用于协调配电网储能系统充放电效率的分布式控制方法与流程

本发明属于主动配电网运行控制领域，具体来说，涉及一种用于协调配电网储能系统充放电效率的分布式控制方法。

背景技术：

随着分布式电源，新型可控负荷，储能系统等分布式资源的渗透率逐步提高，配电网将从被动单向的供电网络转变为功率双向流动的有源网络，主动配电网技术应运而生。主动配电网是根据电力系统的实际运行状态,以经济性、安全性为目标,对大量接入的分布式电源进行主动管理,能够自适应调节网络、电源、负荷的配电网。主动配电网既可以实现对分布式电源、柔性负载和储能等可控资源的主动控制，又可以利用灵活的网络拓扑结构实现潮流的有效管理，并在合理的监管和接入准则基础上，使分布式电源对配电系统提供一定的支撑作用。主动配电网可以增加本地供电的可靠性，降低网损，大大增加了能源利用效率，是一种符合未来智能电网发展要求的新型配电系统。

由于分布式可再生发电单元的随机性和不确定性以及负荷的多样性，主动配电网会经常发生扰动和事故。因此，电源和负荷的突变对主动配电网的稳定运行提出了挑战。目前，有许多研究关注储能系统充放电效率的本地优化控制和协调控制，以平抑由分布式电源和负荷波动引发的功率不平衡，提高主动配电网的可靠性和新能源利用效率。储能系统的协调控制模式包括集中式和分布式。集中式控制需要一个中央控制器来处理大量的数据，容易发生故障，而且，考虑到间歇性的可再生能源的不确定性，发电的波动可能导致意外的结构变化，这就进一步加大了集中控制的负担。此外，主从式的分布式控制方法，由于使用了领导者或者虚拟领导者来采集处理信息，类似的故障或攻击可能发生在领导者上，对系统性能和可靠性造成影响。一种完全的分布式控制方法应包含以下优点，抗不确定干扰和获得完整的分散式数据更新的能力，可以实现高效的信息共享，最终实现更快的决策和操作。

技术实现要素：

技术问题：本发明所要解决的技术问题是：提供一种用于协调配电网储能系统充放电效率的分布式控制方法，该控制方法是一种完全的分布式控制方法，实现全局信息的分布式共享，满足分布式单元即插即用操作的需求，并考虑边际充电成本和充电状态，对储能系统的充电功率进行精确调整，从而协调配电网中各储能系统的充电效率。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的一种用于协调配电网储能系统充放电效率的分布式控制方法，所述配电网采用多代理系统，多代理系统包括两层：第一层代理系统为用于实现分布式的全局信息采集与共享的信息共享层；第二层代理系统为用于实现分布式储能系统基于牵制的协调控制层；多代理系统中共有n个代理，每个储能系统对应一个代理，储能系统的编号和与该储能系统对应的代理的编号相同；各代理通过第一层代理系统获取全局信息，通过第二层代理系统直接实现储能系统的分布式协同控制；当充电功率参考值PE,C,i<0时，即为放电过程；

所述控制方法包括下述步骤：

步骤10)测算本地功率缺额：当配电网发生功率波动时，多代理系统监测到整个配电网的功率扰动，得到每个代理的功率缺额；

步骤20)实现功率缺额的共享，获取系统总功率缺额；

步骤30)测算每个储能系统的边际充电成本，确定预设的牵制一致性值；

步骤40)通过牵制控制使各储能代理达到牵制一致性；

步骤50)调整配电网中储能系统的充电功率。

作为优选例，所述的步骤20)具体包括：

在第一层代理系统中，基于平均一致算法进行分布式全局信息分享，实现总功率缺额在多代理系统中的共享；

利用式(1)进行代理间功率缺额的共享过程，直至所有代理的功率缺额达到平均一致性时，完成功率缺额在多代理系统中的共享：

式中，表示在第k次迭代过程中代理i的功率缺额，表示在第k次迭代过程中代理i的分布式电源输出功率，σLoss,i表示负荷功率的传输损耗系数，表示在第k次迭代过程中代理i的分布式电源负荷功率，表示在第k+1次迭代过程中代理i的功率缺额；表示在第k次迭代过程中代理j的功率缺额；wij表示代理i和代理j之间的通信耦合系数，当代理i和代理j有通信线路连接时，wij≠0，否则wij＝0；Ni表示储能系统编号的集合；

