[發(fā)明專利]考慮用電需求彈性的多區(qū)域主動(dòng)配電系統(tǒng)調(diào)峰優(yōu)化方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110366783.5
• 申請(qǐng)日: 2021-04-06
• 公開（公告）號(hào): CN112952847B
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 唐昊;曹永倫;王正風(fēng);吳旭;李智;呂凱;譚琦
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 合肥工業(yè)大學(xué);國網(wǎng)安徽省電力有限公司
• 主分類號(hào): H02J3/14
• 分類號(hào): H02J3/14;H02J3/00
• 代理公司: 安徽省合肥新安專利代理有限責(zé)任公司 34101
• 代理人: 陸麗莉;何梅生

1.一種考慮用電需求彈性的多區(qū)域主動(dòng)配電系統(tǒng)調(diào)峰優(yōu)化方法，其特征是按如下步驟進(jìn)行：

步驟1、構(gòu)建多區(qū)域主動(dòng)配電系統(tǒng)，包括：調(diào)度中心、工業(yè)園區(qū)調(diào)度區(qū)域、商業(yè)園區(qū)調(diào)度區(qū)域、市政及居民生活園區(qū)調(diào)度區(qū)域；將所述工業(yè)園區(qū)調(diào)度區(qū)域、商業(yè)園區(qū)調(diào)度區(qū)域、市政及居民生活園區(qū)調(diào)度區(qū)域中的任意一個(gè)調(diào)度區(qū)域記為區(qū)域i；

所述區(qū)域i中包含：第i個(gè)PV發(fā)電單元、第i個(gè)VRB儲(chǔ)能單元、第i個(gè)負(fù)荷調(diào)度單元；所述第i個(gè)負(fù)荷調(diào)度單元的負(fù)荷類型包括：第i個(gè)可削減負(fù)荷、第i個(gè)剛性負(fù)荷；其中，所述工業(yè)園區(qū)調(diào)度區(qū)域中負(fù)荷調(diào)度單元的負(fù)荷類型還包括：可轉(zhuǎn)移負(fù)荷；

步驟2、確定區(qū)域i在調(diào)度日內(nèi)任意決策時(shí)刻t下，電網(wǎng)調(diào)峰需求、光伏出力、各類型負(fù)荷需求基于歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值；其中，電網(wǎng)調(diào)峰需求記為光伏出力記為各類型負(fù)荷需求中的可削減負(fù)荷需求記為和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷需求記為

步驟3、建立工業(yè)、商業(yè)、市政及生活園區(qū)內(nèi)多類型負(fù)荷調(diào)度單元、VRB儲(chǔ)能單元、PV發(fā)電單元的數(shù)學(xué)模型、區(qū)域調(diào)度時(shí)間屬性數(shù)學(xué)模型以及考慮區(qū)域彈性幅度的調(diào)峰任務(wù)分配機(jī)制：

步驟3.1、建立彈性環(huán)境下多區(qū)域各類型負(fù)荷的數(shù)學(xué)模型：

利用式(1)得到區(qū)域i在決策時(shí)刻t下可削減負(fù)荷的最小、最大削減負(fù)荷量約束：

式(1)中，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的可削減負(fù)荷最大削減負(fù)荷量；為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的實(shí)際削減負(fù)荷量；

利用式(2)-式(4)得到可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的出力約束：

式(2)-式(4)中，和分別為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下可轉(zhuǎn)移負(fù)荷最大允許增和最大允許減負(fù)荷量；為區(qū)域i對(duì)應(yīng)的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷在決策時(shí)刻t下的增負(fù)荷量；為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的減負(fù)荷量；

定義從初始時(shí)刻到?jīng)Q策時(shí)刻t過程中，各決策時(shí)刻采取行動(dòng)后的累計(jì)增減負(fù)荷量記為假定單個(gè)調(diào)度日有t_K-1個(gè)決策時(shí)刻，則為剩余時(shí)段t_K-1-t可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的彈性裕度；

利用式(5)和式(6)分別得到區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的裕度約束和轉(zhuǎn)移方向約束從而得到區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷約束

式(5)和式(6)中，a_acctr為彈性裕度系數(shù)；e為自然常數(shù)；α_dir為轉(zhuǎn)移動(dòng)作選取方向系數(shù)；為截止到t-1時(shí)刻的累計(jì)轉(zhuǎn)移增減的負(fù)荷量；為當(dāng)前決策時(shí)刻t可轉(zhuǎn)移負(fù)荷采取動(dòng)作后對(duì)應(yīng)的增減負(fù)荷量，設(shè)定增加負(fù)荷量時(shí)，的值為正，減小負(fù)荷量時(shí)，的值為負(fù)，不動(dòng)作時(shí)，的值為0；

