一种基于分布式网络控制的微电网经济调度方法及系统与流程

本发明涉及微电网分布式控制
技术领域：
，特别是一种基于分布式网络控制的微电网经济调度方法及系统。
背景技术：
：近年来，依靠可再生能源的分布式发电(distributedgeneration,dg)发展迅速，而微电网作为分布式发电的有效管理形式，对于提高可再生能源利用率，减少环境污染，缓解能源危机，以及提升供电可靠性和稳定性都具有重大意义。但是，可再生能源发电依赖于外界环境，其输出具有明显的随机性，而负荷需求具有波动性，同时，微电网本身的惯性较小，以及潮流出现双向流动等，这些因素的相互作用，使得微电网的经济调度变得非常困难。目前，平均一致性算法已在微电网的经济调度中广泛使用，但是，存在如下两个问题：1)在迭代过程中，平均一致性算法会破坏系统平衡；2)分布式系统中仍旧存在具有集中性功能的节点，并不能实现完全分布式。技术实现要素：有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明的目的就是提供一种基于分布式网络控制的微电网经济调度方法及系统，通过实现所有可控dg的微增率相等，就能实现微电网总的发电成本最小化；并且在算法迭代过程中，总能保证系统平衡。本发明的目的之一是通过这样的技术方案实现的，一种基于分布式网络控制的微电网经济调度方法，它包括有：s1：根据经济调度模型，在约束条件下推导出可控分布式发电dg的理论最优输出公式；s2：根据微电网双层控制模型构造通信网络；所述微电网双层控制模型包括：下层微电网和上层通信网络；s3：根据所述上层通信网络设计权值矩阵，并根据所述权值矩阵得到分布式控制律；s4：根据分布式控制律计算出设定值，根据计算出的设定值调整可控分布式发电dg的输出，实现微电网的经济优化调度。进一步，所述步骤s1在约束条件下，可控分布式发电dg的理论最优输出具体为：s11：设微电网中有m个可控分布式发电dg，m为可控分布式发电dg个数，每个可控dgi的发电成本函数为ci(pi)，经济调度问题表示为所有可控dgi的发电成本之和最小，即：等式约束条件：不等式约束条件：其中，pi是发电机i的输出；和分别为发电机i的最小和最大输出；pload为总的负载需求，满足ci(pi)是发电机i的发电成本函数；s12：成本函数ci(pi)可以表示为二次函数，其中ai，bi和ci均为发电机i的成本参数；s13：为了简化表达式，假设和那么，成本函数重新表示为：s14：对ci求一次偏导数，得出增量成本表达式为：s15：根据等微增率准则，当所有可控分布式发电dg的增量成本λi相等时，此时总的发电成本最小，即此时的可控分布式发电dg的输出为理论最优输出。进一步，若所述步骤s1中约束条件为不包含不等式的约束条件，则有：s16：最优增量成本为λi*，则可控分布式发电dg的理论最优输出为：进一步，若所述步骤s1中约束条件为包含不等式的约束条件，则有：s17：对于不满足不等式条件的可控分布式发电dg，将输出值设为此分布式发电dg的最大输出或最小输出；对于满足不等式条件的可控分布式发电dg，其理论最优增量成本为：其中，ωp为所有不满足不等式条件分布式发电dg的集合；因此，在包含不等式约束条件下，可控分布式发电dg的理论最优输出为：进一步，所述步骤s2中微电网双层控制模型为典型的微电网二次控制模型，即下层微电网包括有：风机、光伏、微型燃气轮机、储能这些分布式发电dg。进一步，所述步骤s3中所述分布式控制律包含权值矩阵，根据所述权值矩阵中的元素，对所述可控分布式发电dg的输出进行调整。进一步，所述步骤s3具体为：s31：通信网络g(v,e)由n个agent组成，n为agent个数，在通信网络g(v,e)建立好以后，定义一个邻接矩阵a＝[aij]n×n描述agent之间的连接关系，若agenti到agentj有一条连边，则矩阵元素aij＝1，否则aij＝0；矩阵at表示的是邻接矩阵a的转置；在有向网络中矩阵a和at是非对称矩阵；s32：定义一个属性矩阵b＝[bii]n×n表示agent的类型，b为对角矩阵，其对角元素bii为0或者1，取决于agent的类型；如果agenti为可控agent，那么bii＝1，否则bii＝0；s33：定义一个度矩阵d＝[dii]n×n表示agent的出边数，即出度，d矩阵为对角矩阵，矩阵d的对角线元素dii和矩阵a的元素之间的关系为：s34：定义一个权值矩阵w＝[wij]n×n表示所有agent之间的关系；如果agenti到agentj有连边，则连边上的权值为wij＝1/dii，其中dii是agenti的出边数；此外，对于自环上的权值wii＝1；w矩阵的每一行的和均为1；s35：微电网系统的功率平衡定义为：在两