根据式(2)得到配电网中总功率缺额：

式中，PM表示总功率缺额；nΔ(t)表示系统中参与控制的代理总数；表示平均一致性算法的收敛值；ΔPM,i表示代理i的功率缺额。

作为优选例，所述的步骤30)具体包括：

在第二层代理系统中，储能系统充电过程的优化目标和约束条件如式(3)所示：

式中，PE,C,i表示充电功率的参考值；ηC,i表示第i个储能系统的充电效率；αi是第i个储能系统的第一系数；βi是第i个储能系统的第二系数，PM表示总功率缺额；ΔPM,i表示代理i的功率缺额；PG,i表示代理i的分布式电源输出功率；PL,i表示代理i的负荷功率；PLoss,i表示代理i的传输损耗功率；表示代理i充电功率参考值的下限值，表示代理i充电功率参考值的上限值；

依据式(4)测算出每个代理的边际充电成本：

式中，ρC,i表示储能代理i的边际充电成本函数；PE,C,i表示充电功率的参考值；

依据式(5)确定预设的牵制一致性值：

式中，表示在第k次迭代过程中代理i的边际充电成本；表示在第k次迭代过程中代理i的充电功率参考值；γi是代理i的功率缺额系数；表示代理i在迭代过程中边际充电成本的终值；表示预设的牵制一致性值，当所有储能系统的边际充电成本渐近收敛于一个共同的值时，式(3)的目标函数即达到最优。

作为优选例，所述的步骤40)具体包括：通过基于牵制的分布式协调控制，进行储能系统的边际充电成本优化，使其收敛到预设的牵制一致值；

根据代理i的信息交互过程，得到代理i基于牵制的分布式协同控制方程如式(6)所示：

式中，表示在第k+1次迭代过程中代理i的边际充电成本；表示在第k次迭代过程中代理j的边际充电成本；di是代理i的牵制控制增益，di≥0；di＝0表示没有针对代理i的牵制控制；

利用式(7)和式(8)对wij进行更新:

式中，Δ(t)表示配电网中通信拓扑的变化；λ表示一致性常数，影响双层一致性算法的收敛特性，且0<λ<1；ni,Δ(t)表示代理i邻居代理的数量，nj,Δ(t)表示代理j邻居代理的数量，Ni,Δ(t)表示代理i邻居代理的集合。

作为优选例，所述的步骤50)具体包括：根据步骤40)得到的每个代理优化的边际充电成本，并考虑到储能系统的充电状态，依据式(9)调整充电功率参考值：

式中，ζi表示代理i的充电状态；表示代理i充电状态的下限；表示代理i充电状态的上限；

根据式(10)计算得到代理i的充电状态ζi：

式中，表示在第k次迭代过程中代理i的充电状态；表示在第k-1次迭代过程中代理i的充电状态；表示在第k-1次迭代过程中代理i的充电功率参考值；表示在第k-1次迭代过程中代理i的充电效率；ΔT表示离散时间间隔；CE,i表示代理i的储存容量。

