一种考虑多系统的配电网安全经济调度的方法与流程

1.本发明涉及配电网优化调度领域，尤其涉及一种考虑园区综合能源系统加入的主动配电网安全经济调度的方法。


背景技术：

2.综合能源系统与配电网的协调运行是未来能源互联网发展的必然趋势。pies(即园区综合能源系统)的日前优化调度是提高新能源效率和能源经济性的重要途径。当pies和配电网交换电能时，配电网的电压可能会超出限制。
3.为了提高pies的经济性和配电网的安全性，提出了一种计及多系统及安全性的联合优化调度方法。
4.配电网优化调度本质上是一类约束优化问题。也就是说，在一定的约束条件下，通过优化柴油发电机组的输出功率、发电机组的耗电计划等，得到最优函数。目前，大多数文献主要集中于研究两类柔性负载(温控负载和电动汽车)的可调度，而pies加入配电网的可调度性展现的比较少，而且大多数双层模型考虑的是配电网运行的经济性，忽略了在dg(分布式电源)加入后，配电网运行的风险性(包括节点电压越限风险和线路过载运行风险)。
5.所以，本文将这几点结合，考虑了双层系统之间的耦合以及在配电网中加入综合能源系统后的经济效益和风险性。


技术实现要素：

6.本发明提供一种考虑多系统的配电网安全经济调度的方法，该方法具有能够实现微电网电能优化调度、兼顾微电网运行安全性和经济性的特点。
7.本发明的技术方案为：包括以下步骤：
8.s1、建立园区综合能源系统模型；
9.s2、以综合成本最小为目标，建立园区综合能源系统的调度模型；
10.s3、建立主动配电网系统的优化调度模型；
11.s4、利用目标级联法实现园区综合能源系统和主动配电网系统的耦合，求出最优调度方案。
12.步骤s1中，
13.所述园区综合能源系统模型包括燃气轮机模型、燃气锅炉模型、电动冷水机组模型、吸收式制冷机模型和p2g模型；
14.其中，燃气轮机模型为：
[0015][0016]
η
gh
(t)＝1-η
ge
(t)-η
loss
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0017][0018]
式中，e
chp，t
和h
chp，t
分别为chp机组t时刻的电能和热能；e
n,gt
是电能的比率；α、β、γ和μ分别是汽轮机能量输出函数对应的系数；η
gh
和η
ge
分别为燃气锅炉产电效率和加热效率；η
loss
是热损耗率；g
1,t
为t时刻chp机组吸收天然气转化成能量；
[0019]
燃气锅炉模型为：
[0020]hgb，t
＝g
2,t
ηhꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0021]hgb，t
为燃气锅炉t时刻产生的热能；ηh为产生热效率；g
2,t
为t时刻燃气锅炉吸收天然气转化成的能量；
[0022]
电动冷水机组模型为：
[0023]cer，t
＝e
2,t
ηcꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0024]
式中：c
er，t
为电制冷机t时刻产生的冷能；e
2,t
为吸收的电能；ηc为制冷系数；
[0025]
吸收式制冷机模型为：
[0026]gac，t
＝h
2,t
η
bc
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0027]
式中:g
ac，t
为吸收式冷机t时刻产生的冷能；h
2,t
为吸收式冷机t时刻吸收的热能；η
bc
为吸收式制冷机的吸收热能和输出冷却能之比；
[0028]
p2g模型为：
[0029][0030]
式中，v
p，t
是p2g设备在t时刻的产生的天然气体积量，是p2g设备在t时刻从天然气管道反馈给电网络的功率；η
p
是p2g设备的转换效率，hhv是天然气的高热值，和是p2g的最大消耗量和最小消耗量。
[0031]
步骤s2中，
[0032]
所述园区综合能源系统的调度模型的目标函数为：
[0033]
综合成本
[0034][0035]
f0是园区综合能源系统的运行最小成本；
[0036]
其中，
[0037]
交互成本c
e,t
＝max{0,e
t
}α
b,t
min{0,e
t
}α
s,t
e
1,t
α
w,t
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0038]
式中：e
t
为t时刻与配电网交互的联络线功率；e
1,t
为t时刻风电的输出功率；α
b,t
为从配电网购入的电价；α
w,t
为风电上网电价；α
