CN105958550A - 基于分布式电源的智能电力控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于分布式电源的智能电力控制方法，包括：利用EMS对智能分布式电网的各个发电装置、储能装置和负载进行数据采集，根据预设控制策略做出相应决策，再将决策指令传输给设备控制器，以使设备控制器根据相应指令控制分布式发电装置、储能装置和负载，完成电力协调控制和优化。本发明提出的基于分布式电源的智能电力控制方法，根据负载需求实现资源的分配和电能控制，实现远程***监控和数据采集处理，解决了数据集中处理而造成的高负载低效率，确保智能分布式电网经济、可靠、高效、安全运行。

Description

基于分布式电源的智能电力控制方法

技术领域

本发明涉及电能控制，特别涉及一种分布式电源的电力控制方法。

背景技术

随着电力需求的不断攀升，集中式供电为主体的大型电网显现出越来越多的弊端：输变电难度大，受攻击安全性低，偏远地区架设成本高。而分布式发电一般采用的是清洁能源，污染少且利用率高，除此之外，其对大电网还具有平衡的作用且安装便捷，由此成为了大电网的有效补充。但随着大量分散的小容量分布式电源接入大电网，对***的控制将造成严重考验，而大容量不可控的分布式能源，如光伏电站的接入也将冲击着输电网的安全可靠运行。为平衡分布式电源间歇性造成的功率波动，通过对分布式电网内各分布式电源出力的调整可发实现能源的充分利用。作为智能分布式电网的核心控制部分，EMS实现不同时段资源的优化分配和智能分布式电网的经济可靠运行，是保障智能分布式电网优质高效运行的重要支撑。目前已有技术多基于静态情况下，结构固定不变，采用的是以中央控制器为中心的集中控制，只具备简单的数据采集监测、装置投切，基本不能实现各分布式发电的协调控制，可见传统功能单一且低效率的集中式控制已不再适应新布局的要求。

发明内容

为解决上述现有技术所存在的问题，本发明提出了一种基于分布式电源的智能电力控制方法，包括：

利用EMS对智能分布式电网的各个发电装置、储能装置和负载进行数据采集，根据预设控制策略做出相应决策，再将决策指令传输给设备控制器，以使设备控制器根据相应指令控制分布式发电装置、储能装置和负载，完成电力协调控制和优化。

优选地，所述智能分布式电网包括光伏电机、热电机组、储能装置、负载、EMS及继电保护装置；智能分布式电网通过母线将各单元连接起来，并通过变压器和大电网连接；其中所述光伏电机实现对太阳能的跟踪并给储能装置充放电，然后经过逆变器连接交流母线；光伏阵列控制器接收EMS的调度出力指令，运用光伏发电的有功无功的解耦控制，实现光伏电机的出力调整；所述储能装置对***进行短时供电，根据EMS的调度指令来进行储能装置的充放电管理；所述热电机组通过自身控制发出交流电直接与交流母线连接，作为备用发电装置，配合智能分布式电网的电力控制进行启停；所述负载分为可间断负载和不可间断负载，EMS并对负载实施需求侧管理，优先保障不可间断负载的功率需求；所述智能分布式电网通过公共连接点及主分隔器进行并网和隔离的两种运行方式的切换，并网方式下实现能量的双向流动，隔离时智能分布式电网自治运行；当智能分布式电网不能满足负载需求时，公共连接点将合上主分隔器，将智能分布式电网与大电网相连，此时的智能分布式电网就相当于大电网的可控负载，由大电网向智能分布式电网供电；所述EMS检测到各分布式电力单元的输出功率、储能装置的充放电状态，负载的功率，单元节点电能质量信息，在满足运行条件以及储能等物理设备的电气特性的约束条件下，将这些数据进行分析处理，协调智能分布式电网内部分布式电源和负载等模块的工作，优化智能分布式电网能量的流动和利用，以最小的工作运行成本向用户负载提供满足所需质量的电能，实现***的优化与调度。

优选地，所述电能质量信息通过以下步骤进行评估，首先确定电能质量指标的隶属值函数，再对各项指标的隶属值赋予权值，将加权评估值作为电能质量评估值，具体包括：

将电压等级的各项指标偏差等分为五个等级，对各项指标采用以下隶属度函数：

λ＝1/(α·x^β)，λ为隶属值；x为电能质量指标偏差；α和β是可调变量；

当隶属度函数值为0.5时对应于各项指标偏差合格临界值；

计算得到隶属度向量A＝[λ₁，λ₂，λ₃，λ₄，λ₅，λ₆]，

λ₁-λ₆分别为电压偏差、频率偏差、电压波动、电压瞬变、谐波畸变、不平衡度的隶属值；

权值n_i依据当隶属值越低时，指标质量越差，其权值越大，定义为：

$\begin{array}{cc}{n}_i=\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_i}/\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{1}{{\mathrm{\λ}}_k}& i=1,2,...n\end{array}$