作为优选例，所述的σLoss,i取值为总负荷功率的5％到7％。

有益效果：本发明实施例的控制方法是一种完全的分布式控制方法，基于多代理系统的双层一致性算法，协调配电网储能系统的充放电效率，可以实现高效的分布式全局信息共享，并考虑边际充放电成本和充放电状态，进行充放电效率优化，具有良好的自适应性，可以满足分布式单元即插即用的需求。本发明实施例的协调配电网储能系统充放电效率的分布式控制方法，通过本地代理监测配电网的功率波动，在配电网出现功率缺额时，从具有通信约束的多代理系统中获取全局信息，得到系统总功率缺额。在第一层中，使用平均一致性算法进行分布式信息共享，当结果达到平均一致时，完成全局信息在多代理系统之间的共享。该算法能够进行自适应权重更新，能够适应通信拓扑的变化，实现全局信息的快速高效共享。在第二层中，每个代理根据充放电过程，使用牵制一致性算法求解充放电过程的优化模型，当所有代理同步收敛到预设的牵制一致性值时，得到最优的边际充放电成本。根据得到的最优结果调整储能系统的充放电功率参考值，从而协调配电网储能系统的充放电效率。

附图说明

图1是本发明实施例的流程框图。

图2是本发明实施例中配电网仿真系统的结构示意图。

图3是本发明实施例中仿真场景一的控制效果图。

图4是本发明实施例中仿真场景二的控制效果图。

图5是本发明实施例中仿真场景三的控制效果图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施案例对本发明进行深入地详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施案例仅仅用以解释本发明，并不用于限定发明。

本发明实施例中，配电网采用多代理系统，多代理系统包括两层：第一层代理系统为用于实现分布式的全局信息采集与共享的信息共享层；第二层代理系统为用于实现分布式储能系统基于牵制的协调控制层；多代理系统中共有n个代理，每个储能系统对应一个代理，储能系统的编号和与该储能系统对应的代理的编号相同；各代理通过第一层代理系统获取全局信息，通过第二层代理系统直接实现储能系统的分布式协同控制；当充电功率参考值PE,C,i<0时，即为放电过程。

如图1所示，本发明实施例的一种用于协调配电网储能系统充放电效率的分布式控制方法，包括下述步骤：

步骤10)测算本地功率缺额：当配电网发生功率波动时，多代理系统监测到整个配电网的功率扰动，得到每个代理的功率缺额。

步骤20)实现功率缺额的共享，获取系统总功率缺额：在第一层代理系统中，基于平均一致算法进行分布式全局信息分享，实现总功率缺额在多代理系统中的共享；

利用式(1)进行代理间功率缺额的共享过程，直至所有代理的功率缺额达到平均一致性时，完成功率缺额在多代理系统中的共享：

式中，表示在第k次迭代过程中代理i的功率缺额，表示在第k次迭代过程中代理i的分布式电源输出功率，σLoss,i表示负荷功率的传输损耗系数，作为优选，所述的σLoss,i取值为总负荷功率的5％到7％。表示在第k次迭代过程中代理i的分布式电源负荷功率，表示在第k+1次迭代过程中代理i的功率缺额；表示在第k次迭代过程中代理j的功率缺额；wij表示代理i和代理j之间的通信耦合系数，当代理i和代理j有通信线路连接时，wij≠0，否则wij＝0；Ni表示储能系统编号的集合；

根据式(2)得到配电网中总功率缺额：

式中，PM表示总功率缺额；nΔ(t)表示系统中参与控制的代理总数；表示平均一致性算法的收敛值；ΔPM,i表示代理i的功率缺额；

步骤30)测算每个储能系统的边际充电成本，确定预设的牵制一致性值；

在第二层代理系统中，储能系统充电过程的优化目标和约束条件如式(3)所示：

式中，PE,C,i表示充电功率的参考值；ηC,i表示第i个储能系统的充电效率；αi是第i个储能系统的第一系数；βi是第i个储能系统的第二系数，PM表示总功率缺额；ΔPM,i表示代理i的功率缺额；PG,i表示代理i的分布式电源输出功率；PL,i表示代理i的负荷功率；PLoss,i表示代理i的传输损耗功率；表示代理i充电功率参考值的下限值，表示代理i充电功率参考值的上限值；

