一種多能耦合輸配網(wǎng)多目標(biāo)隨機(jī)模糊動(dòng)態(tài)最優(yōu)能量流建模與求解方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于能源互聯(lián)下電力系統(tǒng)日前調(diào)度計(jì)劃研究領(lǐng)域，設(shè)及一種多能禪合輸配 網(wǎng)多目標(biāo)隨機(jī)模糊動(dòng)態(tài)最優(yōu)能量流建模與求解方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 能源互聯(lián)網(wǎng)背景下，主動(dòng)配網(wǎng)（active distribution network，ADN)中分布式可 再生能源和能源樞紐（energy hub,EH)的發(fā)展有助于實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排和多能源綜合高效利 用。多能源系統(tǒng)的源荷側(cè)功率注入具有不確定性和明顯時(shí)空差異，而傳統(tǒng)調(diào)度方法中禁止 配網(wǎng)向輸電網(wǎng)（transmission system,TS)倒送功率，導(dǎo)致部分可再生能源難W就地消納而 被削減，因而主動(dòng)配網(wǎng)與輸電網(wǎng)的饋線功率交互是必然趨勢(shì)。基于此，充分利用TS為載體， 在安全約束下協(xié)同調(diào)度TS與各個(gè)ADN，從而促進(jìn)廣域范圍內(nèi)的綜合能源的時(shí)空互補(bǔ)，對(duì)多能 源綜合利用及可再生能源消納有一定意義。
[0003] 在W往的調(diào)度模型中常W輸電網(wǎng)或配網(wǎng)分別為研究對(duì)象，輸電網(wǎng)分析時(shí)將配網(wǎng)等 值為PQ負(fù)荷節(jié)點(diǎn)，配網(wǎng)分析時(shí)將輸電網(wǎng)等值為無(wú)窮大電源，且不考慮輸電網(wǎng)和配網(wǎng)競(jìng)爭(zhēng)及 主動(dòng)配網(wǎng)內(nèi)部多能源禪合。近年來(lái)已有學(xué)者著眼于輸、配網(wǎng)的一體化調(diào)度問(wèn)題研究，基于奔 德斯分解、體系工程理念(system Of systems,SoS)等，將其描述為分解協(xié)調(diào)機(jī)組組合優(yōu)化 模型并通過(guò)迭代尋優(yōu)算法求解。電、氣、熱等多能源通過(guò)EH進(jìn)行禪合轉(zhuǎn)化與供應(yīng)，為此有學(xué) 者開展了相應(yīng)的EH建模與調(diào)度研究。也有學(xué)者立足于天然氣網(wǎng)和電力網(wǎng)通過(guò)EH禪合互聯(lián)的 現(xiàn)象，研究了多能源混合能量流的分析方法，并分析網(wǎng)絡(luò)能量交互信息特征。
[0004] 綜上，研究能源互聯(lián)下輸配網(wǎng)的多目標(biāo)隨機(jī)模糊動(dòng)態(tài)最優(yōu)能量流模型及其求解方 法，W綜合協(xié)調(diào)輸配各方在滿足系統(tǒng)靜態(tài)安全穩(wěn)定前提下生產(chǎn)費(fèi)用、污染氣體排放、可再生 能源消納W及線路損耗等多目標(biāo)最優(yōu)，在現(xiàn)有技術(shù)中鮮有報(bào)道，卻是廣域能源互聯(lián)背景下 電力系統(tǒng)日前調(diào)度方法的一項(xiàng)必要研究?jī)?nèi)容。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 要解決的技術(shù)問(wèn)題:針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明"一種多能禪合輸配網(wǎng)多目標(biāo)隨 機(jī)模糊動(dòng)態(tài)最優(yōu)能量流建模與求解方法"，提出對(duì)能源互聯(lián)下電力系統(tǒng)源荷側(cè)多能源的多 重不確定注入的現(xiàn)象，基于SoS思想構(gòu)建多能禪合主動(dòng)配網(wǎng)與輸電網(wǎng)集成系統(tǒng)的多目標(biāo)最 優(yōu)能量流模型并研究其求解步驟方法，旨在為能源互聯(lián)背景下廣域能源時(shí)空互補(bǔ)消納調(diào)度 方法提供理論參考。