得到向量N＝[n₁,n₂,n₃,n₄,n₅,n₆]

令电能质量评估值为δ，若存在λ_i<0.5，则δ＝min{λ_i}；若对于任意i，λ_i>0.5全部成立，则δ＝N·A^T。

本发明相比现有技术，具有以下优点：

本发明提出的基于分布式电源的智能电力控制方法，根据负载需求实现资源的分配和电能控制，实现远程***监控和数据采集处理，解决了数据集中处理而造成的高负载低效率，确保智能分布式电网经济、可靠、高效、安全运行。

具体实施方式

下文提供对本发明一个或者多个实施例的详细描述。结合这样的实施例描述本发明，但是本发明不限于任何实施例。本发明的范围仅由权利要求书限定，并且本发明涵盖诸多替代、修改和等同物。在下文描述中阐述诸多具体细节以便提供对本发明的透彻理解。出于示例的目的而提供这些细节，并且无这些具体细节中的一些或者所有细节也可以根据权利要求书实现本发明。

本发明以下文智能分布式电网为例，分布式电网由光伏电机、热电机组、储能装置、负载、EMS及继电保护装置构成。光伏发电是智能分布式电网的供电途径，储能装置和热电机组的作为备用机组消除***的动态特性引起功率供需的不平衡，改善电能质量，保证智能分布式电网的稳定运行。

控制***采用分层控制，上层控制由EMS完成，底层控制是由对分布式发电装置、负载等直接进行控制的电力电子装置实现。EMS对分布式电网的各个发电装置和负载进行数据采集，通过电力控制策略针对不同环境做出不同决策再将决策指令传输给设备控制器，完成电力协调控制，设备控制器通过接受上层决策指令控制分布式发电装置和负载投切。智能分布式电网通过0.4kv电压等级的母线将各单元连接起来，并通过一个0.4/10kv变压器和大电网连接。具体地：

光伏电机：利用控制器实现对太阳能的跟踪并给储能装置充放电，然后经过逆变器连接交流母线。光伏阵列控制器接收EMS的调度出力指令，运用光伏发电的有功无功的解耦控制，实现光伏电机的出力调整。

储能装置：对***的短时供电，电力调度和改善***的电能质量具有重要作用。而其实现就是对储能装置的充放电器进行管理，充放电控制器是根据EMS的调度指令来进行储能装置的充放电管理。

热电机组：通过自身控制发出交流电直接与交流母线连接。作为极端天气供电的备用发电装置，配合智能分布式电网的电力控制合理的启停热电机组。

逆变器：使分布式能源发出的电力符合并网要求，如光伏和储能装置发出的电都是直流电，将直流电能转换成符合交流母线要求的交流电，并且能参与EMS的调度控制。

负载：分为可间断负载和不可间断负载，并对负载实施需求侧管理，优先保障不可间断负载的功率需求，其次是可间断负载。

公共连接点及主分隔器：用于智能分布式电网的并网和隔离的两种运行方式的切换。并网方式下实现能量的双向流动。隔离时，智能分布式电网自治运行。当智能分布式电网不能满足负载需求时，公共连接点将合上主分隔器，将智能分布式电网与大电网相连，此时的智能分布式电网就相当于大电网的一个可控负载，由大电网向智能分布式电网供电。

EMS：通过数据采集***检测到各分布式电力单元的输出功率、储能装置的充放电状态，负载的功率，单元节点电能质量信息等，在满足运行条件以及储能等物理设备的电气特性等约束条件下，将这些数据进行分析处理，协调智能分布式电网内部分布式电源和负载等模块的工作，优化智能分布式电网能量的流动和利用，以最小的工作运行成本向用户负载提供满足需求质量的电能，实现***的优化与调度。

上述配备EMS的智能分布式电网具有良好的开放性和兼容性，随着光伏组件、热电机组的增加或退出，只需要增加或配备新的控制设备即可，具有较好的即插即用的功能。

本发明的EMS内部架构包括应用层、平台层、操作***层和设备层；平台层是由分布式通信网络层、数据库层组成，分布式通信网络是整个智能分布式电网通信的网络，其承担着EMS与分布式电网的各个发电装置、负载的信息传输；数据库层是由***的数据库平台构成。