个相邻时刻，所有负载变化量的总和，等于可控分布式发电输出功率变化量的总和，加上不可控分布式发电dg输出功率变化量的总和，如下式所示：其中，p(t)＝[pi(t)]n×1和q(t)＝[qi(t)]n×1分别代表的是第i个分布式发电dg在第t时刻的有功、无功功率输出，p(t-1)＝[pi(t-1)]n×1和q(t-1)＝[qi(t-1)]n×1分别代表的是第i个分布式发电dg在第t-1时刻的有功、无功功率输出；lp(t)＝[lpi(t)]n×1和lp(t-1)＝[lpi(t-1)]n×1分别代表的是第i个负载在第t时刻的有功、无功功率需求，lq(t)＝[lqi(t)]n×1和lq(t-1)＝[lqi(t-1)]n×1分别代表的是第i个负载在第t-1时刻的有功、无功功率需求；i是一个n×n阶的单位矩阵；s36：根据通信网络g(v,e)，给出分布式发电dg的控制律为：其中(·)t运算表示对矩阵进行转置运算；矩阵是w权值矩阵；s37：根据通信网络g(v,e)，给出可控分布式发电dg的控制律为：其中，表示可控分布式发电dg的有功输出，α表示成本参数向量，(·)t运算表示对矩阵进行转置运算；矩阵h是权值矩阵，按如下方法计算得到：其中，hij是权值矩阵h中的非对角元素，hii是权值矩阵h中的对角元素。进一步，所述步骤s4中，经济优化调度过程如下：在包含不等式条件下的经济调度，根据分布式控制律计算出设定值，当设定值大于分布式发电dg最大容量时，设计越界处理规则，对前面导出的控制律做如下修改：进一步，所述步骤s3中分布式控制律为完全分布式的控制律，即每个agent只需收集邻居agent的信息。本发明的目的之一是通过这样的技术方案实现的，一种基于分布式网络控制的微电网经济调度系统，它包括有：可控分布式发电dg的输出单元，根据经济调度模型在约束条件下推导出可控分布式发电dg的理论最优输出公式；微电网双层单元，根据微电网双层控制模型构造通信网络；所述微电网双层控制模型包括：下层微电网和上层通信网络；权值矩阵单元，根据所述通信网络设计权值矩阵，并根据所述权值矩阵得到所述分布式控制律；微电网的经济优化调度单元，根据分布式控制律计算出设定值，根据计算出的设定值调整可控分布式发电dg输出，实现微电网的经济优化调度。由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：(1)通过实现所有可控dg的微增率相等，就能实现微电网总的发电成本最小化；(2)给出微电网经济调度方法统一的设计步骤，根据上层通信网络设计权值矩阵，为设计经济调度的计算方法提供便利；(3)如果agent根据控制律来控制可控dg的输出，那么，既能实现可控dg按设定目标输出，并且，保证在算法迭代过程中，系统功率总是保持平衡。本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。附图说明本发明的附图说明如下：图1为基于分布式网络控制的微电网经济调度方法的流程示意图。图2为基于分布式网络控制的微电网经济调度方法中微电网双层控制模型示意图。图3为基于分布式网络控制的微电网经济调度方法中不包含不等式约束条件的经济优化调度的可控dg的有功功率和无功功率的输出示意图。图4为基于分布式网络控制的微电网经济调度系统中不包含不等式约束条件的经济优化调度的系统频率和线电压示意图。图5为基于分布式网络控制的微电网经济调度方法中不包含不等式约束条件的经济优化调度的半可控dg功率的输出结果和可控dg增量成本示意图。图6为基于分布式网络控制的微电网经济调度方法中包含不等式约束条件的经济优化调度后的可控dg的有功功率和无功功率的输出示意图。图7为基于分布式网络控制的微电网经济调度系统中包含不等式约束条件的经济优化调度后的系统频率和线电压示意图。图8为基于分布式网络控制的微电网经济调度方法中包含不等式约束条件的经济优化调度后的半可控dg功率的输出结果和可控dg增量成本示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。实施例：如图1至图8所示；一种基于分布式网络控制的微电网经济调度方法，它包括有：s1：根据经济调度模型，在约束条件下推导出可控分布式发电dg的理论最优输出公式；s2：根据微电网双层控制模型构造通信网络；所述微电网双层控制模型包括：下层微电网和上层通信网络；s3：根据所述上层通信网络设计权值矩阵，并根据所述权值矩阵得到分布式控制律；s4：根据分布式控制律计算出设定值，根据计算出的设定值调整可控分布式发电dg的输出，实现微电网的经济优化调度。