s,t
为配电网售电的电价；
[0039]
购气成本c
gas,t
＝βg
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0040]
式中：g
t
为t时刻购入的天然气经过热值换算成功的功率；β为单位功率的天然气价格；
[0041]
热电联产运行成本
[0042][0043]
式中，p
chp,t
是t时刻chp机组输出/输入的电功率，h
chp,t
是t时刻chp机组输出/输入的热功率，d
chp
、e
chp
、f
chp
、g
chp
、h
chp
、i
chp
代表影响运行成本的相关系数。
[0044]
步骤s3中，
[0045]
主动配电网系统的优化调度模型中的第一个目标函数是使主动配电网的调度总成本f1最小，如下：
[0046][0047]
式中，f1为adn调度总成本；c
dg,t
为向dg购电成本；c
ess,t
为储能设备充放电成本；c
tr,t
为与pies通过联络线交换功率成本，c
dr,t
为柔性负荷补偿成本；
[0048]ndg
为分布式电源数量；p
dg,d,t
为第d台分布式电源t时刻的输出功率；λ
dg,d
为分布式电源上网电价；n
ess
为储能设备台数；p
c,m,t
和p
d,m,t
分别为第m台储能设备t时刻的充电和放电功率；λ
ess
为储能单位功率的调用成本；n
dr
为柔性负荷个数；λ
dr
为柔性负荷单位功率的补偿费用；p
1,t
为t时刻的联络线功率；λ
b,t
，λ
s,t
分别为t时刻的购电和售电价格；
[0049]
第二个目标函数是使主动配电网的运行越限风险f2最小，如下：
[0050]
minf2＝k
svvr
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
[0051]
其中，
[0052]
式中，k
svvr
为主动配电网运行越限风险的指标值，为电网电压越限运行风险，为主动配电网线路过载运行风险，和β分别是各风险对应的权重系数。
[0053]
步骤s4中，
[0054]
首先确定上下层系统，上层为主动配电网系统，下层为园区综合能源系统；然后，上下层之间的依赖联络线进行耦合，实现两系统各自的优化目标。
[0055]
步骤s4中，
[0056]
所述园区综合能源系统的调度模型采用cplex求解。
[0057]
步骤s4中，
[0058]
所述主动配电网系统的优化调度模型采用多目标优化的理想点法结合和声智能算法求解；
[0059]
先分别求出经济性目标和安全运行目标的最优函数值，然后让各个目标接近各自
的理想点，以求取多目标优化问题的最优解，对于最终选取的最优调度模型，采取带权极小模评价函数来组合调度，根据实际情况需要选择最优调度方案。
[0060]
本发明具有如下优点：
[0061]
1、本发明综合考虑园区综合能源系统和主动配电网双方的利益，而不仅仅是单个系统的经济效率。
[0062]
2、本发明利用目标级联的方法将主动配电网和pies两个的最优目标函数结合，将联络线作为pies和配电网之间的耦合纽带，建立了双层优化调度模型；上层是考虑安全约束和经济约束的主动配电网模型，下层是考虑pies的优化调度模型，先将上层求得最优解，再将联络线功率代入下层，从而实现双层迭代。最后，根据实际情况选择最优调度方案。
[0063]
3、本发明在配电网优化目标中加入了配电网的风险分析，建立了配电网风险指标和风险目标函数，通过多个目标函数建立权重函数，通过具体问题具体分析确立各自的权重指标，从而达到安全度和经济性的平衡。
附图说明
[0064]
图1是本发明的流程图，
[0065]
图2是园区综合能源系统的内部结构图，
[0066]
图3是上下层系统的结构框图，
[0067]
图4是本发明中上下层系统耦合的流程图。
具体实施方式
[0068]
下面结合附图对本发明做详细说明。
[0069]
本发明如图1-4所示，包括以下步骤：
[0070]
s1、建立园区综合能源系统模型；
[0071]
s2、以综合成本最小为目标，建立园区综合能源系统的调度模型；
[0072]
s3、建立主动配电网系统的优化调度模型；
[0073]
s4、利用目标级联法实现园区综合能源系统和主动配电网系统的耦合，求出最优调度方案。
[0074]
步骤s1中，
[0075]
所述园区综合能源系统模型包括燃气轮机模型、燃气锅炉模型、电动冷水机组模型、吸收式制冷机模型和p2g模型；
[0076]
