根据多时间尺度的发电预测和可调度发电量分析来确定其发电计划,负荷需求侧可基于多尺度负荷预测和可调节用电量分析来确定其用电需求;然后根据自身系统的供需夙愿,即可作为售电商也可作为购电商来参与电力市场交易,并通过自身系统的能量优化管理(ems,energymanagementsystem)智能体或需求侧响应(dr,demandresponse)智能体将竞标售、购电量和电价上报给市场管理中心即一级市场交易智能体;最后由市场交易智能体确定各微电网和负荷需求侧多时间尺度中标电量和市场统一出清价即多时空尺度市场交易策略,并下发给各微电网ems或负荷需求侧智能体,以此为依据进行多时间尺度优化调度。

3、提出由多级智能体决策和执行的多时间尺度混合优化与分布式协调混杂控制。如图3所示,该项为本发明的核心和重点内容。包括以下内容:(1)基于大数据分析下的信息系统安全性预估指标和物理系统不安全事件组态的预估和判断,当判断信息系统的信息处理量和传输时滞超出允许上限时,为了保证切换控制的实时性,三级协调切换控制智能体在区域分布式协调模式下确定和执行微电网运行模态协调切换控制;否则则在集中式模式下确定和执行协调切换控制;当判断微电网物理系统预发生不安全事件时,则根据不安全事件组态确定事件触发下的运行模态切换控制策略,并由三级协调切换控制智能体发出控制命令,通过信息系统传送给分布式发电、储能和内部负荷单元智能体,来执行各单元的运行模态之间的协调切换;(2)各单元控制智能体将切换后的运行模态信息通过信息系统再传送给能量管理智能体,能量管理智能体按照多时间尺度交易不同周期来确定新的运行模态下微电网多时间尺度电力市场交易策略,并通过信息系统将最佳功率分派值下达给各分布式单元系统。此外,为了综合考虑信息物理融合系统的相互影响,当信息系统的丢包率和时滞超出所规定的允许上限时,在实时能量优化调度中加入补偿机制,降低由于信息传输问题对物理系统实时优化调度的影响。(3)最后各单元多智能体根据功率分派值,通过基于网络化的分布式协调二次控制和就地分散控制来进行频率和电压的就地和二次动态性能调节。此外在设计分布式协调二次控制时,考虑信息系统网络拓扑和传输时滞的影响,提出了基于切换拓扑、具有时滞鲁棒性的网络化一致性控制策略。由此可见,在二到四层智能体之间实现了从大数据下安全性能预估→基于离散事件触发的切换控制→能量优化管理→连续动态调节之间的相互协调、相互配合的多时间尺度优化调度与分布式协调混杂控制。由于在一级智能体里实现的电力市场交易也属于优化调度问题,相比于二级ems智能体的优化调度,只是空间维度不同,即一级智能体是在微电网群之间进行优化调度,二级智能体则是在微电网内分布式发电之间进行。因此本发明提出的一级到四级多智能体系统执行了多时空尺度混合优化调度与分布式协调混杂控制。

内容1的实施方案:以微电网物理系统为研究对象,以信息系统为支撑,构建四级多智能体控制架构如图1所示,旨在集中式和分布式多智能体协同交互模式下,确保微电网中大规模可再生能源发电高效、安全、经济、优质地消纳利用。四级多智能体结构和功能如下:

(1)在分布不同区域的微电网以及负荷需求侧之间构建一级市场交易智能体。根据各微电网能量管理智能体和负荷需求侧管理智能体上报多时间尺度供、用电需求,决定和执行多时空尺度市场交易策略,以确保供、用电效益最大化。其结构设计为由“信念,愿望和意图”功能模块组成的bdi智能体,其“信念”模块过滤和筛选来自信息系统的标准化知识信息,基于“信念”的有用标准化知识信息,根据智能体控制“愿望”,“意图”模块智能地决策策略。

(2)在每个微电网系统里构建集中式二级能量管理智能体。负责决定和执行能量优化管理策略,在保证市场交易功率和自身系统负荷供电的前提下,实现对微电网系统内部可调度分布式发电和储能单元的最佳功率分派,以确保微电网经济环保效益最大化。其结构也设计为由“信念,愿望和意图”功能模块组成的bdi智能体,其“信念”模块过滤和筛选来自信息系统的标准化知识信息,基于“信念”的有用标准化知识信息,根据智能体控制“愿望”,“意图”模块智能地决策优化策略。

