计及需求响应的车桩网集群协同调控方法及系统与流程

本发明涉及智能配电，具体涉及计及需求响应的车桩网集群协同调控方法及系统。

背景技术：

1、随着智能电力系统的持续推进与交通领域电气化进程的加速，电动汽车的保有量已达到前所未有的规模，大规模电动汽车的无序充电行为给电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战，尤其是在配电网层面；然而，海量的电动汽车作为移动的储能单元，其时空灵活的充放电特性也为电网提供了宝贵的灵活性资源。

2、需求响应作为一种电力负荷管理机制，其核心思想为：当电力系统可靠性受到威胁时，电力负荷侧接收电网指令，进而主动改变固有的用电习惯，暂时性的削减或转移部分用电负荷，从而响应电力供应的紧张状况，将刚性的、不可调度的用户负荷，转变为柔性的、可互动的电网资源，保障电网的稳定运行；

3、采用admm交替方向乘子法实现车桩网集群协同调控时，能够将全局调控问题按集群分解为多个本地子问题，各集群仅需求解自身充放电优化子问题，规避集中式优化的指数级复杂度，不仅适合大规模电动汽车接入，且不依赖单一中心控制器，避免单点故障致使全网失控的弊端；但传统采用admm交替方向乘子法实现计及需求响应的车桩网集群协同调控时，admm交替方向乘子法中的惩罚参数与收敛阈值缺乏客观选取依据，在车桩网集群需求响应指令时变频繁时难以进行精确动态跟踪，每次响应指令更新后需重新迭代收敛，导致调控指令严重滞后。

技术实现思路

1、为了解决传统admm模型中惩罚参数与收敛阈值难以自适应调整的技术问题，本发明的目的在于提供计及需求响应的车桩网集群协同调控方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

2、构建包含本地变量、全局变量以及一致性约束的admm标准可解模型，并构建增广拉格朗日函数；

3、获取车桩网集群的运行数据，所述运行数据包括：需求响应功率指令、实际负荷功率、供电台区侧额定功率；

4、对比相邻时刻下需求响应功率指令的变化值，确定指令变化程度；根据供电台区侧额定功率、实际负荷功率与预测负荷功率的误差，确定预测偏差度；基于所述指令变化程度，对admm标准可解模型的惩罚参数进行迭代更新，得到当前次迭代对应的惩罚参数；

5、结合所述指令变化程度和所述预测偏差度，对admm标准可解模型的收敛阈值进行迭代更新，得到当前次迭代对应的收敛阈值；迭代更新时，同步更新原始残差与对偶残差；

6、当原始残差与对偶残差均满足收敛条件或达到最大迭代次数时，停止迭代，基于当前的本地变量确定车桩网集群的充放电功率调控指令并下发执行。

7、本发明实施例至少具有如下有益效果：

8、本发明通过车桩网集群的运行数据的统计特征动态调整admm标准可解模型的惩罚参数与收敛阈值，对比相邻时刻下需求响应功率指令的变化值，确定指令变化程度；并根据供电台区侧额定功率、实际负荷功率与预测负荷功率的误差，确定预测偏差度；基于指令变化程度，对admm标准可解模型的惩罚参数进行迭代更新；当需求响应功率指令变化剧烈时前馈式增大惩罚参数以加速原始可行性恢复、放宽收敛阈值以提前停机；当指令平稳时收紧阈值保证精度，实现响应速度与求解精度的动态折中，避免了静态参数下每次指令更新后需重新迭代收敛、调控指令严重滞后的缺陷。采用低复杂度统计特征作为调整依据，能够在台区边缘网关实时在线完成。在保留admm按集群分解为本地子问题的分布式求解架构、规避集中式优化维数灾难与单点故障风险的基础上，将车桩网集群运行特征动态调整嵌入本地子问题、全局子问题与对偶变量交替迭代的闭环中，使惩罚参数与收敛阈值随车桩网运行状态滚动更新，提升大规模电动汽车接入场景下对需求响应指令的快速精确跟踪能力，有效保障配电网安全稳定运行。

1.一种计及需求响应的车桩网集群协同调控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的计及需求响应的车桩网集群协同调控方法，其特征在于，所述构建包含本地变量、全局变量以及一致性约束的admm标准可解模型，并构建增广拉格朗日函数，包括：

3.根据权利要求1所述的计及需求响应的车桩网集群协同调控方法，其特征在于，所述对比相邻时刻下需求响应功率指令的变化值，确定指令变化程度，包括：

4.根据权利要求1所述的计及需求响应的车桩网集群协同调控方法，其特征在于，所述根据供电台区侧额定功率、实际负荷功率与预测负荷功率的误差，确定预测偏差度，包括：

5.根据权利要求1所述的计及需求响应的车桩网集群协同调控方法，其特征在于，所述基于所述指令变化程度，对admm标准可解模型的惩罚参数进行迭代更新，包括：

6.根据权利要求5所述的计及需求响应的车桩网集群协同调控方法，其特征在于，所述基于所述惩罚参数调整指数，对惩罚参数进行迭代更新，得到当前次迭代对应的惩罚参数，包括：

7.根据权利要求1所述的计及需求响应的车桩网集群协同调控方法，其特征在于，所述结合所述指令变化程度和所述预测偏差度，对admm标准可解模型的收敛阈值进行迭代更新，包括：

8.根据权利要求1所述的计及需求响应的车桩网集群协同调控方法，其特征在于，所述结合所述指令变化程度和所述预测偏差度，对admm标准可解模型的收敛阈值进行迭代更新之后，还包括：

9.根据权利要求8所述的计及需求响应的车桩网集群协同调控方法，其特征在于，所述当原始残差与对偶残差均满足收敛条件或达到最大迭代次数时，停止迭代，基于当前的本地变量确定车桩网集群的充放电功率调控指令并下发执行，包括：

10.一种计及需求响应的车桩网集群协同调控系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9任意一项所述计及需求响应的车桩网集群协同调控方法的步骤。