根据智能分布式电网特点，EMS将功能应用模块分为五个模块，分别为用户交互、估算模块、电网分析、电能控制和***管理。

1)用户交互模块实现用户和EMS的交互，即***的用户交互界面，它包含***拓扑结构、实时操作、数据监测和事故报警。通过交互界面能够显示智能分布式电网的拓扑结构和所有电气元件的接入状态，并能实时操作开关；数据监测通过各种采集设备采集数据，再由通信通道进行数据传输，数据传输到计算机，再由交互界面进行实时显示以及数据库储存；事故报警包括当智能分布式电网即将或已发生故障时，***通过安全分析以及故障诊断等快速准确的确定故障，交互界面紧急发出报警。

2)估算模块包括负载估算、发电估算、电价估算和估算统计四个部分。对环境、负载、发电和电价进行估算，为之后的出力调整、电能控制模块等提供数据。估算统计包括统计估算数据，给实际数据提供参考，得出误差报表、数据分析。

3)电网分析模块包括潮流计算、电能质量评估、安全分析和数据分析。其中电能质量评估包括根据电能质量评估指标，包括电压偏差、频率偏差、谐波含量、电压波动、电压瞬变和三相不平衡，给出评估模型；潮流计算包括根据电网的接线方式与参数及运行条件，计算***稳态运行各母线电压、各支路电流与功率及网损，用以得出***规划和运行中提出的各种问题；安全分析包括在校验电力***各元件是否过载，各节点电压是否在允许范围之内以及电能质量评估是否合格，即用预先确定的安全约束条件来校核。如果约束条件不满足，则发出报警信号和显示，本发明采用对电能质量评估确定安全约束条件，如果电能质量评估不合格则***报警；数据分析是就是对数据库储存的数据按时间和***要求统计分析，包括报表数据、各类数据的趋势曲线等并通过文字、图形、颜色等进行显示或保存。

4)电能控制模块，包含并网电力控制、隔离电力控制、故障诊断和储能、负载管理。在隔离电力控制中，本发明通过即时调度提高智能分布式电网的电能质量，针对供电频率监测和调整，通过对逆变器两种控制的调节实现***的频率稳定；故障诊断包括根据电力***故障分析及继电保护等知识来识别故障的元件位置、类型和误动作的装置。数据监测采集的实时数据和估算模块估算的数据提供给电能控制模块使用，电网分析模块通过数据监测采集的数据分析后提供给电能控制模块模块，而电网分析、电能控制模块和数据监测均可根据***需求通过通信接口将决策指令发送给现场设备。

EMS基于智能分布式电网运行，由各类功能应用模块共同完成智能分布式电网电力控制。首先对EMS分解为多个相对独立而简单的子模块。对各子模块抽象为各单个节点。将各分布式发电子模块物理节点一一映射为基本元件节点，再在提炼节点共性上，针对各功能子模块抽象为相应的功能单个节点。最后，为完成***任务将单个节点采用某种结构组合起来，再利用协作策略、***结构、通信方式来实现多节点协作。

本发明将单个节点分为两类节点：基本的智能分布式电网元件节点、参与功能应用的功能节点。元件节点是从智能分布式电网中各分布式发电的物理节点一一映射得到，对分布式电网的各个发电装置和负载进行电力控制。其可分为两类：电源节点和负载节点。电源节点又分为：光伏节点；储能装置节点；热电机组节点。

光伏节点实现对光伏电机的电力控制。本发明考虑光照强度和温度的前提下完成光伏阵列在最大功率跟踪点运行，其输出功率模型如下：

P_out＝V_mI_mG_AC(1-cAT)(1+b(G_AC/G_STC-1))(1+aΔT)/1000G_STC

ΔT＝T+0.03G_AC-T_r

b＝7.07×0.00001×G_AC

式中：P_out为光伏阵列输出功率；V_m为光伏阵列开路电压；I_m为光伏阵列短路电流；G_AC为照射强度；G_STC为标准测试条件的光照强度，为1000W/m²；T为温度；T_r为标准测试条件下的温度即25℃；a、c为功率温度系数。

储能装置节点负责对储能装置储能装置的电力控制。通过接口感知环境信息并存储在数据库；根据需求实现部分信息本地处理；采用储能装置功率模型估算储能装置状态；与单个节点交互获取信息并作出响应，对现场设备发送控制指令调整储能装置充放电功率维持智能分布式电网的电压频率平衡。