pies的典型结构包含各种能源，如电、气、热、冷。不同的能量子系统通过不同的能量转换设备实现能量的动态平衡。其中：热电联产(chp)通过燃烧天然气转化为电能和热能；p2g(power to gas)设备将电能转换为天然气，电制冷机(er)可以将电能转换为冷能，以满足用户的冷负荷需求。电锅炉可以将电能转化为热能，而吸收式制冷机(ac)可以进一步将多余的热能转化为冷能。当电源负载两侧的能量不平衡时，可通过不同的储能装置储存或释放能量进行调节。
[0077]
其中，燃气轮机模型为：
[0078][0079]
η
gh
(t)＝1-η
ge
(t)-η
loss
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0080][0081]
式中，e
chp，t
和h
chp，t
分别为chp机组t时刻的电能和热能；e
n,gt
是电能的比率；α、β、γ和μ分别是汽轮机能量输出函数对应的系数；η
gh
和η
ge
分别为燃气锅炉产电效率和加热效率；η
loss
是热损耗率；g
1,t
为t时刻chp机组吸收天然气转化成能量；燃气轮机是pies中常见的发电机，发电过程中排放的高温余热烟气可通过余热回收系统进行加热，燃气锅炉主要通过吸收天然气并将其转化为热能和电能。
[0082]
燃气锅炉模型为：
[0083]hgb，t
＝g
2,t
ηhꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0084]hgb，t
为燃气锅炉t时刻产生的热能；ηh为产生热效率；g
2,t
为t时刻燃气锅炉吸收天然气转化成的能量；燃气锅炉吸收天然气产热供给热负荷。
[0085]
电动冷水机组模型为：
[0086]cer，t
＝e
2,t
ηcꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0087]
式中：c
er，t
为电制冷机t时刻产生的冷能；e
2,t
为吸收的电能；ηc为制冷系数，即输入电能和输出冷却能的比率；电动制冷机主要通过机械压力使制冷剂气体液化，并利用其液化和吸热特性实现制冷。
[0088]
吸收式制冷机(ac)模型为：
[0089]gac，t
＝h
2,t
η
bc
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0090]
式中:g
ac，t
为吸收式冷机t时刻产生的冷能；h
2,t
为吸收式冷机t时刻吸收的热能；η
bc
为吸收式制冷机的吸收热能和输出冷却能之比。吸收式制冷机通过输入热能，将设备转化为冷能输出。
[0091]
p2g(power to gas)模型为：
[0092][0093]
式中，v
p，t
是p2g设备在t时刻的产生的天然气体积量，是p2g设备在t时刻从天然气管道反馈给电网络的功率；η
p
是p2g设备的转换效率，hhv是天然气的高热值，和是p2g的最大消耗量和最小消耗量。
[0094]
步骤s2中，
[0095]
所述园区综合能源系统的调度模型的目标函数为：
[0096]
综合成本
[0097]
[0098]
f0是园区综合能源系统的运行最小成本；
[0099]
其中，
[0100]
交互成本c
e,t
＝max{0,e
t
}α
b,t
min{0,e
t
}α
s,t
e
1,t
α
w,t
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0101]
式中：e
t
为t时刻与配电网交互的联络线功率；e
1,t
为t时刻风电的输出功率；α
b,t
为从配电网购入的电价；α
w,t
为风电上网电价；α
s,t
为配电网售电的电价；
[0102]
购气成本c
gas,t
＝βg
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0103]
式中：g
t
为t时刻购入的天然气经过热值换算成功的功率；β为单位功率的天然气价格；
[0104]
热电联产(chp)运行成本
[0105][0106]
式中，p
chp,t
是t时刻chp机组输出/输入的电功率，h
chp,t
是t时刻chp机组输出/输入的热功率，d
chp
、e
chp
、f
chp
、g
chp
、h
chp
、i
chp
代表影响运行成本的相关系数，为任意某个t时刻，任意chp中的第k个机组都隶属于chp的索引集中。
[0107]
步骤s3中，
[0108]
考虑可再生资源、负荷的不确定性风险，主动配电网建立如下多目标调度模型，第一个目标函数是使adn(主动配电网)调度总成本f1最小，第二个目标函数是使adn的运行越限风险f2最小。adn调度总成本f1由向dg购电成本c