依据式(4)测算出每个代理的边际充电成本：

式中，ρC,i表示储能代理i的边际充电成本函数；PE,C,i表示充电功率的参考值；

依据式(5)确定预设的牵制一致性值：

式中，表示在第k次迭代过程中代理i的边际充电成本；表示在第k次迭代过程中代理i的充电功率参考值；γi是代理i的功率缺额系数；表示代理i在迭代过程中边际充电成本的终值；表示预设的牵制一致性值，当所有储能系统的边际充电成本渐近收敛于一个共同的值时，式(3)的目标函数即达到最优。

步骤40)通过牵制控制使各储能代理达到牵制一致性：通过基于牵制的分布式协调控制，进行储能系统的边际充电成本优化，使其收敛到预设的牵制一致值；

根据代理i的信息交互过程，得到代理i基于牵制的分布式协同控制方程如式(6)所示：

式中，表示在第k+1次迭代过程中代理i的边际充电成本；表示在第k次迭代过程中代理j的边际充电成本；di是代理i的牵制控制增益，di≥0；di＝0表示没有针对代理i的牵制控制；

利用式(7)和式(8)对wij进行更新:

式中，Δ(t)表示配电网中通信拓扑的变化；λ表示一致性常数，影响双层一致性算法的收敛特性，且0<λ<1；ni,Δ(t)表示代理i邻居代理的数量，nj,Δ(t)表示代理j邻居代理的数量，Ni,Δ(t)表示代理i邻居代理的集合。

步骤50)调整配电网中储能系统的充电功率：根据步骤40)得到的每个代理优化的边际充电成本，并考虑到储能系统的充电状态，依据式(9)调整充电功率参考值：

式中，ζi表示代理i的充电状态；表示代理i充电状态的下限；表示代理i充电状态的上限；

根据式(10)计算得到代理i的充电状态ζi：

式中，表示在第k次迭代过程中代理i的充电状态；表示在第k-1次迭代过程中代理i的充电状态；表示在第k-1次迭代过程中代理i的充电功率参考值；表示在第k-1次迭代过程中代理i的充电效率；ΔT表示离散时间间隔；CE,i表示代理i的储存容量。

本发明实施例的控制方法能够协调配电网中储能系统的充放电效率，可以实现高效的分布式全局信息共享，并考虑边际充放电成本和充放电状态，具有良好的自适应性，可以满足分布式单元即插即用的需求。

下面列举一个实施例。

如图2所示，本实施例采用的配电网仿真系统的通信拓扑图。该仿真模型使用33节点配电系统网络结构，包括6组分布式电源(简称DGs)，5个储能系统(ESS1、ESS2、ESS3、ESS4、ESS5)，各储能系统通过变压器接入配电网。系统有5个分布式代理(Agent)，分别用A1，A2，A3，A4，A5表示，分别对应每个储能系统。每个代理只能与其在通信拓扑上直接相邻的代理进行通信，信息更新周期为0.1秒。基于电力系统计算机辅助设计/含直流电磁暂态仿真(英文简称：PSCAD/EMTDC)平台搭建配电网仿真模型，在矩阵实验室(英文简称MATLAB)中模拟多代理系统，建立多代理系统的双层一致性算法，利用Fortran语言编译接口程序将MATLAB中的算法与电力系统计算机辅助设计(英文简称PSCAD)模型联合运行，从而利用联合仿真技术实现本发明的控制方法的仿真验证。

针对配电网中系统功率波动和通信拓扑变化这两种情况进行了仿真，验证本发明方法的控制效果，即分布式全局信息共享、边际充电成本优化和储能系统充电功率调整。本实施例设定三个仿真场景：

