基于目标级联分析的电‑气能量流分布式协同优化计算方法与流程

本发明属于多能流优化计算领域，目的是实现电力系统、天然气系统分布自治、协调优化。具体涉及一种基于目标级联分析的电-气能量流分布式协同优化计算方法。
背景技术：
：随着环保压力增加和技术进步，全球能源消费的低碳化趋势日益明显。与燃煤/燃油机组相比，天然气机组相对清洁，在世界电力一次能源供应体系中占据越来越重要的位置：目前，美国、英国和日本的燃气机组已分别占到全部装机的40％、34％和29％；截至2013年底我国燃气发电装机容量为4309万kw，占全国发电装机总量的3.5％(其中煤占63％，水占22.5％，其余为核电与新能源)。发展天然气发电是我国调整“一煤独大”能源消费结构的现实选择，《大气污染防治行动计划》对煤电发展提出了明确的限制措施。受美国“页岩气革命”、东非天然气发现等因素影响，全球天然气市场格局已发生改变，天然气价格呈下降趋势，进而推动燃气发电快速发展。中国已探明非常规天然气技术可开发量位居世界前列，目前我国正在对天然气价格市场作进一步深化改革，在未来天然气与其他燃料相比将具有一定价格竞争力。随机性和间歇性新能源发电的大规模并网增加了电力系统对灵活调峰机组的需求。燃气机组启停灵活且具有很快的爬坡速率和响应速率，是较为理想的优质调峰电源，能够用于应对运行调度中面临的新能源出力不确定问题，或在用电高峰、可再生能源发电能力不足时保障应急供电。电力系统与天然气系统的高度融合有助于提升综合能源系统的能源利用效率、降低环境污染并改善经济成本，然而，电力流与天然气流之间的相互作用也将给电-气互联能源系统的安全、经济和可靠运行提出了新挑战。现实中电力和天然气系统一般由不同的运营商负责经营管理，两个系统间仅支持少量数据交互，通过电-气联合调度中心来获得整个电-气互联能源系统的全局信息这种调度方法存在信息交互困难、信息泄露等问题。这些问题亟需针对电力流与天然气流的实际决策特点——多主体自治决策，运用分布式协同优化手段来解决。技术实现要素：本发明的目的是针对现有技术中的问题，提供一种基于目标级联分析的电-气能量流分布式协同优化计算方法。本发明的方法中，首先根据电-气互联系统的连接特点，分析耦合元件模型，并将其抽象为相应的耦合约束，确定电力流、天然气流共享变量，并在此基础上，构建基于目标级联分析的电-气能量流分解协同机制；进一步将电-气能量流协同优化问题拆分成上级协调主问题及下级优化子问题(包括：电力优化子问题、天然气优化子问题)，上下级依次交替求解，直至收敛，实现电力流与天然气流的分布式协调优化计算。所述方法的具体步骤如下：1)确定共享变量、拆分耦合约束、构建分解协同机制燃气机组是连接电力系统与天然气系统的耦合元件，其作用是将天然气化学能转化为电能。燃气机组模型常用其二次耗量特性描述：式中：ang，bng，cng为燃气机组的耗量系数向量，png为电力系统变量(向量)，表征燃气机组有功出力，gd,ng为天然气系统变量(向量)，表征燃气机组天然气消耗量。此约束表征了电力系统、天然气系统耦合关系，选取合理共享变量，拆分耦合约束是实现电-气系统接偶的基础，这里选取燃气机组天然气耗量作为共享变量。在电力系统中增加一个燃气机组天然气耗量变量fng(向量)，即：并且要求电力系统中共享变量fng与天然气系统中共享变量gd,ng满足如式(3)一致性关系，为电-气系统模型拆分做准备。fng＝gd,ng(3)构建基于目标级联分析的电-气能量流分解协同机制：电力系统、天然气系统之间由集中式大量信息直接交互模式改变为电力系统和天然气系统仅需同上级协调中心传递共享变量的交互模式，将需要满足的一致性关系式(3)转化为用上下级迭代计算、逐渐收敛的计算方式实现。分解协同机制如附图1所示，具体操作如下：1-1)根据目标级联分析架构将电-气能量流协同优化问题转化为多个下级优化子问题和上级协调优化主问题；1-2)各下级优化子问题(电力系统优化子问题、天然气系统优化子问题)独立自治，优化计算，实现了电-气互联系统的解耦(因设置了共享变量，各子问题相互独立)；1-3)上级协调优化主问题对所有共享变量进行统一协同优化，使得共享变量趋于相等，进而满足一致性关系式(3)，实现子问题协同优化；1-4)下级子问题、上级主问题依次交替求解至结果收敛，从而得出同集中式协同优化相一致的结果。2)电-气能量流分布式协同优化建模2-1)电力系统优化子问题模型目标函数以电力系统总运行费用最小为目标：式中：ρe为电力系统的燃料价格系数行向量；fgmin为发电机组的最小出力耗量列向量；kg为发电机组有功出力分段集合；δpj为发电机组第j段有功出力向量；m为发电机组(包含燃气机组)分段线性斜率矩阵；为第k次计算中上级协调中心下发给电力子问题的燃气机组天然气耗量的共享变量(向量)，为第k次计算中下级电力子问题的燃气机组天然气耗量的共享变量(向量)；为上级协调中心下发给电力子问题的乘子系数(向量)。