基于一致性理论的独立微电网分布式动态经济调度方法与流程

本发明涉及一种基于一致性理论的独立微电网分布式动态经济调度方法，属于微电网有功调度领域。

背景技术：

现阶段独立微电网动态经济调度通常由微电网控制中心来完成，随着智能用电和分布式发电技术的发展，挑战也随之而来：首先，独立微电网维护程度较低，mgcc易遭攻击，通信易受干扰，集中控制模式下任何一个单元或通信线路的破坏都会影响全局优化，系统运行需要更加可靠的计算与控制体系；其次，私人参与者有不公开运行成本等信息的权利，系统运行需要保护用户的隐私。在此背景下，基于统一调度规则和点对点(peer-to-peer，p2p)通信的分布式计算技术体现出了应用价值。

基于不同的分解技术，动态将级调度(ded)的分布式计算的方法也有多种。文献一《基于交替方向乘子法的动态经济调度分散式优化》(中国电机工程学报，2015年第35卷第10期第2430页)将电网模型解耦为由设备、端子和联通点组成的分散式电气模型，在此基础上应用交替方向乘子法求解ded问题。文献二《day-aheadsmartgridcooperativedistributedenergyschedulingwithrenewableandstorageintegration》(ieeetransactionsonsustainableenergy，2016年第7卷第4期第1742页)提出了一种简化的原对偶梯度法，各变量利用局部信息进行迭代即可完成单时段的优化计算。通过逐个计算每个时段的最优发电值生成调度计划。上述2类算法要求通信系统的拓扑结构必须与物理系统一致，任何通信的中断都会影响全局优化。这对通信网络可靠性的要求非常高，因此适合于维护水平较高的互联大电网。

近年来，基于一致性理论的微电网的经济调度(economicdispatch,ed)算法引起了广泛关注。文献三《consensusbasedapproachforeconomicdispatchprobleminasmartgrid》(ieeetransactionsonpowersystems，2013年第28卷第4期第4418页)提出了一种基于一致性算法的成本微增率迭代规则，各单元只需要与邻居交互少量信息即可使结果满足等微增率准则的要求。文献四《基于信息物理系统的孤岛微网实时调度的一致性协同算法》(中国电机工程学报，2016年第36卷第6期第1471页)改进文献三的算法，并将其推广到了含有电池储能系统(batteryenergystoragesystem,bess)的微电网ed中。目前一致性算法主要用于单时段ed以及实时控制等方面，多时段的ded需要考虑某些单元各时段间的耦合约束，例如发电机爬坡，bess的荷电状态(stateofcharge,soc)和可控负荷的总用电量不变等约束。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于一致性理论的独立微电网分布式动态经济调度方法。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

本发明提供一种基于一致性理论的独立微电网分布式动态经济调度方法，所述独立微电网系统含有1条接入若干单元的公共母线，各单元有自主计算功能，各单元之间采用p2p通信，每个单元含有1个发电设备和/或1个用电设备，其中，发电设备分为柴油发电机、电池储能系统、可再生能源发电系统3种；用电设备分为可控负荷以及不可控负荷2类，其中可控负荷分为可转移负荷和可平移负荷2种。

该基于一致性理论的独立微电网分布式动态经济调度方法，包括以下步骤：

步骤1，各单元读取本单元在整个调度周期各时段的可控负荷额定值、不可控负荷预测值、可再生能源发电预测值，并进行自我判定：

若本单元不含可控负荷，则将独立微电网系统允许调度级数设置为1，转至步骤2；

若本单元含有可控负荷，则以自身可控负荷的额定功率为变量初值，采用平均一致性算法计算全网可控负荷的有功需求平均值，判断本单元可控负荷额定功率是否高于全网可控负荷的有功需求平均值，若是则定为1级可控负荷，否则定为2级可控负荷；同时将独立微电网系统允许调度级数设置为1，转至步骤2；

步骤2，各单元选取自身各时段的可再生能源发电预测值和不可控负荷的有功需求预测值为变量初值，采用平均一致性算法计算独立微电网系统各时段中可再生能源发电预测值总量与不可控负荷预测值总量之差的平均值，该平均值即为独立微电网系统各时段的可再生能源发电充裕量指标，转至步骤3；