(3)在每个微电网系统里构建一个集中式或多个区域分布式协调三级协调切换控制智能体。首先通过对信息系统信息处理量和传输时滞的预估,确定三级智能体采用集中式还是分布式协调方式来执行协调切换控制;然后基于对微电网物理系统安全性预估和不安全事件组态判别,确定和执行事件触发的协调切换控制策略,使微电网受到安全性威胁时,能够对分布式发电、储能和本地负荷等单元系统的运行模态进行协调切换,以确保系统的安全性能。其结构也设计为由“信念,愿望和意图”功能模块组成的bdi智能体。

(4)在微电网内每个分布式发电、储能和本地负荷对应构建一个分布式单元控制智能体以及基于信息网络系统的分布式协调二次控制智能体,二者联合起来称之为四级动态调节智能体。确定和执行二次控制以及分散就地动态控制,实现对发电或用电功率的动态调节,以确保微电网输出功率的动态品质。四级单元智能体被设计为具有反应层和审议层的混合型bdi智能体,反应层包含“感知、识别和执行”模块,能对运行环境的变化快速做出反应,因此保证微电网对环境变化的自适应性;审议层包含“信念,愿望和意图”功能模块,能够将分布式发电单元状态处理为知识信息,并以此来智能地决策和执行单元运行模式切换和动态控制策略。

本发明构建的多智能体控制架构,纵向智能体之间为“主从”交互方式,因为安全性和经济性、高效、优质多目标相比较,其为首要保证的目标,故三级智能体具有最高的优先权,当预估有不安全事件发生时,三级智能体向四级智能体发送切换控制指令来执行切换,切换后的模态信息发送给二级能量管理智能体,确定和执行新模态组态下的能量优化管理策略,之后再把最优功率分派值下发给四级各单元智能体,执行分布式协调二次控制和分散就地控制;而横向同级多单元智能体之间为“非主从”交互方式,即它们具有平等的交互权利。

内容2的实施方案:多空间尺度电力市场交易是指微电网可选择在不同区域空间与其它微电网独立或联盟参与竞标;多时间尺度是指市场交易按时间尺度分为中长期(年、季和月)、短期(日)和超短期(时或分)市场交易,而中长期市场交易通常是合同市场,即买卖双方通过协商签订中长期售购电合同,故这里主要研究短期和超短期市场交易。本发明选择短期分段竞标和超短期连续竞标的两时间尺度竞标模式,独立和合作博弈相结合的多空间尺度纳什均衡博弈方式,既包含竞标电价又包含竞标电量的竞标策略,最后按照统一最大市场出清价来交易。多时空尺度市场交易策略的实施方案如下:

(1)构建短期和超短期交易两级时间尺度数学模型。基于博弈论的市场交易模型主要构建以下四个要素1)参与者:每个分布式微电网和负荷需求侧均视为市场交易参与者。在短期(日前)交易时,每个参与者将其长期售购合同视为长期负荷预测(售电量视为正负荷,购电量视为负负荷),并将其与内部短期各段负荷预测值之和视为总负荷预测值;然后,每个参与者的ems智能体根据其短期各段发电量预测值与总负荷预测值的差值,确定其短期各段竞标电量和交易电价,并上报给市场交易智能体;与此同时,负荷需求侧dr智能体根据其短期各段总负荷预测值,结合负荷需求侧响应可调度值,也上报其短期各段竞标购电量和交易电价给市场交易智能体;若竞标电量为正,该参与者即为售电参与者,反之,则为购电参与者。在超短期(日内)交易时,每个参与者将其长期售购合同和短期各段中标电量之和连同其内部超短期负荷预测值被视为总负荷预测值;然后,每个参与者的ems智能体根据其超短期发电量预测值与总负荷预测值的差值,确定其超短期竞标电量和交易电价,并上报给市场交易智能体;与此同时,负荷需求侧dr智能体根据超短期总负荷预测值,结合负荷需求侧响应可调度值,也上报其超短期竞标购电量和交易电价给市场交易智能体;同样若竞标电量为正,该参与者即为售电参与者,反之,则为购电参与者。2)竞标策略:短期交易选择分段竞标策略,而超短期交易为连续竞标策略。每个参与者的短期分段竞标策略为:qis∈[pimin,pimax]}∈s,其中,为参与者个数,为第i个参与者的分段竞标周期,sis表示第i个参与者第s个分段竞标周期的策略,ζis,分别为第i个参与者在第s个分段竞标周期竞标电价和其上、下限电价值,qis,pimax和pimin为第i个参与者在第s个分段竞标周期竞标电量和其上、下限发电或用电容量。超短期竞标策略为:其中分别表示第i个参与者超短期竞标策略、竞标电价和竞标电量。3)效益函数:该要素将在构建效益函数的研究方案中加以论述。4)纳什均衡条件:该要素将在求解纳什均衡解的研究方案中加以论述。

