[發明專利]一種基于日內-實時滾動控制的配電網源荷快速跟蹤方法

有效

• 申請號: 201910091276.8
• 申請日: 2019-01-30
• 公開（公告）號: CN109765787B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 李鵬;徐箭;袁智勇;付昊博;李巖;廖思陽;徐全;白浩;史訓濤;于力;劉有志;周仕杰
• 申請（專利權）人: 南方電網科學研究院有限責任公司;武漢大學;廣州供電局有限公司
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;H02J3/24
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 彭艷君

本發明涉及配電網控制技術，具體涉及一種基于日內?實時滾動控制的配電網源荷快速跟蹤方法，對配電網中的負荷建立含時變參數的靜態負荷模型，并運用含約束的最小二乘法對負荷模型的參數進行在線辨識，利用所建立的負荷模型推導負荷狀態空間方程；以調度成本最低，在15min時間尺度內進行日內的全局優化，得出經濟性最優的下網點功率；根據所建立的負荷模型以及光伏和儲能出力的模型，建立配電網系統的狀態空間方程；運用多變量廣義預測控制對源荷兩側的出力進行控制，以經濟性最優的下網點功率為參考序列，得出下一時刻的控制指令，形成滾動優化過程；以波動率指標和經濟性指標對控制后的結果進行評價。該方法能提高控制的精度，抑制源荷波動的影響。

技術領域

本發明屬于配電網多時間尺度協調控制技術領域，尤其涉及一種基于日內-實時滾動控制的配電網源荷快速跟蹤方法。

背景技術

隨著分布式能源大量接入配電網、需求側響應機制逐漸完善，配網運行方式趨于多樣化，內部擁有了一定的自我調節能力。但分布式能源出力易受外界環境因素干擾，負荷側由于電動汽車、儲能單元的加入，也會呈現出隨機性、間歇性等不友好的特點，源荷兩側的功率波動性會對配網協調控制方面帶來新的挑戰。若深度挖掘用戶側負荷可調節特性，使其跟蹤分布式能源出力，則在分布式能源出力最大化的同時又能實現對配網主要線路功率波動進行抑制。

對于受外界因素影響較大的間歇式分布式能源，日前預測誤差一般為20％～30％，而小時級的預測誤差也高達15％，若僅依靠日前預測對配網區域制定調度方案，其精度會隨著預測尺度的增加而大幅降低。而各分布式能源出力波動的時間尺度也不盡相同，且每一階段用戶側擁有的可調度柔性負荷資源潛力也不同，因此許多學者不再對單一時間尺度進行研究，而是運用各時間尺度滾動優化的方法制定調度方案，在此方法中上一時間尺度優化的結果將作為下一時間尺度優化的輸入量進行滾動，從而能夠大幅度降低單一時間尺度預測誤差對調度結果帶來的影響。

滾動優化將多時間尺度優化中的各時間尺度聯系在一起，常用的滾動優化算法為模型預測控制(Model Predictive Control,MPC)算法，MPC是一種運用建立預測模型對控制目標進行優化的算法，由于建模較為簡便，愈發受到人們的關注。現有的多時間尺度的消納間歇式能源的方式多屬于靜態的優化，即對某一個時間斷面或未來某個時間點進行優化的過程，而由于模型預測控制算法擁有滾動優化的特點，其可以實現在線控制并將各時間尺度的優化過程聯系在一起。已有文獻運用模型預測算法將15min與5min時間尺度進行滾動優化，從而實現了主動配電網中分布式能源消納最大化；也有文獻基于虛擬儲能系統，將MPC將24h與15min兩個時間尺度滾動優化，實現了智能樓宇系統的可再生能源出力最大化；還有文獻中將日前調度和日內調度運用MPC算法相結合，從而解決了冷熱電多能聯供系統的經濟性調度問題。大多數文獻運用MPC滾動優化時，控制目標多為頻率和電壓，此類指標經過一段時間會趨于平穩，因此對預測模型精度不高，但控制目標為有功功率這類不會趨于穩定的數值時，就需要預測模型具有一定的抗干擾能力和自適應性，廣義預測控制(Generalized PredictiveControl，GPC)是MPC中一種算法，由于其預測模型采用受控自回歸積分滑動平均模型(Controlled Auto-Regressive Integrated Moving Average,CARIMA)，且其運用遞推最小二乘法在線對參數進行辨識，因此對隨機性較大的系統仍具有較好的穩定性和魯棒性。

發明內容

本發明的目的是提供一種通過建立配電網中負荷的靜態模型，運用含約束的最小二乘法對負荷模型的參數進行在線辨識，推導負荷狀態空間方程的方法。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案是：一種基于日內-實時滾動控制的配電網源荷快速跟蹤方法，包括以下步驟：

步驟1、建立含時變參數的靜態負荷模型，并運用含約束的最小二乘法對時變參數進行擬合；

步驟2、根據負荷模型推導電壓變化量和功率變化量之間的關系，確定負荷的控制系數；