步骤3，各单元进行自我判定：若本单元不含可控负荷，则转至步骤4；若本单元含有可控负荷，则分为以下3个子步骤进行调度：

步骤3.1：判断本单元可控负荷等级是否等于独立微电网系统允许调度级数，若不相等，则重复步骤3.1中的判断操作，不转至后续步骤；若相等，则进入预设用电计划阶段：判断本单元的可控负荷是可转移负荷还是可平移负荷，若是可转移负荷则根据可转移负荷调度策略预设用电计划，若是可平移负荷则根据可平移负荷调度策略预设用电计划，转至步骤3.2；

步骤3.2：判断本单元可控负荷等级是否等于独立微电网系统允许调度级数，若相等则转化为不可控负荷，否则保持可控状态，转至步骤3.3；

步骤3.3：判断独立微电网系统允许调度级数是否为2，若是则导出在步骤3.2中预设好的用电计划，转至步骤4；否则独立微电网系统允许调度级数增加1，转至步骤2；

步骤4，各单元生成发电计划，分为以下4个子步骤：

步骤4.1：各单元将调度时段号置1，转至步骤4.2；

步骤4.2：各单元确定当前时段的出力上下限，转至步骤4.3：

步骤4.3：各单元采用一致性牵引算法计算当前时段全网有功缺额的估计值以及本单元的最优出力值，转至步骤4.4；

步骤4.4：各单元判定当前的调度时段是否为末尾时段，若是则结束本次动态调度并生成发电计划，否则时段数增加1，转至步骤4.2。

作为本发明的进一步技术方案，步骤1中，若本单元含有可控负荷，则以自身可控负荷的额定功率为变量初值，采用平均一致性算法计算全网可控负荷的有功需求平均值，具体为：

平均一致性算法的迭代公式为：

式中，i＝1,…,ncl，ncl为含有可控负荷的单元数量，e为平均一致性迭代步长；为第k+1次迭代时第i个含有可控负荷的单元的可控负荷额定功率，为第k次迭代时第i个含有可控负荷的单元的可控负荷额定功率，为第k次迭代时第j个含有可控负荷的单元的可控负荷额定功率；a'ij为第i个含有可控负荷的单元和第j个含有可控负荷的单元的连接关系，为第i个含有可控负荷的单元的可控负荷输入型邻居单元集合，该集合包括第i个含有可控负荷的单元本身，该集合中的单元都能向第i个含有可控负荷的单元传输信息；

全网可控负荷的有功需求平均值为：

式中，为第i个含有可控负荷的单元计算出的全网有功需求平均值，为第i个含有可控负荷的单元的可控负荷额定功率迭代初始值；

从而得到可控负荷定级：

式中，li表示第i个含有可控负荷的单元中可控负荷的级别。

作为本发明的进一步技术方案，步骤2中具体为：

各单元选取t时段的可再生能源发电预测值、不可控负荷的有功需求预测值为变量初值进行平均一致性算法迭代，迭代公式为：

式中，和分别为第k'+1次迭代时第h个单元在t时段的可再生能源发电预测值和不可控负荷预测值，和分别为第k'次迭代时第h个单元在t时段的可再生能源发电预测值和不可控负荷预测值，和分别为第k'次迭代时第g个单元在t时段的可再生能源发电预测值和不可控负荷预测值；t＝1,…,t，t为调度周期的总时段数；a'gh为第g个单元和第h个单元的连接关系，

独立微电网系统中第h个单元在t时段的可再生能源发电充裕量指标为：

式中，rh(t)和dh(t)分别为第h个单元在t时段的可再生能源发电预测值和不可控负荷预测值，n为全网单元总数，ω为全网所有单元集合。

作为本发明的进一步技术方案，所述步骤3中，若本单元含有可控负荷，则分为以下3个子步骤进行调度：

步骤3.1：各可控负荷单元判定自身等级是否等于独立微电网系统允许调度级数，若不相等，则重复步骤3.1中的判断操作，不进入后续步骤；若相等，则进入预设用电计划阶段：判断本单元的可控负荷是可转移负荷还是可平移负荷，若是可转移负荷则根据可转移负荷调度策略预设用电计划，若是可平移负荷则根据可平移负荷调度策略预设用电计划；