[0006] 技術(shù)方案：一種多能禪合輸配網(wǎng)多目標(biāo)隨機(jī)模糊動(dòng)態(tài)最優(yōu)能量流建模與求解方 法，該方法包括如下步驟：
[0007] 步驟1:獲取系統(tǒng)在調(diào)度周期內(nèi)的基本數(shù)據(jù)，并通過(guò)歷史數(shù)據(jù)挖掘獲取規(guī)?；L(fēng)電 出力、分布式電源出力及多能源負(fù)荷等的隨機(jī)模糊時(shí)空序列模型。
[000引步驟2: WTS與各ADN在共聯(lián)節(jié)點(diǎn)集合的功率和電壓為共享變量，構(gòu)建靜態(tài)安全約 束下兼顧經(jīng)濟(jì)、低碳、可再生能源消納、降損等多目標(biāo)的SoS動(dòng)態(tài)最優(yōu)能量流模型。
[0009] 步驟3:通過(guò)隨機(jī)模糊模擬獲取多能源源荷時(shí)空序列預(yù)測(cè)值，判斷ADN的不同運(yùn)行 模式，采用基于近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃與NSGA-n的改進(jìn)SoS分層優(yōu)化算法，獲取化reto解集、最優(yōu)折 衷解及對(duì)應(yīng)能量流結(jié)果。
[0010] 有益效果:本發(fā)明適應(yīng)多能源接入發(fā)展趨勢(shì)，在滿足系統(tǒng)靜態(tài)安全穩(wěn)定前提下，有 效實(shí)現(xiàn)輸配各方日前調(diào)度綜合協(xié)調(diào)優(yōu)化。
【附圖說(shuō)明】
[0011] 圖1:本發(fā)明一種多能禪合輸配網(wǎng)多目標(biāo)隨機(jī)模糊動(dòng)態(tài)最優(yōu)能量流建模與求解方 法實(shí)施流程；
[0012] 圖2:本發(fā)明的實(shí)例能源系統(tǒng)示意圖；
[0013] 圖3:本發(fā)明的多目標(biāo)隨機(jī)模糊動(dòng)態(tài)最優(yōu)能量流的求解算法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0014] 下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳述。
[0015] 本發(fā)明提出的一種多能禪合輸配網(wǎng)多目標(biāo)隨機(jī)模糊動(dòng)態(tài)最優(yōu)能量流建模與求解 方法，其整體實(shí)施流程見圖1，下面W某能源系統(tǒng)為具體實(shí)施例對(duì)其行詳細(xì)說(shuō)明，其示意圖 見圖2。實(shí)施例用于說(shuō)明但不限于本發(fā)明。
[0016] 步驟1:獲取系統(tǒng)在調(diào)度周期內(nèi)的基本數(shù)據(jù)，并通過(guò)歷史數(shù)據(jù)挖掘獲取規(guī)?；L(fēng)電 出力、分布式電源出力及多能源負(fù)荷等的隨機(jī)模糊時(shí)空序列模型。
[0017] 獲取TS、各個(gè)ADN、天然氣網(wǎng)在調(diào)度周期內(nèi)的基本拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、支路阻抗、火電機(jī)組出 力限額等基本信息和數(shù)據(jù);基于對(duì)不同時(shí)間/地域的風(fēng)速、光照強(qiáng)度、電/氣/熱負(fù)荷歷史數(shù) 據(jù)挖掘與分布參數(shù)擬合，獲得隨機(jī)模糊時(shí)空序列模型及其機(jī)會(huì)測(cè)度函數(shù)描述規(guī)模化風(fēng)電 場(chǎng)、分布式電源、多能源負(fù)荷等。
[0018] 步驟2: WTS與各ADN在共聯(lián)節(jié)點(diǎn)集合的功率和電壓為共享變量，構(gòu)建靜態(tài)安全約 束下兼顧經(jīng)濟(jì)、低碳、可再生能源消納、降損等多目標(biāo)的SoS動(dòng)態(tài)最優(yōu)能量流模型。
[0019] 首先對(duì)模型中出現(xiàn)的主要指代、變量及下標(biāo)等進(jìn)行說(shuō)明如下：
[0020] T 輸電網(wǎng)（TS);
[0021] D 主動(dòng)配網(wǎng)（ADN);
[0022] H 能源樞紐化H);