热电机组节点当***功率不足时才被激活并进行能量优化。

负载节点负责对负载的管理。通过接口感知环境信息并存储在数据库；根据需求实现部分信息本地处理；估算负载需求；与单个节点交互获取信息并作出响应，对现场设备发送切换控制指令维持功率平衡。

本发明采用的电能质量评估方法将电能质量进行加权评估且能得到连续的数值，减小了主观因素的影响。首先确定电能质量指标的隶属值函数，再对各项指标的隶属值赋予权值，进行加权评估，本发明将加权评估值作为电能质量评估值。

将电压等级的各项指标偏差等分为五个等级，对各项指标采用以下隶属度函数：

λ＝1/(α·x^β)，λ为隶属值；x为电能质量指标偏差；α和β是可调变量；当隶属度函数值为0.5时对应于各项指标偏差合格临界值。计算得到隶属度向量A＝[λ₁，λ₂，λ₃，λ₄，λ₅，λ₆]，λ₁-λ₆分别为电压偏差、频率偏差、电压波动、电压瞬变、谐波畸变、不平衡度的隶属值。

权值n_i依据的是当隶属值越低时，指标质量越差，其权值越大，定义为：

$\begin{array}{cc}{n}_i=\frac{1}{{\mathrm{\&lambda;}}_i}/\underset{k=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}\frac{1}{{\mathrm{\&lambda;}}_k}& i=1,2,...n\end{array}$

得到向量N＝[n₁,n₂,n₃,n₄,n₅,n₆]

令电能质量评估值为δ，若存在λ_i<0.5，则δ＝min{λ_i}；若对于任意i，λ_i>0.5全部成立，则δ＝N·A^T

多节点智能分布式电网EMS是基于分布式网络结构的***，功能节点全部配置在主控中心，而各元件节点分布在分布式电网的各个发电装置所在地的计算机中，通过通信网络将功能节点与各元件节点互联，在主控中心和各分布式端分别建立了数据库和用户交互界面进行数据储存和***监控。

以下针对大电网正常运行以及大电网调度请求的情况，给出其电力控制策略。

大电网正常运行时，以15min时间尺度对光伏发电进行计算，假定Pmax_pv为光伏发电最大输出功率，P_l为负载功率，P_bto为储能装置放电功率，P_bti为储能装置充电功率。为保证智能分布式电网运行的最大效益，光伏发电机组处于最大功率点运行，热电机组处于停止状态。储能装置的运行状况以电价估算而定，若电价略高或处于平价，则蓄池发电；若电价略低，储能装置充电。当储能装置充电时，若光伏发电功率超过负载需求和储能装置充电功率之和即Pmax_pv＞P_bti+P_l，则智能分布式电网向大电网输出功率，若不满足负载需求，则大电网向智能分布式电网输出功率。当储能装置放电时，若光伏发电和储能装置放电功率之和超过负载需求Pmax_pv+P_bto＞P_l，则智能分布式电网向大电网输出功率，若不满足负载需求，则大电网向智能分布式电网输出功率。

当大电网向智能分布式电网请求输出功率P_r时，若满足大电网调度功率请求即Pmax_pv＞P_r，储能装置充电；若不满足大电网调度功率请求，储能装置发电，此时若仍不满足请求，则热电机组启动。若光伏发电机组处于最大功率运行时不满足负载需求，则储能装置发电，此时，若满足大电网调度功率请求即Pmax_pv+P_bto＞P_r+P_l，则储能装置调整出力，若仍不满足请求，则热电机组启动。

隔离状态下，电网的电力控制具有动态滚动的多时间尺度特性。本发明采用将隔离电力控制策略分为小时级、分钟级和秒级，即构建单日计划、日中计划和即时调度三个策略实现隔离状态下智能分布式电网的电力控制。单日计划就是通过估算全天的光伏发电以及负载需求，日中计划是在单日计划的基础上，通过估算超短时环境变化进行出力优化，即时调度是在日中计划的基础上，监测实时状态，如果智能分布式电网发生状况，将立即做出实时调整，确保智能分布式电网的稳定运行。