场景一是针对负荷变化和固定通信拓扑。仿真开始时，主动配电网中接入四个储能系统(ESS1、ESS2、ESS3、ESS4)，并且A1和A4之间的通信线路断开，主动配电网运行在稳定状态。t＝1s时，主动配电网中负荷发生故障，出现功率缺额，分布式协调控制立即启动。首先，在第一层进行全局信息分享：每个代理本地测算功率缺额，并通过平均一致性算法交换信息，得到系统总功率缺额ΔPM＝60kW；然后，在第二层进行基于牵制的完全分布式协调控制：通过求解目标函数的最优解，确定了预设的牵制一致性值并基于牵制控制使所有代理的边际充电成本均收敛到预设的牵制一致性值；最后，各代理根据得到的优化后的边际充电成本，调整充电功率参考值分别为13.96kW，14.41kW，22kW，13.34kW。仿真结果如图3所示。其中，图3(a)表示功率缺额信息在各代理中的共享过程。从图3(a)可以看出：各代理最终达到平均一致性，获得了总功率缺额信息。图3(b)表示各代理的牵制控制过程。从图3(b)可以看出：各代理的边际充电成本均收敛到预设的牵制一致性值。图3(c)表示各代理调整充电功率参考值的过程。从图3(c)可以看出：各代理根据优化后的边际充电成本调整各自的充电功率参考值，从而协同增加充电功率。

场景二是针对分布式电源功率波动和通信线路切换。仿真开始时，主动配电网中接入四个储能系统(ESS1、ESS2、ESS3、ESS4)，并且A1和A4之间的通信线路断开，主动配电网运行在稳定状态。t＝1s时，分布式电源出现功率波动，产生功率缺额，同时A1和A4之间连接新的通信线路。通过基于双层一致性算法的分布式协调控制，系统总功率缺额ΔPM＝50kW，预设的牵制一致性值调整的充电功率参考值分别为11.89kW，12.10kW，16.47kW，9.54kW。仿真结果如图4所示。图4(a)表示功率缺额信息在各代理中的共享过程。图4(b)表示各代理的牵制控制过程。从图中可以看出，各代理通过双层一致性算法能够获得总功率缺额信息，使边际充电成本收敛到预设的牵制一致性值；由于增加了通信线路，通信耦合系数wij会进行更新，双层一致性的收敛速度比场景一中的收敛速度快；图4(c)表示各代理调整充电功率参考值的过程，各代理根据优化后的边际充电成本调整各自的充电功率参考值，从而协同增加充电功率。

场景三是针对分布式电源与负荷变化并且接入新的储能系统。仿真开始时，主动配电网中新接入一个储能系统(ESS5)，对应的代理为A5，通信拓扑发生变化。t＝1s时，由分布式电源功率波动和负荷变化而产生功率缺额，分布式协调控制开始启动。首先，由于接入了新的储能系统，进行身份更新和通信耦合系数更新，只需要A5的邻居代理进行信息更新即可；然后在第一层进行系统总功率缺额的分享以及在第二层进行基于牵制的分布式协调控制，得到系统总功率缺额ΔPM＝80kW，预设的牵制一致性值最后调整的充电功率参考值分别为16.82kW，16.06kW，14.18kW，16.90kW，16.04kW。仿真结果如图5所示。图5(a)表示功率缺额信息在各代理中的共享过程。图5(b)表示各代理的牵制控制过程。从图中可以看出，各代理通过双层一致性算法能够获得总功率缺额信息，使边际充电成本收敛到预设的牵制一致性值；但是由于进行了储能系统的接入操作，通信拓扑变化复杂，双层一致性的收敛速度比场景一中的收敛速度慢。图4(c)表示各代理调整充电功率参考值的过程，各代理根据优化后的边际充电成本调整各自的充电功率参考值，从而协同增加充电功率，说明本发明的方法能够在进行代理接入操作时自适应地进行。

由此可见，场景一可说明本发明的方法能够解决由负荷变化引起的功率不平衡问题，场景二可说明本发明的方法能够解决电源波动引起引起的功率不平衡问题以及通信线路变化问题，场景三可说明本发明的方法能够解决负荷变化和电源波动同时引起的功率不平衡问题以及电源即插即用问题。

从本实施例可以看出，采用本发明的控制方法后，主动配电网可以协调配电网储能系统的充电效率，可以实现高效的分布式全局信息共享，并考虑边际充电成本和充电状态，进行充电效率优化，具有良好的自适应性，能够满足分布式单元即插即用的需求，说明本发明提出的方法有很好地控制效果。