[0023] t 時(shí)段；
[0024] i TS節(jié)點(diǎn)編號(hào)；
[0025] j ADN內(nèi)部節(jié)點(diǎn)編號(hào)；
[00%] k 天然氣網(wǎng)節(jié)點(diǎn)編號(hào)；
[0027]巫T TS節(jié)點(diǎn)集合；
[002引 Ot-G TS中與火電機(jī)組的節(jié)點(diǎn)集合，(1\,,(三(!\;
[0029] 〇T-tD TS中與傳統(tǒng)配網(wǎng)相連節(jié)點(diǎn)集合，口Vif) G ;
[0030] Ot-D TS中與ADN相連節(jié)點(diǎn)集合，中T-D G聽-;
[0031] Od ADN內(nèi)部節(jié)點(diǎn)集合；
[0032] Od-H ADN內(nèi)部與天然氣網(wǎng)相連節(jié)點(diǎn)，即EH節(jié)點(diǎn)集合；
[0033] Xt TS局部決策變量向量，火電有功出力、電壓、風(fēng)電消納功率等；
[0034] yt ADN局部決策變量向量，即其下DG的消納功率、EH節(jié)點(diǎn)天然氣流入量、電功 率流入量及運(yùn)行模式參數(shù)等；
[00對(duì) Zt TS與ADN共享變量向量Zt= KPLi,t，Ui,t) lie巫t-d}，即連接節(jié)點(diǎn)的有功功 率、電壓，是決策變量的子集。
[0036] 本發(fā)明構(gòu)建的一種多能禪合輸配網(wǎng)多目標(biāo)隨機(jī)模糊動(dòng)態(tài)最優(yōu)能量流模型如下：
[0037] (1)上層:TS優(yōu)化模型 [003引 1)目標(biāo)函數(shù)：
[0039] a)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)
[0040] TS的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)可描述為最大化購(gòu)/售電環(huán)節(jié)的利益，購(gòu)買行為包括從火電廠和可 倒送功率的ADN購(gòu)電，銷售行為包括向作為負(fù)荷的ADN和傳統(tǒng)配網(wǎng)售電，風(fēng)電場(chǎng)的成本額外 考慮。
[0042]其中：ai、bi、ci為位于節(jié)點(diǎn)i的發(fā)電機(jī)組發(fā)電成本參數(shù);PGi,t為位于節(jié)點(diǎn)i的發(fā)電機(jī) 組的有功出力，流入節(jié)點(diǎn)為正;Pli,t為位于節(jié)點(diǎn)i的配網(wǎng)負(fù)荷功率，流出節(jié)點(diǎn)為正，即從輸電 網(wǎng)流向配網(wǎng)為正方向，則ADN作為電源時(shí)，PLi, t<0，上式第二項(xiàng)計(jì)及負(fù)號(hào)W后為正，表示TS 從該ADN方購(gòu)電點(diǎn)與Pi分別表示ADN與傳統(tǒng)配網(wǎng)的售(購(gòu))電費(fèi)用，均為正數(shù)， '穿-10, ADN作為負(fù)荷，TS向其售電 [00創(chuàng)霉='穿崎，巧以<化ADN作為電源，TS從其賄電，一般穿seu卓滬"y。 砍 也.,=0, ADN作為孤島，二者無(wú)交易
[0044] b)低碳目標(biāo)
[0045] 描述為火電機(jī)組CO油巧義最小化。
Uj
[0047]其中：曰1、01、y功位于節(jié)點(diǎn)i的發(fā)電機(jī)組C〇2排放參數(shù)。
[004引C)可再生能源消納目標(biāo)
[0049]描述為規(guī)?；L(fēng)電場(chǎng)的出力消納最大。
(3)
[0化1]其中：巧畏，,表示風(fēng)電場(chǎng)預(yù)測(cè)出力，Pwc,t為其實(shí)際出力。
[0052] d)降損目標(biāo)
[0053] 描述為TS的網(wǎng)絡(luò)有功損耗最小。
[0化4] (4)
[0055]其中：Ui,t表示節(jié)點(diǎn)i的電壓;bi表示與節(jié)點(diǎn)i相連的節(jié)點(diǎn)，其集合為Tt，化i,t表示節(jié) 點(diǎn)bi的電壓;Gi,bi,t與Bi,bi,t分別表示節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)bi連接支路的電導(dǎo)與電納；Si,bi,t表示相 角差。