单日计划控制策略通过估算每小时的光伏发电和负载需求，制定电能控制模块策略。

令净负载p_lex为：

p_lex＝P_mpv-P_tl

P_mpv为光伏发电最大输出功率之和；P_tl为总负载需求。令储能装置最大充电功率为P_xin，最大放电功率为P_xout。

若p_lex>0：

当p_lex<P_xin时，热电机组不启动，储能装置充电，光伏发电在最大功率点运行。

当p_lex>P_xin时，热电机组不启动，储能装置最大功率充电，光伏发电进行优化出力。

当储能装置充满电时，光伏发电优化出力。

若p_lex<0：

当p_lex<P_xout时，热电机组不启动，储能装置放电，光伏发电在最大功率点运行。

当p_lex>P_xout时，热电机组启动，储能装置最大功率充电，光伏和热电机组发电机组进行优化出力。

对三种分布式发电装置进行优化出力建模以达到最小发电成本，由于只有热电机组需要燃料成本，先给出热电机组发电成本模型：

C_d＝c_f·T＝c_f(α+β·p_d)

c_f为燃料油价；T为耗油量；α、β为耗油系数；

光伏发电和储能装置发电成本为各***的维护费用，成本模型为：

C_M＝∑k_iP_ij

由此可得，电能控制模型为：

minC＝C_M+C_f

k_i为运行成本系数；P_ij为分布式电源i机组j发出的有功功率。

日中计划在智能分布式电网管理策略中是对日期计划的进一步校正。日中计划电力控制策略是在1h内每15min进行一次，即每15min实施一次，日中计划电力控制策略是基于触发条件实现的：若各光伏发电机组的最大发电功率大于单日计划功率，则各发电机组日中计划出力仍为单日计划出力。若存在光伏发电的最大发电功率小于单日计划功率，EMS启动日中计划电力控制策略。

本发明的日中计划电力控制策略引用了前述分布式发电装置节点的电能质量评估值。实现的目标是在保证智能分布式电网经济发电的同时，分布式电源节点的电能质量评估值越高，输出功率越多：

minY＝∑(a×(C_ij/C_sum)+b×1/(Q_ijQ_sum))·P_ij+D_h

C_sum＝∑C_ij；Q_sum＝∑1/Q_ij，C_ij为分布式电源i机组j的发电成本系数；Q_ij为分布式电源i机组j的电能质量评估值；a、b为成本和评估值之间的权值系数；P_ij为分布式电源i机组j的发电功率；D_h为热电机组附加成本。

即时调度是在日中计划调度的基础上，每15min内，若***运行出现状况，则快速实现秒级的调度。当实时检测到的电能质量指标不合格时，即可能是发生故障、负载变化或者光伏发电由于天气原因产生的发电波动等，立即启动即时调度，通过实时采集各分布式发电功率和负载需求，确定储能装置储能装置充放电，维持***的稳定运行，如果储能装置储能装置的储能调整不能实现功率平衡，即可快速切断可间断负载来达到目的，若电能质量指标低于某一最低阀值，则该分布式发电装置停机检修。

为了进一步降低电压波动和提高供电能力，本发明通过以下步骤对***中各分布式电源出力的协调控制以实现电压调节。引入自适应参数状态转换矩阵T[k]，将母线电压和分布式电源的出力等变量约束通过参数体现在T[k]中。T[k]随着迭代次数的改变不断更新，最终使功率分配结果满足母线电压上下限和分布式电源的出力限制。

当智能分布式电网发生电压波动，而大电网输出的有功功率相对于负载来说又比较充裕时，可以通过增加或减少分布式电源的有功出力，来实现电压控制。具体地，通过以下分布式算法，估算出所需增加或减少的有功，在含分布式电源的相邻母线之间进行通信和功率分配，由所有母线上的分布式电源共同提供所需功率，实现电压控制。

电压控制策略包含两层循环，外循环r和r+1之间包含k次内循环迭代。具体步骤如下：

(1)在每个时刻r开始时，根据线路参数、负载和***中分布式电源的出力进行潮流计算，计算出各节点电压值。根据潮流计算中的Jacob矩阵，建立算法所需的通信结构，并计算有功状态初始转换矩阵。

(2)若某节点电压值超出所规定的电压范围，根据电压波动值进行分布式算法初始化，计算分布式电源所需增加或减少的有功出力初始值。

(3)在时段(r,r+1)内，根据电压规则和分布式电源的出力限制，在每次迭代中不断更新状态转换矩阵T[k]，从而改变分布式电源有功出力的大小。前k/2次迭代不考虑分布式电源的容量限制，只根据节点电压值协调各分布式电源的出力；后k/2次迭代修改功率分配结果以满足分布式电源的出力限制。