步驟3.2、建立VRB儲(chǔ)能單元出力的數(shù)學(xué)模型：

利用式(7)-式(10)建立在一個(gè)調(diào)度日內(nèi)VRB儲(chǔ)能單元的約束條件，包括：端電壓約束、充放電功率約束、荷電狀態(tài)約束和始末荷電狀態(tài)一致約束：

式(7)-式(10)中，為區(qū)域i的VRB儲(chǔ)能單元的端電壓上、下限，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下VRB儲(chǔ)能單元的最小、最大充放電功率，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下VRB儲(chǔ)能單元的實(shí)際充放電功率，為區(qū)域i的VRB儲(chǔ)能單元的剩余容量約束上限和下限，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下VRB儲(chǔ)能單元的剩余容量，t_s、t_e為調(diào)度日始、末時(shí)刻，C_con為設(shè)定的VRB儲(chǔ)能單元的荷電狀態(tài)期望值；

步驟3.3、建立光伏發(fā)電出力的數(shù)學(xué)模型：

利用式(11)得到區(qū)域i在決策時(shí)刻t下光伏出力功率的預(yù)測(cè)值

式(11)中，η_pv為光電轉(zhuǎn)化效率；n_pv為光伏電池板個(gè)數(shù)；S_pv為光伏電池板接受光照表面積；為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的太陽輻射強(qiáng)度；α_pv為溫度轉(zhuǎn)換系數(shù)，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的室外溫度；

步驟3.4、建立區(qū)域調(diào)度時(shí)間屬性的數(shù)學(xué)模型：

利用式(12)得到區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的時(shí)間屬性T^i,t：

式(12)中，為區(qū)域i的時(shí)間量級(jí)參數(shù)；c為常量；p^i,t為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的出力功率，為區(qū)域i在調(diào)度日的最大出力功率；

步驟3.5、建立考慮區(qū)域彈性幅度的調(diào)峰任務(wù)分配機(jī)制：

設(shè)定區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的彈性幅度為E^i,t，由上界和下界之間的跨度構(gòu)成區(qū)域i的彈性幅度；

步驟4、連續(xù)變量離散化及不確定性隨機(jī)變量動(dòng)態(tài)變化過程的建模：

步驟4.1、建立多區(qū)域電網(wǎng)調(diào)峰需求不確定性模型：

在決策時(shí)刻t，將電網(wǎng)實(shí)時(shí)下發(fā)給區(qū)域i的調(diào)峰需求指令隨機(jī)不確定部分的最大范圍區(qū)間離散為共個(gè)等級(jí)，其中，為以區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的調(diào)峰需求預(yù)測(cè)功率為基礎(chǔ)向上波動(dòng)的最大值，為以區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的調(diào)峰需求預(yù)測(cè)功率為基礎(chǔ)向下波動(dòng)的最大值；為以區(qū)域i調(diào)峰需求預(yù)測(cè)功率為基礎(chǔ)向上、向下波動(dòng)量的最大離散等級(jí)；

利用式(13)得到區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的電網(wǎng)實(shí)際調(diào)峰需求：

式(13)中，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的電網(wǎng)調(diào)峰需求預(yù)測(cè)功率，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的電網(wǎng)調(diào)峰需求不確定部分功率等級(jí)，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的電網(wǎng)調(diào)峰指令不確定部分離散化后的最小單位功率；

步驟4.2、建立光伏出力不確定模型；

將區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的光伏出力不確定部分的最大范圍區(qū)間離散為共個(gè)等級(jí)，其中，為以區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的光伏出力預(yù)測(cè)功率為基礎(chǔ)向上波動(dòng)的最大值，為以區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的光伏出力預(yù)測(cè)功率為基礎(chǔ)向下波動(dòng)的最大值；為以區(qū)域i光伏出力預(yù)測(cè)功率為基礎(chǔ)向上、向下波動(dòng)量的最大離散等級(jí)；

利用式(14)得到區(qū)域i在決策時(shí)刻t下光伏實(shí)際出力

式(14)中，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下光伏出力預(yù)測(cè)功率，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下光伏出力不確定部分的功率等級(jí)；為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下光伏出力不確定部分離散后的最小單位功率；