1)可转移负荷调度策略

读取可转移负荷的可调度范围其中，为第v个含有可转移负荷的单元中可转移负荷的起始用电时段，为第v个含有可转移负荷的单元中可转移负荷的终止用电时段，v∈ωtl，ωtl为全网所有含有可转移负荷的单元集合；

抽取中各时段的可再生能源发电充裕量指标，并从大到小排序，获得有序集合

确定第v个含有可转移负荷的单元的用电时段即为所制定的调度计划，δtv表示第v个含有可转移负荷的单元计划用电所需的时段数，δtv≤t；

2)可平移负荷调度策略

读取可转移负荷的可调度范围其中为第u个含有可平移负荷的单元中可平移负荷的起始用电时段，为第u个含有可平移负荷的单元中可平移负荷的终止用电时段，u∈ωsl，ωsl为全网所有含有可平移负荷的单元集合；

以第u个含有可平移负荷的单元计划用电所需的时段数δtu为长度，列举中所有的连续时段序列，计算各段序列的可再生能源发电充裕量指标均值，并将该均值从大到小排序，获得有序集合

确定第u个含有可平移负荷的单元的用电时段即为所制定的调度计划；

步骤3.2：判断本单元可控负荷等级是否等于独立微电网系统允许调度级数，若相等则转化为不可控负荷，否则保持可控状态，转至步骤3.3；

步骤3.3：判断独立微电网系统允许调度级数是否为2，若是则导出在步骤3.2中预设好的用电计划，转至步骤4；否则独立微电网系统允许调度级数增加1，转至步骤2。

作为本发明的进一步技术方案，所述步骤4具体为：

步骤4.1：各单元将调度时段号t置1，转至步骤4.2；

步骤4.2：各单元确定当前时段的出力上下限，若发电设备为柴油发电机，则根据设备的出力范围和爬坡能力确定当前时段的出力上下限；若发电设备为电池储能系统，则根据设备的出力范围以及电池容量限制确定当前时段的出力上下限；若发电设备为可再生能源发电系统或不含发电设备，则不做调度；转至步骤4.3：

1)若某单元的发电设备为柴油发电机，则根据设备出力范围和爬坡能力确定当前时段的出力上下限为：

式中：ωg为发电设备为柴油发电机的单元集合；pi'(t-1)为t-1时段第i'个发电设备为柴油发电机的单元的柴油发电机有功出力；pi',max(t)、pi',min(t)分别为t时段第i'个发电设备为柴油发电机的单元的柴油发电机有功出力的上、下限；pi',max、pi',min分别为第i'个发电设备为柴油发电机的单元的柴油发电机本身的出力上、下限；δpi',u、δpi',d分别为第i'个发电设备为柴油发电机的单元的柴油发电机时段间向上、向下的爬坡功率；

2)若某单元的发电设备为电池储能系统，则根据设备的出力范围以及容量限制确定当前时段的出力上下限为：

式中：ωb为发电设备为电池储能系统的单元集合；pj',min、pj',max分别为第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统的充电、放电功率限值，sj',min、sj',max和sj'(t-1)分别表示第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统荷电状态soc的最小值、最大值和在t-1时段的soc剩余值；pj',max(t)和pj',min(t)分别为第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统在t时段的出力上、下限,分别为仅考虑容量约束时第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统在t时段的充、放电功率限值；ej'为第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统的总容量，分别为第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统的充、放电效率；δt为调度计划中每个时段的长度；