(2)构建两级时间尺度效益函数。1)构建第i个发电参与者在短期第s个分段竞标周期的成本函数拟表示为:其中a0is,a1is和a2is是系数,二次函数的系数与微电网单位发电功率的平均燃料成本、初始投资、优惠政策、运行和维护成本等均有关系,拟采用曲线拟合和参数估计法来确定。2)构建第i个发电参与者短期各段竞标函数拟表示为:其中λis为第i个参与者在第s个分段交易周期待确定的效益尺度因子。3)构建第i个发电参与者短期各段效益函数拟表示为:

而且,其中γs为市场统一交易出清价,pmgis和ζis分别为第i个参与者在第s个分段竞标周期的中标量和竞标电价,μis为市场出清价与竞标电价的差值。4)构建负荷需求侧短期各段效益函数:plds是负荷需求侧中标购电量,piljs是负荷需求侧j个甩负荷,β1s和β0s分别为功率调整补偿价格系数,ciljs是第j个甩负荷单位功率损失价格。5)建立短期各段交易约束条件:竞标和中标电量均限制在参与者的策略空间范围内,而且中标电量小于或等于竞标电量,市场清算价格也要限制在交易市场规定的价格范围内,中长期售购电合同+短期各段中标电量+内部负荷预测=短期各段发电量预测值,负荷可调度范围和中断时间约束等等。(6)超短期效益函数的构建与短期的基本类似,不同之处只有两点:一是采用连续竞标而不是分段竞标策略;二是在约束条件中,中长期售购电合同+短期各段中标电量+超短期中标电量+超短期内部负荷预测=超短期发电量预测值。

(3)基于合作博弈和非合作(独立)博弈方式求取纳什均衡解。1)上述效益目标函数最优化问题(mpec,mathematicalprogramwithequilibriumconstraints)属于非线性优化问题,拟采用二进制扩展法(binaryexpansionapproach)将其转化成混合整数线性化模型(milp,mixedintegerlinearprogram),例如竞标价的二进制扩展模式可表示为:那么,以此类推,可将效益目标函数中的所有非线性项转化成混合整数线性化形式。2)纳什均衡条件:短期各段独立博弈下纳什均衡条件可表示为:其中,为所有参与者的纳什均衡解;而非独立博弈下(例如参与者1-3合作进行博弈,其他参与者进行独立博弈)的纳什均衡条件则可表示为:超短期交易与上述类似。3)在纳什均衡条件下,经过二进制扩展变换的mpec模型可转化成具有平衡约束的纳什平衡问题(epec,equilibriumproblemswithequilibriumconstraints-milp),通过该epec-milp可求出多组纳什均衡解。

(4)出清价最大化原则确定纳什均衡唯一最优解。该方案可以表述为最优化问题,以此可以在短期各段和超短期交易中的多组合作/独立博弈的纳什均衡解中选取出市场清价最大的一组最优解,即包括不同空间组合下所有参与者短期各段中标售购电量和最大市场统一出清价以及超短期中标售购电量和市场统一最大出清价,即为多时空尺度市场交易策略。

内容3的实施方案:多时间尺度混合优化与分布式协调混杂控制实施方案如下:

(1)研究构建各分布式发电、储能和负荷单元的混杂模型。基于微分混杂petri-net的建模方法,构建单元系统的混杂模型,该模型不仅描述各单元的运行模态和模态之间的逻辑切换关系,也描述每一种运行模态下的连续动态行为特性,即实现单元系统的混杂行为特性的描述。构建该模型的目的之一是根据预估的不安全事件组态,按照各单元系统模态之间的逻辑切换关系来执行有效的模态协调切换,即实现事件触发下的模态切换控制;目的之二是根据单元系统各模态下的连续动态行为特性,设计连续动态控制,以确保其多模态切换下的动态性能,所以该研究为后续模态协调切换控制和连续动态控制的设计奠定了模型基础。

(2)研究协调切换控制智能体里的模态协调切换控制策略以确保协同自律系统的安全性能。1)基于信息大数据分析,利用深度挖掘和信息融合技术,对信息系统网络传输时滞和信息处理能力进行预估;同时对微电网物理系统的安全性进行预估,构建电压和频率安全性预估指标;2)基于信息系统传输时滞和信息处理能力评估指标,当它们值均小于规定的上限值,则三级智能体采用集中式模式执行协调切换控制;若至少一个大于规定上限值,则三级智能体采用分布式协调模式。然后基于微电网物理系统电压和频率安全性预估指标,对不安全触发事件组态进行判别,不安全触发事件包括多点电压过高、过低事件和频率过高、过低事件,故不安全事件组态可以是一种事件形态,也可能是几种事件的组合形态;3)基于不安全触发事件组态和各单元系统微分混杂petri-net模型,构建事件触发下的模态切换控制策略:即对应每种不安全触发事件组态,根据各单元混杂模型描述的运行模态以及它们之间的逻辑切换关系,将可选择的模态切换组合按照选择先后顺序放在一个集合里,称之为该不安全事件下的模态切换组态集合;然后构建描述切换成本的约束违反函数(constraintviolationfunction),按照该不安全事件下模态切换组态集合里顺序,以该违反函数为“0”或最小化原则,确定最佳模态协调切换策略。

(3)研究ems智能体里多模态切换下能量优化管理策略以确保系统的经济、环保效益最大化。1)基于所有分布式发电、储能和本地负荷单元的运行模态信息、发电量和需求量预测值,根据多时空尺度市场交易策略,在发电端和需求侧友好互动下,构建多模态切换行为下多时间尺度离散和连续行为交互的经济、环保多目标函数以及约束条件。经济目标函数由运行成本、启动成本、维护成本等组成;环保目标函数根据单位发电功率的污染排放量、污染排放气体种类和惩罚费用等来构建。2)基于信息系统传输时滞和丢包率评估指标,当二者超出所规定的上限值,则在目标函数中加入预测补偿机制。具体方法为每步实时滚动优化均在时间尺度上向前预推几步,当信息系统传输时滞和丢包率超出所规定的上限值,用时滞相对应时段的预测优化值代替实时计算的滚动优化值。当信息系统传输时滞和丢包率下降低于规定的上限值,则取消替代。3)为了提高优化算法的收敛速度和泛化能力,采用改进粒子群优化方法,求取上述多约束条件下非线性多目标函数最优解:该最优解即为对应各种运行模态的各分布式发电和储能单元的最佳参考功率分派。

(4)研究单元控制智能体之间多模态切换下的分布式协调二次控制策略以及就地分散控制以获得良好的动态品质。1)基于网络化一致性控制理论,考虑信息系统网络拓扑结构的变化以及信息传输时滞,研究设计分布式协调二次控制,以实现电压和频率的二次调整。二次控制一致性策略作为底层就地分散控制的外环功率下垂控制输入;2)基于改进p-q、f-v下垂特性设计功率控制器,使分布式发电之间功率比例分享,电压频率趋于一致;3)基于分布式发电、储能和本地负荷单元在各运行模态下的动态行为特性,设计本地就地连续控制器,即针对分布式发电和储能单元,通过整流/逆变器接口的电力电子控制装置,利用本地信息,基于多lyapunov鲁棒控制方法,设计电压、电流双环控制器,以确保多模态切换下频率/电压或有功/无功的鲁棒稳定性能。4)而针对不同特性和不同级别的可控负荷单元,分别设计分等级甩负荷和基于负荷特性的非线性跟踪控制等紧急负荷管理策略。

本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明较佳实施方案而已,并不用以限制本发明,凡是在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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