更具体地，步骤1)在微电网经济调度问题中，有：s11：设微电网中有m个可控dg(m为可控dg个数)，每个可控dgi的发电成本函数为fi(pi)，经济调度问题表示为所有可控dgi的发电成本之和最小，即：等式约束条件：不等式约束条件：其中，pi是发电机i的输出；和分别为发电机i的最小和最大输出；pload为总的负载需求，满足ci(pi)是发电机i的发电成本函数；s12：根据文献，成本函数ci(pi)可以表示为二次函数，其中ai，bi和ci均为发电机i的成本参数；s13：为了简化表达式，假设和那么，成本函数重新表示为：s14：对ci求一次偏导数，得出增量成本表达式为：s15：根据等微增率准则，当所有可控分布式发电dg的增量成本λi相等时，总的发电成本最小。s16：假定在不包含不等式条件下，理论最优增量成本为λi*，则此时可控dg的理论最优输出为：s17：假定在包含不等式约束条件下，对于不满足不等式条件的可控dg，将输出值设为此dg的最大输出或最小输出；对于满足不等式条件的可控dg，其理论最优增量成本为：其中ωp为所有不满足不等式条件dg的集合。因此，在包含不等式约束条件下，可控dg的理论最优输出为：步骤2)所述的微电网双层控制模型，其下层为微电网而上层为通信网络。下层微电网由风机、光伏、微型燃气轮机、储能等多种类型的dg组成。由于风机、光伏等使用可再生能源的dg，其输出依赖于外界环境条件，具有不确定性，因此，定义为不可控dg。而微型燃气轮机等dg，其输出可以根据控制命令进行调节，因此，定义为可控dg。在孤岛微电网中，一般使用一个工作在v/f控制模式下的蓄电池储能系统作为整个系统的电压频率支撑，并定义其为半可控dg。为充分利用可再生能源发电，风机、光伏等不可控dg采用最大功率点跟踪模式，微型燃气轮机等可控dg采用pq控制模式。在上层通信网络中，与不可控dg和半可控dg相连接的agent，分别称为不可控agent和半可控agent，而与可控dg相连接的agent称为可控agent。agent通过两层之间的连线，可收集相连dg和负载的信息，如图2所示，其中不可控agent和半可控agent用椭圆表示，而可控agent用菱形表示，连边的方向表示信息传输的方向。在通信网络g(v,e)中，不可控agent或者半可控agent只将自己收集的dg和负载信息传输给可控agent，而可控agent既可以接收信息，又能传输信息。因此，在通信网络g(v,e)中，不可控agent或者半可控agent只有出边没有入边，而可控agent既有出边又有入边。同时，通过自环来收集自己所连接的dg和负载信息。由此可知，通信网络g(v,e)是一个有向图。另外，在孤岛微电网中，工作在v/f控制模式的储能(dg4)，v/f控制就是保证输出电压跟频率成正比的控制这样可以使电动机的磁通保持一定，避免弱磁和磁饱和现象的产生，多用于风机、泵类节能型变频器用压控振荡器实现。在微电网电压频率偏离正常值时，会立即向系统注入或吸收功率，从而保证系统功率平衡，并保持电压频率稳定。但是，如果储能长时间输出，其荷电状态(soc)可能过低或过高，从而影响下一次对系统的调控。因此，在采用v/f控制的储能和对应的半可控agent之间添加一个参数γ＝-1，将储能的输出考虑为负载。这样，就能实现储能瞬时补偿系统缺额之后，其输出被可控dg分担，使得储能的输出逐渐恢复到零。步骤3)在上层通信网络建立以后，设计权值矩阵，并根据权值矩阵，给出分布式控制律的构造方法。如果agent根据控制律来控制可控dg的输出，那么，既能实现可控dg按设定目标输出，并且，保证在迭代过程中，系统功率总是保持平衡。s31：通信网络g(v,e)由n个agent组成(n为agent个数)，在通信网络g(v,e)建立好以后，定义一个邻接矩阵a＝[aij]n×n描述agent之间的连接关系，若agenti到agentj有一条连边，则矩阵元素aij＝1，否则aij＝0；矩阵at表示的是邻接矩阵a的转置；在有向网络中矩阵a和at是非对称矩阵；s32：定义一个属性矩阵b＝[bii]n×n表示agent的类型，b为对角矩阵，其对角元素bii为0或者1，取决于agent的类型；如果agenti为可控agent，那么bii＝1，否则bii＝0；s33：定义一个度矩阵d＝[dii]n×n表示agent的出边数，即出度，d矩阵为对角矩阵，矩阵d的对角线元素dii和矩阵a的元素之间的关系为：s34：定义一个权值矩阵w＝[wij]n×n表示所有agent之间的关系；如果agenti到agentj有连边，则连边上的权值为wij＝1/dii，其中dii是agenti的出边数；此外，对于自环上的权值wii＝1；w矩阵的每一行的和均为1；s35：微电网系统的功率平衡定义为：在两个相邻时刻，所有负载变化量的总和，等于可控分布式发电(distributedgeneration,dg)输出功率变化量的总和，加上不可控dg输出功率变化量的总和，如下式所示：其中，p(t)＝[pi(t)]n×1和q(t)＝[qi(t)]n×1分别代表的是第i个分布式发电dg在第t时刻的有功、无功功率输出，p(t-1)＝[pi(t-1)]n×1和q(t-1)＝[qi(t-1)]n×1分别代表的是第i个分布式发电dg在第t-1时刻的有功、无功功率输出；lp(t)＝[lpi(t)]n×1和lq(t)＝[lqi(t)]n×1分别代表的是第i个负载在第t时刻的有功、无功功率需求，lp(t-1)＝[lpi(t-1)]n×1和lq(t-1)＝[lqi(t-1)]n×1分别代表的是第i个负载在第t-1时刻的有功、无功功率需求；i是一个n×n阶的单位矩阵。s36：根据通信网络g(v,e)，给出dg的控制律为：其中，(·)t运算表示对矩阵进行转置运算；矩阵w是权值矩阵。s37：根据通信网络g(v,e)，给出可控dg的控制律为：其中，(·)t运算表示对矩阵进行转置运算；矩阵h是权值矩阵，按如下方法计算得到：其中，hij是权值矩阵h中的非对角元素，hii是权值矩阵h中的对角元素。步骤4)在包含不等式条件下的经济调度，对前面导出的控制律(13)做如下修改：就能实现在包含不等式条件下微电网的经济调度。更具体地，在图2中，假设下层微电网的dg和负载参数设置如表1所示：表1分布式电源(dg)和负载的参数设置电源容量控制方式负载负载最大需求dg150kw，40kvarpqload120kw，0kvardg230kw，0kvarmpptload235kw，0kvardg360kw，25kvarpqload310kw，20kvardg430ahv/fload430kw，0kvardg555kw，20kvarpqload520kw，20kvardg665kw，30kvarpqload610kw，10kvardg750kw，0kvarmpptload720kw，0kvardg835kw，0kvarmpptload830kw，15kvardg945kw，38kvarpqload940kw，10kvardg1045kw，0kvarmpptload1020kw，15kvardg1170kw，28kvarpqload1115kw，20kvardg1250kw，0kvarmpptload1220kw，0kvar就发电成本最小问题而言，通常来说，只考虑可控dg的有功功率，而不考虑光伏、风机以及无功功率的发电成本。在不包含不等式条件下，成本函数ci(pi)里面的成本系数ai，bi和ci如表2所示：表2可控分布式电源成本参数设置电源aibicidg10.0596.7180dg30.0477.0856dg50.0666.2943dg60.0317.5335dg90.0694.5748dg110.0385.8691采用公式(13)来控制可控dg的有功功率输出，其仿真结果如图3至图5所示。图3中#1为可控dg的有功功率和无功功率输出，图4中的#2和#3分别是系统频率和线电压，图5中的#4和#5分别是半可控dg功率输出结果和可控dg增量成本。在包含不等式条件下，成本函数ci(pi)里面的成本系数ai，bi和ci如表3所示：表3可控分布式电源成本参数设置电源aibicidg10.0596.7180dg30.0477.0856dg50.0666.2943dg60.0317.5335dg90.054.5748dg110.0385.8691采用公式(16)来控制可控dg的有功功率输出，即进行经济优化调度，其仿真结果如图6至图8所示。图6中#1为经济优化调度后可控dg的有功功率和无功功率输出，图7中#2和#3分别是经济优化调度后系统频率和线电压；图8中#4和#5分别是经济优化调度后半可控dg功率输出结果和可控dg增量成本。根据仿真结果可以发现，设计分布式控制律中的权值矩阵h，就可以实现微电网发电成本最小。本发明的还提供一种基于分布式网络控制的微电网经济调度系统，它包括有：可控分布式发电dg的输出单元，根据经济调度模型在约束条件下推导出可控分布式发电dg的理论最优输出公式；微电网双层单元，根据微电网双层控制模型确定通信网络的构造规则；所述微电网双层控制模型包括：下层微电网和上层通信网络；权值矩阵单元，在上层通信网络建立后，设计权值矩阵，并根据所述权值矩阵，给出分布式控制律的构造方法，得到所述分布式控制律；微电网的经济优化调度单元，根据分布式控制律计算出设定值，当设定值大于分布式发电dg最大容量时，调整可控分布式发电dg输出，实现微电网的经济优化调度。最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。当前第1页12