[0化6] 2)約束條件：
[0057] a)功率平衡約束
[0058] 對(duì)于TS中與ADN共聯(lián)節(jié)點(diǎn)（即共享變量Zt設(shè)及節(jié)點(diǎn)）：
15)
[0060]對(duì)于TS的其他節(jié)點(diǎn)：
(俄
[0062] 式(5)與(6)的區(qū)別在于，式(5)中扣i,t與Ui,t是TS決策變量的一部分。
[0063] b)節(jié)點(diǎn)電壓上下限約束
[0064] 和戸巧對(duì)0 (7)：
[0065] C)支路傳輸功率約束
[0066] &血.，叫r，化化' （8)
[0067] d) TS與ADN連接饋線功率約束
[006引 也,'Nr (9)
[0069] e)火電機(jī)組約束
[0070] 包括發(fā)電機(jī)有功出力上下限、無(wú)功出力上下限、爬坡約束。
[0071] 錯(cuò)。這尸郵零郝 HO)
[0072] 公r《免含巧CU)
[0073] -A背。。含巧J,'",-冷',含 A/S^z'，f (12)
[0074] f)系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用
[0075] 按系統(tǒng)最大負(fù)荷巧的某百分比U考慮系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)備用，由火電機(jī)組承擔(dān)。
[0076] 巧還1,。
[0077] g)節(jié)點(diǎn)靜態(tài)安全穩(wěn)定裕度約束 [007引 (Ai護(hù)+ BiP + q-往)ciP>^f {A戶+ 技;P+C,y!P C 14)
[0079] 其中，（巧:,:，也1,0是無(wú)功負(fù)荷為也1,擁的電壓崩潰點(diǎn)，41、81心分別為節(jié)點(diǎn)1的口-9-V靜態(tài)電壓穩(wěn)定邊界表達(dá)式系數(shù)，尸 2 +公,尸+CM尸是最大的負(fù)荷裕度，入為穩(wěn)定性裕 JO 度。
[0080] (2)下層:ADN優(yōu)化模型（W位于TS節(jié)點(diǎn)i的ADN為研究對(duì)象）
[0081 ] 1)目標(biāo)函數(shù)：
[0082] a)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)
[0083] ADN的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)描述為購(gòu)電費(fèi)用最小，包括從主網(wǎng)和從其內(nèi)部分布式能源的購(gòu)電 費(fèi)用。
[0084] T f 、 min乂快，Z,) = 1血1玄安-也,十S《肪，成任,V (15) V 戶啞凸 J
[0085] 其中，Cdg J表示ADN從分布式能源處購(gòu)電的電價(jià)，時(shí)Gj , t表示分布式能源出力。 -祭sell, /^。,>0，ADNHi^ 為負(fù)荷，從了8賄電
[0086] 同樣有各='備Tbuy,巧" <化ADN作為電源，向TS售電。 化 也,,=化ADN作為孤島，二者無(wú)交易
[0087] 關(guān)于ADN運(yùn)行模式及其確定將在步驟3的算法闡述中進(jìn)行詳細(xì)討論。
[00則 b)低碳目標(biāo)
[0089]描述為ADN下邸節(jié)點(diǎn)的熱電聯(lián)供機(jī)組燃?xì)廨啓C(jī)的CO油巧義量最小。
(化）
[0091] 其中6EH表示EH節(jié)點(diǎn)的熱電聯(lián)供機(jī)組燃?xì)廨啓C(jī)的CO油巧義系數(shù)，Cge表示天然氣能源 轉(zhuǎn)化為電功率的轉(zhuǎn)化系數(shù)，Pg^t表示天然氣流入量
[0092] C)可再生能源消納目標(biāo)
[0093] 描述為ADN的風(fēng)/光分布式可再生能源出力消納最大。
[00M]其中，Pdw,t和f苗分別為分布式電源的實(shí)際上網(wǎng)功率和預(yù)測(cè)功率。 (17)
[0096] d)降損目標(biāo)
[0097] 描述為ADN的網(wǎng)絡(luò)有功損耗最小。
[009引 /.=1L:邱口 齡-[0
[0099] 2)約束條件：
[0100] a)ADN節(jié)點(diǎn)功率平衡約束
[0