(4)在时刻r+1开始时，根据上一步计算出的各分布式电源的有功出力变化结果，调整分布式电源的出力值，重新进行潮流计算，进行下次循环，直到所有节点电压都满足电压要求范围。外循环次数r₀取值足够大，假设达到最大循环次数之后，所有节点电压都能满足电压要求范围。

假定智能分布式电网除与上一级电网相连的变压器节点外有n条母线，则协调控制各母线上的分布式电源的有功或无功增量在各节点之间的分配：

ΔP[k+1]＝T_P[k]·ΔP[k]

ΔQ[k+1]＝T_Q[k]·ΔQ[k]

式中ΔP为各节点分布式电源的有功增量，为n×1阶列向量；

ΔQ为各节点分布式电源的无功增量，为n×1阶列向量；

T_P[k]为n×n阶有功状态转换矩阵；

T_Q[k]为n×n阶无功状态转换矩阵。

若母线j上不含分布式电源，则ΔP_j[k]＝0，ΔQ_j[k]＝0。

通过构造，令T_P[k]和T_Q[k]为包含母线电压和分布式电源出力限制等变量约束的参数矩阵，从而使功率分配结果满足电压和分布式电源的容量限制要求。

应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (3)

1.一种基于分布式电源的智能电力控制方法，其特征在于：利用EMS对智能分布式电网的各个发电装置、储能装置和负载进行数据采集，根据预设控制策略做出相应决策，将决策指令传输给设备控制器，以使设备控制器根据相应指令控制分布式发电装置、储能装置和负载，完成电力协调控制和优化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能分布式电网包括光伏电机、热电机组、储能装置、负载、EMS及继电保护装置；智能分布式电网通过母线将各单元连接起来，并通过变压器和大电网连接；其中所述光伏电机实现对太阳能的跟踪并给储能装置充放电，然后经过逆变器连接交流母线；光伏阵列控制器接收EMS的调度出力指令，运用光伏发电的有功无功的解耦控制，实现光伏电机的出力调整；所述储能装置对***进行短时供电，根据EMS的调度指令来进行储能装置的充放电管理；所述热电机组通过自身控制发出交流电直接与交流母线连接，作为备用发电装置，配合智能分布式电网的电力控制进行启停；所述负载分为可间断负载和不可间断负载，EMS并对负载实施需求侧管理，优先保障不可间断负载的功率需求；所述智能分布式电网通过公共连接点及主分隔器进行并网和隔离的两种运行方式的切换，并网方式下实现能量的双向流动，隔离时智能分布式电网自治运行；当智能分布式电网不能满足负载需求时，公共连接点将合上主分隔器，将智能分布式电网与大电网相连，此时的智能分布式电网就相当于大电网的可控负载，由大电网向智能分布式电网供电；所述EMS检测到各分布式电力单元的输出功率、储能装置的充放电状态，负载的功率，单元节点电能质量信息，在满足运行条件以及储能等物理设备的电气特性的约束条件下，将这些数据进行分析处理，协调智能分布式电网内部分布式电源和负载等模块的工作，优化智能分布式电网能量的流动和利用，以最小的工作运行成本向用户负载提供满足所需质量的电能，实现***的优化与调度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电能质量信息通过以下步骤进行评估，首先确定电能质量指标的隶属值函数，再对各项指标的隶属值赋予权值，将加权评估值作为电能质量评估值，具体包括：

将电压等级的各项指标偏差等分为五个等级，对各项指标采用以下隶属度函数：

λ＝1/(α·x^β)，λ为隶属值；x为电能质量指标偏差；α和β是可调变量；

当隶属度函数值为0.5时对应于各项指标偏差合格临界值；

计算得到隶属度向量A＝[λ₁，λ₂，λ₃，λ₄，λ₅，λ₆]，

λ₁-λ₆分别为电压偏差、频率偏差、电压波动、电压瞬变、谐波畸变、不平衡度的隶属值；

权值n_i依据当隶属值越低时，指标质量越差，其权值越大，定义为：

$n_i=\frac{1}{{\mathrm{\&lambda;}}_i}/\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{1}{{\mathrm{\&lambda;}}_k},i=1,2,...n$

得到向量N＝[n₁,n₂,n₃,n₄,n₅,n₆]

令电能质量评估值为δ，若存在λ_i<0.5，则δ＝min{λ_i}；若对于任意i，λ_i>0.5全部成立，则δ＝N·A^T。