步骤4.3：各单元采用一致性牵引算法进行迭代计算，得到当前时段全网有功缺额的估计值以及本单元的最优出力值，具体过程为：

估计全网有功缺额：

更新成本微增率：

更新有功出力：

其中：i”∈ω；fi”^(k”)(t)为第i”个单元在t时段第k”次迭代时的全网有功缺额估计值，fj”^(k”-1)(t)为第j”个单元在t时段第k”-1次迭代时的全网有功缺额估计值，pi”^(k”)(t)和pi”^(k”-1)(t)分别为第i”个单元在t时段第k”次和k”-1次迭代时的有功出力值，vi”j”为小于1的正数；μi”^(k”+1)(t)为第i”个单元在t时段第k”+1次迭代时的成本微增率计算值，μj”^(k”)(t)为第j”个单元在t时段第k”次迭代时的成本微增率计算值，wi”j”为小于1的正数，εi”是成本微增率更新步长；为第i”个单元的输入型邻居单元集合，包括第i”个单元本身，该集合中的单元都能向i”传输信息；ai”、bi”为第i”个单元的发电成本函数系数；pi”,max(t)、pi”,min(t)分别为第i”个单元在t时段的出力上、下限；

当k”达到迭代步数设定值k*且小于有功输出设定值时，将作为当前时段的最优出力值pi”(t)，转至步骤4.4，否则重复步骤4.3；

步骤4.4：各单元判断当前的调度时段是否为末尾时段，若是，结束本次动态调度；否则，时段号t增加1，转至步骤4.2。

作为本发明的进一步优化方案，wi”j”的取值方为：

式中：表示集合中元素的个数。

作为本发明的进一步优化方案，vi”j”的取值为：

式中：为第j”个单元的输出型邻居单元集合，包括第j”个单元本身，该集合中的单元都能从第j”个单元接收信息；表示集合中元素的个数。

作为本发明的进一步优化方案，εi”优选为0.01，k”优选为500，优选为1p.u.。

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、本发明区别于传统集中式计算的技术路线，依靠各单元的完全分布式计算，在没有微电网中央控制器的环境下自主制定发电与用电计划；

2、本发明中可控负荷能主动的将用电时段移到系统rg充足的时段，提高了系统直接消纳rg的能力，减轻了储能系统的负担，降低了系统的运行成本；

3、本发明中可控负荷根据分级制度先后预设用电计划，缓解了可控负荷“聚合响应”的负面影响；

4、本发明中柴油发电机和电池储能单元不用对外公布成本函数等隐私，有利于提高家庭、个人参与的积极性。

附图说明

图1是本发明方法的总体流程框图。

图2是独立微电网模拟系统。

图3是可转移负荷的初始用电计划。

图4是系统总可再生能源出力预测与总负荷需求预测曲线。

图5是可转移负荷调度后的用电计划。

图6是调度后系统总可再生能源出力预测与总负荷需求曲线。

图7是各可调度单元发电计划。

图8是各可调度单元成本微增率曲线。

图9是电池储能系统的荷电状态曲线。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

本发明所实施的对象是独立微电网，系统含有1条公共母线，公共母线上接入了多个单元，各单元有自主计算功能，各单元之间采用p2p通信，每个单元可以含有1个发电设备，或1个用电设备，或同时含有1个发电设备以及1个用电设备；其中发电设备分为柴油发电机、电池储能系统、可再生能源发电系统3种；用电设备分为可控负荷以及不可控负荷2类，其中可控负荷分为可转移负荷和可平移负荷2种。可转移负荷在一个调度周期内的总用电量不变，但用电灵活，允许间断供电，如电动汽车换电站、电热水器、家用储能等；可平移负荷不允许间断供电，只能将用电曲线进行整体平移，如发酵、净化等带有化学反应的用电负荷。各单元具有独立的风光预测、负荷预测、p2p通信和自主计算功能。

如图1所示，一种基于一致性理论的独立微电网分布式动态经济调度方法，系统中各单元需要按统一的时间步滚动计算，具体包括以下步骤：

步骤1，可控负荷定级：各单元读取本单元在整个调度周期各时段的可控负荷额定值、不可控负荷预测值、可再生能源发电预测值。各单元进行自我判定：若本单元不含可控负荷，则本步骤不采取任何操作；若本单元含有可控负荷，则以自身可控负荷的额定功率为变量初值，采用平均一致性算法计算出全网可控负荷的有功需求平均值，判断本单元可控负荷额定功率是否高于全网可控负荷的有功需求平均值，若是，则定为1级可控负荷，否则定为2级可控负荷。具体定级方法为，