步驟4.3、建立多區(qū)域各類型負(fù)荷需求不確定模型：

將區(qū)域i在決策時(shí)刻t下可削減負(fù)荷和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷隨機(jī)不確定部分的最大范圍區(qū)間和分別離散為相應(yīng)的狀態(tài)等級(jí)和共和個(gè)等級(jí)，其中，和分別為以區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的可削減負(fù)荷和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷需求預(yù)測(cè)功率為基礎(chǔ)向上波動(dòng)的最大值，和分別為以區(qū)域i在決策時(shí)刻t下的可削減負(fù)荷和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷需求預(yù)測(cè)功率為基礎(chǔ)向下波動(dòng)的最大值；和分別為以區(qū)域i可削減負(fù)荷需求預(yù)測(cè)功率和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷需求預(yù)測(cè)功率為基礎(chǔ)的波動(dòng)量的最大離散等級(jí)；

利用式(15)-式(16)得到區(qū)域i在決策時(shí)刻t下可削減負(fù)荷的實(shí)際需求功率和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的實(shí)際需求功率

式(15)-式(16)中，分別為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下可削減負(fù)荷和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的需求預(yù)測(cè)功率，分別為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下可削減負(fù)荷和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷需求功率不確定部分的功率等級(jí)；分別為區(qū)域i在決策時(shí)刻t下可削減負(fù)荷和可轉(zhuǎn)移負(fù)荷需求功率不確定部分離散后的最小單位功率；

步驟5、將考慮用電需求彈性的多區(qū)域主動(dòng)配電系統(tǒng)調(diào)峰優(yōu)化問題建立成對(duì)應(yīng)的DTMDP模型：

步驟5.1、DTMDP模型的系統(tǒng)狀態(tài)空間及行動(dòng)集：

將一個(gè)調(diào)度日分為k∈{0,1,...,K-1}，共K個(gè)決策周期；每個(gè)決策周期的時(shí)間長(zhǎng)度為Δt，第k個(gè)決策周期的決策時(shí)刻為t_k，調(diào)度日的終止時(shí)刻為t_K-1；

利用式(17)-式(18)得到調(diào)度中心在決策時(shí)刻t_k下的狀態(tài)

式(17)-式(18)中，為決策時(shí)刻t_k下的電網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)峰需求狀態(tài)等級(jí)，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t_k下的環(huán)境信息，由光伏出力狀態(tài)等級(jí)VRB儲(chǔ)能單元充放電狀態(tài)等級(jí)多類型負(fù)荷調(diào)度單元負(fù)荷需求狀態(tài)等級(jí)彈性裕度狀態(tài)等級(jí)和區(qū)域彈性幅度狀態(tài)等級(jí)組成；S_up為調(diào)度中心的狀態(tài)空間，N為區(qū)域數(shù)量；

設(shè)定多類型負(fù)荷包含種類為M，若區(qū)域i不考慮某類型負(fù)荷j，則對(duì)應(yīng)其狀態(tài)數(shù)為0；利用式(19)得到狀態(tài)總數(shù)N_up,s：

式(19)中，N_peak為電網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)峰需求最大狀態(tài)等級(jí)，為區(qū)域i光伏出力最大狀態(tài)等級(jí)，為區(qū)域iVRB儲(chǔ)能單元充放電最大狀態(tài)等級(jí)，為區(qū)域i彈性裕度最大狀態(tài)等級(jí)，為區(qū)域i彈性幅度最大狀態(tài)等級(jí)，為區(qū)域i負(fù)荷需求最大狀態(tài)等級(jí)；

將調(diào)度中心在決策時(shí)刻t_k下隨機(jī)調(diào)峰需求功率的最大區(qū)間離散為0～N_ap-1共N_ap個(gè)等級(jí)，其中，為調(diào)度中心在決策時(shí)刻t_k下總調(diào)峰需求功率，N_ap為調(diào)度中心總調(diào)峰需求最大離散等級(jí)；

利用式(20)得到調(diào)度中心分配給區(qū)域i的調(diào)峰任務(wù)量

式(20)中，為調(diào)度中心在決策時(shí)刻t_k下分配給區(qū)域i的調(diào)峰任務(wù)行動(dòng)；

利用式(21)建立調(diào)峰任務(wù)行動(dòng)分配約束：

式(21)中，A_i為區(qū)域i所有的調(diào)峰任務(wù)動(dòng)作向量的集合；

利用式(22)得到調(diào)度中心在決策時(shí)刻t_k下的行動(dòng)向量

式(22)中，A_up為調(diào)度中心所有動(dòng)作向量的集合，即動(dòng)作集；調(diào)度中心的行動(dòng)總數(shù)為N_up,a＝N_ap；