dg,t
、储能设备充放电成本c
ess,t
、与pies通过联络线交换功率成本c
tr,t
和柔性负荷补偿成本c
dr,t
。
[0109]
主动配电网系统的优化调度模型中的第一个目标函数是使主动配电网的调度总成本f1最小，如下：
[0110][0111]
式中，f1为adn调度总成本；c
dg,t
为向dg购电成本；c
ess,t
为储能设备充放电成本；c
tr,t
为与pies通过联络线交换功率成本，c
dr,t
为柔性负荷补偿成本；
[0112]ndg
为分布式电源数量；p
dg,d,t
为第d台分布式电源t时刻的输出功率；λ
dg,d
为分布式电源上网电价；n
ess
为储能设备台数；p
c,m,t
和p
d,m,t
分别为第m台储能设备t时刻的充电和放电功率；λ
ess
为储能单位功率的调用成本；n
dr
为柔性负荷个数；λ
dr
为柔性负荷单位功率的补偿费用；p
1,t
为t时刻的联络线功率；λ
b,t
，λ
s,t
分别为t时刻的购电和售电价格；
[0113]
第二个目标函数是使主动配电网的运行越限风险f2最小，如下：
[0114]
minf2＝k
svvr
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
[0115]
其中，
[0116]
式中，k
svvr
为主动配电网运行越限风险的指标值，为电网电压越限运行风险，为主动配电网线路过载运行风险，和β分别是各风险对应的权重系数。
[0117]
本发明主要考虑节点电压越限风险和功率越限风险，如下：
[0118]
1)单个节点电压运行越限风险
[0119]
根据配电网电压标准规定，一般以电压偏差应小于
±
5％为限度，超过该范围则视为越限，则电压越限的概率和电压运行风险如下所示：
[0120][0121][0122]
式中，为第i个节点的电压运行越限风险；pr
iv
为第i个节点的电压越上限的概率；ω为生成运行场景集合；ρs为各个运行场景的概率；为过电压运行风险0-1标志量，表征着是否发生电压越限事件；v
i,s
为第s个场景下节点i的电压；sevv为电压越限的严重度函数，具体为：
[0123][0124][0125]
式中，sev
vh
为电压超过上限的严重度函数，v
max
为最大运行电压限值，sev
vl
为电压未达到下限的严重度函数，v
min
为最小运行电压限值。
[0126]
2)单条线路过载运行风险
[0127]
线路过载的概率和风险具体如下：
[0128][0129][0130][0131]
式中，是j线路越限的概率；ρs是各个运行场景的概率；ω是运行场景的集合；为线路j的有功功率过载运行风险；b
j,s
为线路过载运行风险标志量，取0或者1来表示该线路是否发生过载；p
j,s
为场景s下线路j上流过的有功功率；p
j,t,s
是t时刻场景s下线路j上流过的有功功率；sev
p
为线路过载的严重度函数，p
j,max
为线路j流过的有功功率最大限值。
[0132]
3)主动配电网全部过电压运行风险之和
[0133]
主动配电网过电压运行风险按照节点重要度加权各节点电压风险得到，具体如下
所示：
[0134][0135]
式中，为电网电压越限运行风险；nb为系统内的总节点数；wi为节点重要度系数，综合考虑节点的功率特性与网络特性，如下所示：
[0136][0137]
式中，e(pi)为i节点的有功功率，li为该节点所连接的支路数。
[0138]
4)主动配电网全部线路过载运行风险之和
[0139][0140]
式中，为主动配电网线路过载运行风险；为第j条支路过载运行的风险；n
l
为总支路数。
[0141]
5)主动配电网综合运行风险为以权重系数加权电网过电压运行风险、区电网低电压运行风险、电网线路过载运行风险综合，具体如下：
[0142][0143]
式中，和β分别是各风险对应的权重系数。系数的选取可按照运行人员的实际要求择定或者采用层次分析法确定。
[0144]
步骤s4中，
[0145]
首先确定上下层系统，上层为主动配电网系统，下层为园区综合能源系统；然后，上下层之间的依赖联络线进行耦合，实现两系统各自的优化目标。
[0146]
利用atc实现两系统的耦合；
[0147]
atc(目标级联法)可以将主动配电网系统和园区综合能源系统结合，实现分层多系统优化。
[0148]
基本思想：首先确定上下层系统，上层为主动配电网，下层为园区综合能源系统，上下层之间的依赖联络线进行耦合，两系统有各自的优化目标。可以根据配电网与各个pies的交互功率，得到pies中各个设备的输出功率。