所有含可控负荷的单元单独建立通信网络，以各自的额定功率为变量初值进行平均一致性算法迭代，迭代公式为：

式中，i＝1,…,ncl，ncl为含有可控负荷的单元数量，e为平均一致性迭代步长；为第k+1次迭代时第i个含有可控负荷的单元的可控负荷额定功率，为第k次迭代时第i个含有可控负荷的单元的可控负荷额定功率，为第k次迭代时第j个含有可控负荷的单元的可控负荷额定功率；a'ij为第i个含有可控负荷的单元和第j个含有可控负荷的单元的连接关系，为第i个含有可控负荷的单元的可控负荷输入型邻居单元集合，该集合包括第i个含有可控负荷的单元本身，该集合中的单元都能向第i个含有可控负荷的单元传输信息。

各单元的可控负荷额定功率通过上述平均一致性算法的迭代，即可收敛到到全网可控负荷的有功需求平均值：

式中，为第i个含有可控负荷的单元计算出的全网有功需求平均值，为第i个含有可控负荷的单元的可控负荷额定功率迭代初始值。

从而得到可控负荷定级：

式中，li表示第i个含有可控负荷的单元中可控负荷的级别，1级高，2级次；

同时，将独立微电网系统允许调度级数l*设置为1。

步骤2，预估全网可再生能源发电充裕量：各单元选取自身各时段的可再生能源发电预测值和不可控负荷的有功需求预测值为变量初值，采用平均一致性算法计算独立微电网系统各时段中可再生能源发电预测值总量与不可控负荷预测值总量之差的平均值，即独立微电网系统各时段的可再生能源发电充裕量指标，转至步骤3。

具体计算过程为：

各单元选取t时段的可再生能源发电预测值、不可控负荷的有功需求预测值为变量初值进行平均一致性算法迭代，迭代公式为：

式中，和分别为第k'+1次迭代时第h个单元在t时段的可再生能源发电预测值和不可控负荷预测值，和分别为第k'次迭代时第h个单元在t时段的可再生能源发电预测值和不可控负荷预测值，和分别为第k'次迭代时第g个单元在t时段的可再生能源发电预测值和不可控负荷预测值；t＝1,…,t，t为调度周期的总时段数；a'gh为第g个单元和第h个单元的连接关系，

各单元的rh(t)和dh(t)经过上述平均一致性迭代后，会分别收敛到全网在t时段的可再生能源发电预测平均值和不可控负荷预测平均值其中，rh(t)和dh(t)分别为第h个单元在时段t的可再生能源发电预测值和不可控负荷预测值；n为全网单元总数，ω为全网所有单元集合；

各单元(以第h个单元为例)在得到和后，即可计算独立微电网系统在t时段的可再生能源发电充裕量指标：

式中：t＝1,…,t。

步骤3，预设可控负荷用电计划，具体方法为，

各单元进行自我判定：若本单元不含可控负荷，则本步骤不采取任何操作；若本单元含有可控负荷，则分为以下3个子步骤进行调度：

步骤3.1：判断本单元可控负荷等级是否等于独立微电网系统允许调度级数，若不相等，则重复步骤3.1中的判断操作，不进入后续步骤；若相等，则进入预设用电计划阶段：判断本单元的可控负荷是可转移负荷还是可平移负荷，若是可转移负荷，则根据可转移负荷调度策略预设用电计划，若是可平移负荷，根据可平移负荷调度策略预设用电计划。

1)可转移负荷调度策略

读取可转移负荷的可调度范围其中，为第v个含有可转移负荷的单元中可转移负荷的起始用电时段，为第v个含有可转移负荷的单元中可转移负荷的终止用电时段，v∈ωtl，ωtl为全网所有含有可转移负荷的单元集合。

抽取中各时段的可再生能源发电充裕量指标i(t)值，共将它们从大到小排序，获得有序集合：

式中：

确定第v个含有可转移负荷的单元的用电时段

式中：δtv表示第v个含有可转移负荷的单元计划用电所需的时段数，δtv≤t；

在确定好后，转至步骤3.2；

2)可平移负荷调度策略

读取可转移负荷的可调度范围其中为第u个含有可平移负荷的单元中可平移负荷的起始用电时段，为第u个含有可平移负荷的单元中可平移负荷的终止用电时段，u∈ωsl，ωsl为全网所有含有可平移负荷的单元集合。