约束条件包括电力平衡、线路潮流约束、机组出力约束、燃气机组耗量约束：|tp·pn|＜pfmax(6)式中：pi为发电机组出力列向量p的第i个分量，eln为第n个节点(电力系统每条母线可看作一个节点)的电力负荷；pmin为发电机组有功出力下限列向量；为发电机组第j段有功出力上限列向量；tp为功率传输分配系数矩阵，pn为节点有功注入列向量；pfmax为线路有功上限列向量，和δpng,j分别为燃气机组最小耗量列向量及第j分段有功出力列向量；mng为燃气机组分段线性斜率矩阵。式(5)为系统有功平衡方程，式(6)和式(7)为分段线性化的机组出力表达式，式(8)为线路传输功率限制，式(9)为分段线性化的燃气机组耗量函数。2-2)天然气系统优化子问题模型目标函数以天然气系统总运行费用最小为目标：式中：ρg为气源的价格系数行向量；gp为气源供气量列向量；为第k次计算中上级协调中心下发给天然气子问题的燃气机组天然气耗量的共享变量，为第k次计算中下级天然气子问题的燃气机组天然气耗量的共享变量(向量)；为上级协调中心下发给天然气子问题的乘子系数(向量)。约束条件如下：a)天然气系统的气源和负荷天然气气源和天然气气负荷应分别满足如下限制：式中：和分别为天然气气源注气量的上下限(列向量)；和分别为天然气负荷(包括燃气机组)用气量的上下限(列向量)。b)输气管道模型输气管道两端节点压力差是天然气传输的必要条件，天然气由高压节点流向低压节点，可由weymouth方程表示，即fl2＝cl2(πu-πv)(13)式中：fl为通过天然气管道l的气流；cl为weymouth常数；πu和πv分别为管道l所连接的两端节点的气压(平方值)；分别为第u个天然气节点(天然气系统多个管道连接点称为一个天然气节点)处压力平方值的上下限。针对weymouth非线性方程(13)，目前已有多种分段线性化技术。本文采用增量线性化模型技术对式(13)中的非线性项fl2作如下线性化处理：δs+1≤ψs≤δss＝1,2,…,s-1(17)0≤δs≤1s＝1,2,…,s(18)式中：s为分段数；fl,s为第s段气流的最小值(为已知量)；δs为代表每段所占比例的连续变量；ψs为表征分段s选中与否的二进制状态变量。流过管道l的气流fl对应的分段线性函数图见附图2。c)压气机模型为补偿输气管道中的气压损耗，必须通过压气机来提高部分节点的气压。由于压气机自身的天然气损耗一般很小，可只对压气机的气压变比进行限定。假设天然气从压气机连接的节点u流向节点v，则出口节点v的压力需满足：πv≤γ·πu(19)式中：γ为压气机的压缩因子。d)天然气网络关联矩阵天然气网络可视为由节点和管道、压气机组成的有向图，可建立节点-管道关联矩阵an×l、节点-压气机关联矩阵bn×c、节点-气源关联矩阵en×y、以及节点-负荷关联矩阵fn×d。其中，n为天然气网络节点数，l为管道数，c为压气机台数，y为气源数目，d为负荷数目。e)节点供气平衡方程为满足供气平衡关系，天然气系统的各节点需满足如下方程：en×y·gp-fn×d·gl-an×l·fl-bn×c·fc＝0(20)式中：fl为天然气管道气流列向量；fc为压气机支路气流列向量。2-3)上级协调优化主问题模型目标函数以各共享变量偏差最小为优化目标：约束条件仅包含一致性协调约束：3)全局收敛性判据与乘子更新电-气互联系统分布式协同优化算法的收敛条件为：式中ε为偏差容忍上限，(23)式用于判断上级协调中心下发的燃气机组天然气耗量值和下级调度中心计算得出的燃气机组天然气耗量值之间的偏差是否符合精度要求。若在第k次迭代中，以上收敛性条件不满足或不完全满足，则上级调度中心应根据式(24)、(25)更新乘子系数的值，并将更新后的乘子系数下发给各下级调度中心进行下一次迭代计算：式中：μ为常数；α和β的初值一般取较小的常数。4)求解步骤上级协调调度中心优化问题和下级电力优化子问题、天然气优化子问题必须交替迭代计算，通过协调燃气机组天然气耗量，以达到调控各子问题获取电-气互联系统最优运行成本的目的。基于目标级联分析架构将电-气能量流协同优化算法步骤如下所述：4-1)置迭代次数k＝1。各个子问题共享变量(燃气机组天然气耗量)和乘子系数的初值以及偏差容忍上限ε，并将这些数据下发给相应的下级调度中心。4-2)各下级调度中心分别调用cplex优化包辅助求解电力子问题、天然气子问题，得到满足各自约束的运行费用最小优化调度方案，并将求解得到的共享变量值上发给上级协调调度中心。