[0149]
应用中，先将两个系统通过联络线进行耦合，然后根据目标级联收敛的条件判断是否迭代。
[0150]
具体步骤如下：
[0151]
1)输入pies初始数据以及设定迭代次数，如各个电气热各个设备参数，负荷参数，罚函数乘子以及主动配电网和园区综合能源系统之间的交互功率等等，以生成有每个pies交互功率形成的总体。
[0152]
配电网优化结束后，将优化后的联络线功率作为已知参数传递给下层园区综合能源系统。pies系统在优化自身的目标函数同时，需要考虑配电网成本优化的结果，所以在目标函数中增加拉格朗日惩罚函数描述配电网与pies之间的功率偏差，对pies系统的目标函
数修正为：
[0153][0154]
式中，f
pies
为经过修改后的pies系统的目标函数，c
pies
为原目标函数，λ
k,t
是t时刻的罚函数因子，k为迭代次数，p
l,t
是t时刻的决策变量联络线功率，是一个变量；p
adn,t
是t时刻主动配电网经过优化后传递给pies系统的联络线功率。
[0155]
2)若经过反复耦合迭代后p
pies,t
和p
adn,t
之间的差值始终大于收敛精度，则需要按下式修改罚函数因子：
[0156][0157]
式中：γ
k,t
为t时刻第k次迭代的一次项乘子；β为迭代乘子；p
pies,t
是t时刻pies系统经过优化调度完成后传递给主动配电网的联络线功率；β范围在2-3之间。
[0158]
3)主动配电网根据偏差修改联络线的上下限，在主动配电网中加入约束条件：
[0159][0160]
式中：p
1,t
为联络线功率的决策变量。
[0161]
配电网重新优化调度后将p
adn,t
传给综合能源系统，上下层不断重复迭代，两系统的优化调度以联络线功率为参数迭代交替求解。在t时刻，主动配电网功率和pies的功率的差值绝对值小于某一个很小的数时(即人为设置的满足收敛精度的值)，迭代结束。此时，输出目标函数的最优解。
[0162]
本发明采用atc目标级联法，上下分层，互相耦合，在计算过程中，通过主动配电网与园区综合能源系统之间交互功率实现双层迭代。
[0163]
耦合是通过联络线功率将主动配电网和pies进行联系。先求出上层主动配电网系统的最优解，将上层最优解(即联络线功率))代入下层，求出下层pies最优解。然后，再将下层最优解(即联络线功率)传递给上层。耦合是在自身优化的同时考虑其他系统的优化结果，实现两个系统的同时优化。
[0164]
步骤s4中，
[0165]
所述园区综合能源系统的调度模型采用cplex求解。对于加入主动配电网额定pies(园区综合能源系统)调度模型，由于它的目标函数以及约束条件都具有线性化特征，所以可以采用matlab/yalmip中的cplex求解；
[0166]
步骤s4中，
[0167]
主动配电网涉及目标较多，需要兼顾经济性和运行风险可靠性。输入变量也很多，约束条件包含非线性的特征，属于多目标优化问题。
[0168]
所述主动配电网系统的优化调度模型采用多目标优化的理想点法结合和声智能算法求解；
[0169]
先分别求出经济性目标和安全运行目标的最优函数值，然后让各个目标接近各自的理想点，以求取多目标优化问题的最优解，对于最终选取的最优调度模型，采取带权极小
模评价函数来组合调度，根据实际情况需要选择最优调度方案。
[0170][0171]
其中，ω1为主动配电网的经济运行成本目标所占的比重；ω2是安全运行的目标函数所占的比重；f
1*
、为这两个目标的最终理想点。
[0172]
综合流程如下：
[0173]
1)输入参数，输入风电，光伏，负荷，储能等一系列基本参数；
[0174]
2)基于和声算法求取两个目标的各自的最优函数值，并且尽可能逼近理想点；
[0175]
3)构造权重综合函数，考虑经济性和安全性，根据调度的需要，选择合适的权重系数；
[0176]
4)通过一系列潮流计算和机器计算，求取最优主动配电网调度方案。
[0177]
本发明实现了园区综合能源系统和主动配电网系统的协调运行，pies优化调度是实现能源利用效率和系统经济性的重要途径，同时根据实际情况，加入带权函数，可以同时在经济性和系统运行可靠安全性之间获得平衡。
[0178]
以上描述了本发明的具体实施方式。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的方法说明，在不脱离本发明的精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。