以第u个含有可平移负荷的单元计划用电所需的时段数δtu为长度，列举中所有的连续时段序列，共段序列，求各段序列的可再生能源发电充裕量指标i(t)均值，将它们从大到小排序，获得有序集合：

式中：m∈[1,δtu]；

确定第u个含有可平移负荷的单元的用电时段

在确定好后，转至步骤3.2。

步骤3.2：判断本单元可控负荷等级是否等于独立微电网系统允许调度级数，若相等则转化为不可控负荷，否则保持可控状态；转至步骤3.3；

步骤3.3：判断独立微电网系统允许调度级数是否为2，若是则导出在步骤3.2中预设好的用电计划，转至步骤4；否则独立微电网系统允许调度级数增加1，转至步骤2；

步骤4，各单元生成单元发电计划，具体分为以下4个子步骤：

步骤4.1：各单元将调度时段号t置1；

步骤4.2：各单元确定当前时段的出力上下限：若发电设备柴油发电机，则根据设备的出力范围和爬坡能力确定当前时段的出力上下限；若发电设备为电池储能系统，则根据设备的出力范围以及电池容量限制确定当前时段的出力上下限；若发电设备为可再生能源发电系统或不含发电设备，则不做调度；

1)若某单元中的发电设备为柴油发电机，则根据设备出力范围和爬坡能力确定当前时段的出力上下限：

式中：ωg为发电设备为柴油发电机的单元集合；pi'(t-1)为t-1时段第i'个发电设备为柴油发电机的单元的柴油发电机有功出力，若t为1，则pi'(t-1)取初始值；；pi',max(t)、pi',min(t)分别为t时段第i'个发电设备为柴油发电机的单元的柴油发电机有功出力的上、下限；pi',max、pi',min分别为第i'个发电设备为柴油发电机的单元的柴油发电机本身的出力上、下限；δpi',u、δpi',d分别为第i'个发电设备为柴油发电机的单元的柴油发电机时段间向上、向下的爬坡功率。

2)若某单元中的发电设备为电池储能系统，则根据设备的出力范围以及容量限制确定当前时段的出力上下限，公式为，

式中：ωb为发电设备为电池储能系统的单元集合；pj',min(<0)与pj',max(>0)分别为第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统的充电和放电功率限值，sj',min、sj',max和sj'(t-1)分别表示第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统荷电状态(soc)的最小值、最大值和在t-1时段的soc剩余值，若t为1，则sj'(t-1)取为初始值；pj',max(t)和pj',min(t)分别为第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统在t时段的出力上、下限,分别为仅考虑容量约束时第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统在t时段的充、放电功率限值；ej'为第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统的总容量，分别为第j'个发电设备为电池储能系统的单元中电池储能系统的充、放电效率；δt为调度计划中每个时段的长度。

各单元确定好当前时段的出力上下限后，转至步骤4.3。

步骤4.3：各单元采用一致性牵引算法进行迭代计算，得到当前时段全网有功缺额的估计值以及本单元的最优出力值，具体过程为：

估计全网有功缺额：

更新成本微增率：

更新有功出力：

其中：i”∈ω；fi”^(k”)(t)为第i”单元在t时段第k”次迭代时的全网有功缺额估计值，fj”^(k”-1)(t)为第j”单元在t时段第k”-1次迭代时的全网有功缺额估计值；pi”^(k”)(t)和pi”^(k”-1)(t)分别为第i”单元在t时段第k”和k”-1次迭代时的有功出力值；μi”^(k”+1)(t)为第i”单元在t时段第k”+1次迭代时的成本微增率计算值，μj”^(k”)(t)为第j”单元在t时段第k”次迭代时的成本微增率计算值；εi”是成本微增率更新步长，优选为0.01；为单元i”的输入型邻居单元集合，包括单元i”本身，该集合中的单元都能向i”传输信息；ai”、bi”为单元i”的发电成本函数系数；pi”,max(t)和pi”,min(t)分别为步骤4.2中得到的单元在时段t的出力上、下限；wi”j”和vi”j”都是小于1的正数。

wi”j”的取值方法为，

式中：表示集合中元素的个数。

vi”j”的取值方法为，

式中：为单元j”的输出型邻居单元集合，包括单元j”本身，该集合中的单元都能从j”接收信息；表示集合中元素的个数。

当k”达到迭代步数设定值k*，且小于有功输出设定值时，将作为当前时段的最优出力值pi”(t)，转至步骤4.4，否则重复步骤4.3；其中，k”优选为500，优选为1p.u.；

