一种基于对等互动的分布式资源智能优化调控方法与流程

本发明属于电力，具体涉及一种基于对等互动的分布式资源智能优化调控方法。

背景技术：

1、面对传统化石能源的日益短缺和化石能源利用带来的环境问题，分布式资源(ders)因其清洁、环保等特点在电力系统中得到了迅速发展。然而，由于ders出力的不确定性和并网的分散性，大规模ders接入电网会带来一系列问题，如电压越限、潮流反向、谐波污染等。与此同时，随着智能电网技术的发展，主动调度ders为电力系统提供各种服务也成为可能。图1给出了与大规模ders连接的智能配电系统，其中ders分为三种类型：分布式发电、分布式储能和可调负载。每种类型都由一个称为聚合体的代理商来管理。事实上，由于单个分布式资源(der)的容量低以及会产生“维数灾难”问题，配电系统调度通常不允许单个der直接参与，为此需要对ders进行聚合。此外，图中显示的聚合体是自利体。他们不仅可与配电系统进行互动，也相互交换电能。

2、目前研究人员提出了各种ders调度策略来支持系统运行。例如解决配电系统中电压变化问题的ders有功和无功协调策略、解决极端事件引起的大规模停电的ders综合优化模型、实现并网ders的最优协调的分解方法等。为了鼓励der响应配电系统的调度，有学者提出配电系统和der相互作用的非合作主从博弈互动策略、根据最优经济调度模型进行能量交换的der互动策略、基于合作博弈论的p2p能量共享策略等等。然而，上述技术存在以下问题：

3、1、未考虑大规模ders连接的分布式系统带来的“维数灾难”。事实上，直接对每个并网der进行建模，在建立配电系统的调度模型时会产生大规模的决策变量，计算复杂，甚至会产生单点故障。

4、2、忽略了聚合体的利益。作为理性的互动主体，聚合体期望在现有调度下实现自身利益的最大化。

5、3、存在聚合体在互动中关键信息泄露的风险。

6、4、仅进行聚合体p2p互动，而无法有效跟踪由配电系统下发的指令。

技术实现思路

1、为了解决现有技术存在的上述技术问题，本发明提出一种分布式资源智能优化调控方法。采用本发明，大规模ders被聚合，决策变量显著减少，计算量大大减少，并可以最大化der聚合体的利益，并确保合作剩余利益在聚合体之间公平分配。

2、本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种基于p2p互动的分布式资源智能优化调控方法，包括以下步骤：

3、s1，建立配电系统最优潮流计算模型，得到联络线功率设定值；

4、s2，建立未采用p2p互动的聚合体模型，包括负荷聚合体模型、储能聚合体模型、分布式能源聚合体模型以及联络线功率平衡模型；

5、s3，基于纳什谈判理论，建立采用p2p互动的聚合体模型；将s2中模型的解作为谈判破裂点，建立纳什谈判模型，并其分解为最大化联盟利益模型p1和p2p互动博弈模型p2；

6、s4，使用admm算法求解模型p1和p2：建立模型p1的增广拉格朗日函数，分解后得到各聚合体的子模型p1*，求解p1*得到p2p电能交换量pmn；建立模型p2的增广拉格朗日函数，分解后得到各聚合体的子模型p2*，求解模型p2*得到p2p电能交换利益πmn；

7、s5，各个聚合体根据p1和p2的结果去执行。

8、进一步的，所述s1中配电系统的最优潮流计算模型为：

9、min:∑i∈ω∑j∈ψ(i)iijr

10、约束条件：

11、

12、

13、

14、

15、

16、

17、

18、其中，iij/vi表示电流/电压的平方，ψ(i)是连接到母线i的一组相邻母线集合，ω表示系统母线的集合，表示母线j的净有功/无功功率，pij/qij表示支路ij的有功/无功功率，rij/xij表示支路ij电阻/电抗，l/luin表示负荷聚合体聚合总负荷/不可中断负荷，emax和emax分别是储能聚合体的最大总充电功率和放电功率范围，pvmax表示dera最大总发电范围，符号‖*‖2表示2范数。

19、进一步的，所述s2中建立的未采用p2p互动的聚合体模型中，负荷聚合体的数学模型为：

20、

21、约束条件：

22、

23、

24、其中，α>0表示单位可中断负荷补偿，tou表示分时电价，分别表示总可中断负荷以及最大可中断负荷，表示从配电系统输入的电能；

25、进一步的，所述s2中建立未采用p2p互动的聚合体模型中，储能聚合体模型为：

26、

27、约束条件：0≤e≤emax

28、0≤e≤emax

29、

30、其中，e和e表示充电和放电功率，和分别表示从配电系统输入和输出给配电系统的电能，fit是上网电价，ω是折旧系数；

31、进一步的，所述s2中建立未采用p2p互动的聚合体模型中，分布式能源聚合体模型为：

32、

33、约束条件：0≤dg≤dgmax

34、

35、其中，表示输出给配电系统的电能，dg表示der实际发电量，β表示对der减少发电的惩罚；

36、进一步的，所述s2中建立未采用p2p互动的聚合体模型中，聚合体注入/流出联络线的聚合电能应满足以下等式：

37、

38、其中，表示配电系统下发的联络线功率设定值；

39、进一步的，所述s3的具体步骤为：

40、p2p互动时的聚合体模型：p2p互动使聚合体利益最大化，三个聚合体模型变为：

41、

42、

43、

44、其中，πmn和pmn,m,n＝1,2,3分别表示各主体间的p2p电能交换利益和电能交换量；

45、此外，根据多主体p2p互动理论，建立以下等式：

46、πmn＝πnm,m,n＝1,2,3

47、pmn＝pnm,m,n＝1,2,3

48、采用纳什谈判模型来确定p2p互动中的πmn和pmn；使用未采用p2p互动的聚合体模型的解作为谈判破裂点，纳什谈判模型表述为：

49、

50、该模型分解为两个连续凸模型：

51、p1为最大化联盟利益模型：

52、

53、p2为p2p互动博弈模型：

54、

55、那么p2p互动博弈问题表述为：

56、

57、其中，表示la、esa和dera的集合；

58、进一步的，所述s4的具体步骤为；

59、引入admm算法以分布式求解p1和p2；

60、在问题p1中，多聚合体通过功率平衡约束耦合，引入拉格朗日乘数λ和ρ>0，建立增广拉格朗日函数如下：

61、

62、基于admm分解理论将上述增广拉格朗日函数分解成分布式多子问题p1*，由聚合体各自独立求解，得到p2p电能交换量pmn；

63、初始问题p2采用admm来解耦，p2目标函数的增广拉格朗日函数为：

64、

65、基于admm分解理论将上述增广拉格朗日函数分解成分布式多子问题p2*，由聚合体各自独立求解，得到p2p电能交换利益πmn。

66、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

67、1、本发明实现了配电系统中der的有效调度，在此模型中，大规模der被聚合，配电系统层面决策变量显著减少。

68、2、本发明基于纳什谈判博弈的p2p互动策略，以最大化der聚合体的利益，并确保聚合体公平分配合作剩余利益。

69、3、本发明采用admm的分布式算法，使得der聚合体能够跟踪配电系统的调度，以分布式方式进行p2p互动，从而实现各主体间的高效互动，并满足上级电网调度需求。