4-3)上级调度中心接收到所有下级调度中心上传的共享变量数据后，调用cplex优化包辅助求解主问题，对共享变量偏差进行最小化优化。4-4)上级协调调度中心检查收敛条件式(23)，若同时满足，则终止迭代过程，所求得结果即为最优解；否则，根据式(24)、(25)更新乘子系数，并将乘子系数和共享变量下发给各下级调度中心，置k＝k+1，并返回步骤4-2)重新求解。求解流程图见附图3。本发明的技术效果是毋庸置疑的，该方法仅需电、气决策主体提供少量共享变量信息，通过多次电力、天然气交替迭代计算，实现电力流与天然气流分布自治、协同优化的目的。有效解决信息交互困难、信息泄露等问题，同时又保证了优化结果的合理性与经济性。附图说明图1为电-气能量流分布式协同优化框架图。图2为天然气管道气流分段线性示意图。图3为基于目标级联分析架构将电-气能量流协同优化算法流程图。图4为ieee118-gas14节点电-气互联系统结构简图。图中，s1、s2、s3表示天然气气源，c1、c2表示压缩机，耦合元件燃气机组集合：g4、g5、g11、g21、g29、g36、g43、g45。图5为电-气互联系统总费用收敛曲线。具体实施方式下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。如附图4所示的ieee118-gas14节点电-气互联系统结构简图，基于目标级联分析的电-气能量流分布式协同优化计算方法具体步骤如下：1)确定共享变量及电-气系统解耦根据系统网络结构，确定燃气机组集合：g4、g5、g11、g21、g29、g36、g43、g45，指定八台燃气机组的天然气耗量作为共享变量；在电力系统中增设变量fg4、fg5、fg11、fg21、fg29、fg36、fg43、fg45，且满足式(2)耗量约束，电-气系统完成解耦。2)建立电力系统子问题优化模型以ieee118电力系统总运行费用最小为目标建立电力系统子问题优化模型，约束条件包括电力平衡、直流线路潮流约束、分段线性化的机组出力约束、分段线性化的燃气机组耗量约束。其中，发电机组有功出力分段采用典型的3段式分法。运用matlab平台编写基于cplex优化求解器的电力系统子问题优化程序。3)建立天然气系统子问题优化模型以gas14天然气系统总运行费用最小为目标建立天然气系统子问题优化模型，约束条件包括：天然气系统的气源和负荷、分段线性输气管道模型(分段数取3段)、压气机模型(压气机的压缩因子，取值为2)、节点供气平衡方程。运用matlab平台编写基于cplex优化求解器的天然气系统子问题优化程序。4)建立上级协调优化主问题模型以各共享变量偏差最小为优化目标建立上级协调优化主问题模型，约束条件仅包含一致性协调约束。运用matlab平台编写基于cplex优化求解器的上级协调优化主问题计算程序。5)分布式协同优化求解表1参数及初值设置步骤1：置迭代次数k＝1。各个子问题共享变量(燃气机组天然气耗量)和乘子系数的初值以及偏差容忍上限ε，并将这些数据下发给相应的下级调度中心，初值信息见表1。步骤2：各下级调度中心分别调用cplex优化包辅助求解电力子问题、天然气子问题，得到满足各自约束的运行费用最小优化调度方案，并将求解得到的共享变量值上发给上级协调调度中心。步骤3：上级调度中心接收到所有下级调度中心上传的共享变量数据后，调用cplex优化包辅助求解主问题，对共享变量偏差进行最小化优化。步骤4：上级协调调度中心检查收敛条件式(26)，若同时满足，则终止迭代过程，所求得结果即为最优解；否则，根据式(27)、(28)更新乘子系数，并将乘子系数和共享变量下发给各下级调度中心，置k＝k+1，并返回步骤2重新求解。6)结果展示这里同传统集中式计算方法做对比，对比结果如下：表2电-气互联能源系统费用优化结果对比优化方法w/美元we/美元wn/美元集中式33568025590079779atc33568025590079779表3电-气互联能源系统燃气机组优化结果对比从运行费用(总费用w、电力系统费用we、天然气系统费用wn)方面对本发明方法与集中式方法方法进行了对比，如表2对比了运行费用：本发明方法可获得与集中式方案费用一致的全局最优解；如表3对比了燃气机组天然气耗量与机组出力：本发明方法可获得与集中式一致的机组出力方案。图5绘制了电-气互联系统偏差曲线，随着迭代次数增加，系统偏差呈现稳定的下降趋势，具有良好的收敛性。综上所述，本发明提出的基于目标级联分析的电-气能量流分布式计算方法能有效减少电、气两系统间信息交互量、保证信息私密性，同时也能保证计算结果的正确性和有效性。当前第1页12