利用式(23)得到區(qū)域i在決策時(shí)刻t_k下的狀態(tài)

式(23)中，為區(qū)域i的狀態(tài)空間；

利用式(24)得到區(qū)域i的狀態(tài)總數(shù)

利用式(25)得到區(qū)域i在決策時(shí)刻t_k下的行動(dòng)

式(25)中，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t_k下VRB儲(chǔ)能單元?jiǎng)幼鳎N取值分別為放電動(dòng)作、閑置動(dòng)作和充電動(dòng)作；為區(qū)域i在決策時(shí)刻t_k下負(fù)荷調(diào)度單元調(diào)整動(dòng)作，包括可削減負(fù)荷的削減動(dòng)作可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的轉(zhuǎn)移動(dòng)作為區(qū)域i在決策時(shí)刻t_k下不同激勵(lì)控制動(dòng)作；為區(qū)域i內(nèi)的所有動(dòng)作向量的集合，即區(qū)域i的動(dòng)作集；

利用式(26)得到區(qū)域i的動(dòng)作總數(shù)

步驟5.2、定義DTMDP模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程：

利用式(27)建立VRB儲(chǔ)能單元的荷電狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程：

式(27)中，N為電堆串聯(lián)單體電池個(gè)數(shù)，I_d為充放電電流，為VRB儲(chǔ)能單元總?cè)萘?；為區(qū)域i的VRB儲(chǔ)能單元在當(dāng)前決策時(shí)刻t_k下的荷電狀態(tài)，為VRB儲(chǔ)能單元采取充放電動(dòng)作后的荷電狀態(tài)；

利用式(28)建立可削減負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程：

式(28)中，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t_k下采取削減動(dòng)作后的可削減負(fù)荷需求情況，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t_k的可削減負(fù)荷需求預(yù)測(cè)功率，決策時(shí)刻t_k下可削減負(fù)荷需求不確定部分；

利用式(29)建立可轉(zhuǎn)移負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程：

式(29)中，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t_k下采取轉(zhuǎn)移動(dòng)作后的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷需求情況，為區(qū)域i在末決策時(shí)刻t_K-1下采取的轉(zhuǎn)移動(dòng)作，為區(qū)域i在決策時(shí)刻t_k的可轉(zhuǎn)移負(fù)荷需求預(yù)測(cè)功率，為決策時(shí)刻t_k下可轉(zhuǎn)移負(fù)荷需求不確定部分；

步驟5.3、建立DTMDP模型的目標(biāo)函數(shù)：

利用式(30)得到?jīng)Q策周期k內(nèi)上層代價(jià)

式(30)中，c^i,k為區(qū)域i在決策周期k狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程中產(chǎn)生的代價(jià)；

利用式(31)建立違反VRB儲(chǔ)能單元的始末荷電狀態(tài)一致約束的代價(jià)：

式(31)中，為VRB儲(chǔ)能單元末狀態(tài)權(quán)值系數(shù)，和分別為末決策時(shí)刻VRB儲(chǔ)能單元實(shí)際容量等級(jí)和設(shè)定期望達(dá)到的容量等級(jí)；

步驟5.4、建立DTMDP模型的優(yōu)化目標(biāo)：

利用式(32)得到調(diào)度中心在策略π_up下以初始狀態(tài)為s₀的有限時(shí)段內(nèi)優(yōu)化性能準(zhǔn)則

上層優(yōu)化目標(biāo)為在策略集Ω_up中找到最優(yōu)策略

利用式(33)得到區(qū)域i在策略π_dow,i下以初始狀態(tài)為s₀的有限時(shí)段內(nèi)優(yōu)化性能準(zhǔn)則

下層優(yōu)化目標(biāo)為在策略集Ω_dow,i中找到最優(yōu)策略

步驟6、采用基于模擬退火的Q學(xué)習(xí)對(duì)步驟5所建立的DTMDP模型進(jìn)行求解；

首先對(duì)DTMDP模型的參數(shù)、學(xué)習(xí)參數(shù)、上下層Q值表、當(dāng)前學(xué)習(xí)步數(shù)及決策周期進(jìn)行初始化；然后上、下層依據(jù)策略隨機(jī)選取當(dāng)前狀態(tài)對(duì)應(yīng)行動(dòng)，產(chǎn)生對(duì)應(yīng)代價(jià)，并更新Q值表；反復(fù)迭代更新Q值表，直至滿足終止條件時(shí)，得到一個(gè)調(diào)度日內(nèi)滿足調(diào)度中心調(diào)峰需求的各決策周期下各調(diào)度資源的調(diào)度策略。