需要补充说明的是，第i”单元发电成本函数可表示为：

式中，ai”、bi”和ci”为第i”单元发电成本函数的系数。当第i”单元的发电设备是柴油发电机时，ai”、bi”、ci”均大于0；当第i”单元的发电设备是电池储能系统时，ai”大于0，bi”和ci”均等于0；当第i”单元的发电设备是可再生能源发电系统或没有发电设备时，ai”、bi”、ci”均等于0。

各变量的初始值设定方法为：

pi”(0)∈[pi”,min,pi”,max]

μi”(0)＝2ai”pi”(0)+bi”

fi”(0)＝di”(0)-pi”(0)

式中，pi”(0)、μi”(0)、fi”(0)分别为第i”单元有功出力、成本微增率、网有功缺额预估值的初始值，pi”,min,pi”,max分别为第i”单元有功出力的下限、上限，di”(0)为第i”单元在的总有功需求。

步骤4.4：各单元判定当前的调度时段是否为末尾时段，若是则结束本次动态调度并生成发电计划；否则时段数增加1，转至步骤4.2。

为了测试上述方法的有效性，应用该方法对一个独立微电网模拟系统进行了仿真验证。

采用一个含有柴油发电机(dsg)、电池储能系统(bess)、可再生能源发电机(rg)和各类负荷的14节点系统模拟独立微电网，如图2所示。选取某日内的4h为调度周期，15min为1个时段，共16个时段。dsg与bess的运行参数分别如表一和表二所示。调度周期内各时段的rg出力和负荷需求预测曲线如图3所示。其中7、8、9单元含有可控负荷，它们的原用电计划如图4所示(cl指可控负荷)，调度参数如表三所示。可控负荷的总用电量为117.5p.u.·h，占总负荷用电量的10.68％。

表一柴油发电机运行参数

注：m.u.为单位金额(monetaryunit)的缩写。

表二电池储能系统运行参数

表三可控负荷调度参数

本算例中7、8、9三个单元的可控负荷都为可转移负荷；1～3号单元的dsg初值分别为25p.u.、17p.u.和0p.u.；6号和8号单元bess的soc初值为0.5。

结果分析：在经过可控负荷定级后，cl8为1级可控负荷，优先调度，cl7和9为2级，在cl8确定好计划之后再调度，最终3个单元负荷的调度计划如图5所示，可以看出各负荷在各自可调度时间范围内从rg贫乏的时段调整到了系统可再生能源发电预测值较为充裕的时段，此时系统总负荷曲线如图6所示，负荷曲线与rg出力曲线呈正相关性，与调度前相比系统可以直接消纳更多的新能源发电，从而降低调度费用。

各发电设备的调度计划如图7所示，满足发电设备的运行约束要求。相应的成本微增率曲线如图8所示，其中时段2、9、12、13、14中一些单元由于受到爬坡或出力下限的约束，没有达到系统边际成本，其他时段中各单元的成本微增率完全一致，即实现了动态经济调度。结合图9所示的bess(单元6、8)的荷电状态(soc)波动曲线可以看出bess的soc始终在上下限以内，它们在系统rg有剩余的阶段(时段9、12、13、14)中转为了充电模式，积极消纳rg；在其他负荷较重的阶段转为了放电模式，支撑系统有功平衡。

综上所述，本发明所述方法无需传统微电网中央控制器的参与，仅靠各单元的自主计算以及单元之间的点对点(p2p)通信即可以最大化消纳系统可再生能源为目标生成用电计划，并以最小化运行成本为目标生成发电计划，保证系统长时间尺度上的经济运行。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。