CN111126664A - 一种基于鲁棒优化的主动配电网交流潮流的管理方法 - Google Patents

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周先哲
叶桂南
何伊妮
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Abstract

本发明公开了一种基于鲁棒优化的主动配电网交流潮流的管理方法，所述方法包括：确定主动配电网管理的新结构；基于所述新结构，通过时空相关性的场景集构建不确定集；基于所述不确定集，建立多时段鲁棒优化模型，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理。在本发明实施例中，所述管理方法具备全面性、独立性和实用性，提高配电***调度机构实时运营的灵活性，同时提高***的安全性和可靠性。

Description

一种基于鲁棒优化的主动配电网交流潮流的管理方法
技术领域
本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种基于鲁棒优化的主动配电网交流潮流的管理方法。
背景技术
随着分布式电源的渗透率不断提高，分布式电源以及负荷的随机性和波动性给配电网的运行带来很多的不确定性，需要灵活地对配电网进行主动管理，主动配电网的概念应运而生。主动配电网通过使用灵活的网络拓扑结构来管理潮流，对局部的分布式能源进行主动控制及管理，管理手段包括：分布式电源自身有功无功的出力、储能***ESS的管理、连续调节的静止无功补偿器SVC和分组投切电容器CB的无功补偿、有载调压变压器OLTC的管理、需求侧管理及网络联络开关和分段开关的管理等。通过新的主动管理方法，配电***调度机构DSO可以控制分布式能源的发电/用电的灵活性，以解决配电网的拥塞/电压问题。
在可再生能源RES高度集成的水平下，将通过多时段最优潮流OPF与不确定性预测相结合，制定全局最优的控制策略，充分考虑分布式电源和负荷的不确定性。目前对不确定性的出力最广泛应用的算法为鲁棒优化，仅针对不确定参量边界的情况，通过将不确定性参数限定在一个区间内，避免对变量概率分布的信息需求，求解规模相对来说较小，但是在控制配电***调度机构DSO的运营成本方面仍存在不足。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于鲁棒优化的主动配电网交流潮流的管理方法，基于鲁棒优化来适应可再生能源的时空不确定性，利用配电***调度机构根据预测信息事先与分布式能源签订合同以承包分布式能源的灵活性，再通过建模来降低配电***调度机构的运营成本，提高***的安全性和可靠性。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于鲁棒优化的主动配电网交流潮流的管理方法，所述方法包括：
确定主动配电网管理的新结构；
基于所述新结构，通过时空相关性的场景集构建不确定集；
基于所述不确定集，建立多时段鲁棒优化模型，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理。
可选的，所述确定主动配电网管理的新结构包括：
日前阶段与分布式能源聚合器签订向上和向下灵活性的合同；
实时阶段基于所述日前阶段的灵活性，考虑***不确定性最差的情况，利用配电网的内部资源对配电***进行管理。
可选的，所述基于所述新结构，通过时空相关性的场景集构建不确定集包括：
利用生成的时空轨迹获取场景集；
基于所述场景集与条件均值预测间的偏差值，获取不确定性空间的点；
基于快速凸包算法构建所述点的凸壳，定义为不确定集。
可选的，所述基于所述不确定集，建立多时段鲁棒优化模型，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理包括：
基于鲁棒优化算法，对所述日前阶段的目标函数进行建模；
对所述日前阶段的目标函数模型进行约束；
确定配电网的每一个总线的有功功率平衡状态与无功功率平衡状态；
基于功率平衡状态，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理。
可选的，所述基于鲁棒优化算法，对所述日前阶段的目标函数进行建模包括：
获取鲁棒优化问题的一般式为：
Figure BDA0002288022420000021
Figure BDA0002288022420000022
Figure BDA0002288022420000031
Figure BDA0002288022420000032
其中，向量x为签订合同灵活性的日前决策向量，向量y为合同灵活性的实时调整向量，u为不确定集的顶点，
Figure BDA0002288022420000033
为日前合同灵活性的成本函数，
Figure BDA0002288022420000034
为配电***实时运行的成本函数；
确定所述日前阶段的目标函数为
Figure BDA0002288022420000035
建立所述日前阶段的目标函数模型为：
Figure BDA0002288022420000036
其中，
Figure BDA0002288022420000037
up为向上灵活性，dw为向下灵活性，DG为分布式电源，W为风能，PV为光伏发电，DR为电力需求响应，l为负荷，t为时间。
可选的，所述对所述日前阶段的目标函数模型进行约束包括：
基于分布式电源的向上和向下灵活性的上限和下限，获取约束条件为：
Figure BDA0002288022420000038
其中，bid-up为提供的最大向上灵活性，bid-dw为提供的最大向下灵活性。
基于向下灵活性的风能受风能聚合器的运营点约束，向上灵活性的风能受风向预留功率投标约束，获取约束条件为：
Figure BDA0002288022420000039
其中，op为电源的工作点。
电力需求响应聚合器的上下界的约束条件为：
Figure BDA00022880224200000310
其中，
Figure BDA0002288022420000041
是可以减少的最大负荷量。
可选的，所述确定配电网的每一个总线的有功功率平衡状态与无功功率平衡状态包括：
确定配电网的每一个总线的有功功率平衡状态为：
Figure BDA0002288022420000042
Figure BDA0002288022420000043
Figure BDA0002288022420000044
θij(t,s)＝θi(t,s)-θj(t,s)
其中，
Figure BDA0002288022420000045
为日前市场中计划风力发电厂的条件平均预测值，ΔPW(w,t,s)为顶点的风电量与建立不确定集模型的条件均值预测的偏差值，PSU(su,t,s)为外部供应商向配电***提供的能量，i、j为总线；r为实时阶段所使用电源的灵活性，cut为分布式电源发电削减能力，SU为外部供应，ST为储能***单元，Dch为放电过程，spill为可再生能源的溢出情况，shed为削减负荷，G为导纳矩阵实部，B为导纳矩阵虚部，V为电压幅值，θ为电压角度。
确定配电网的每一个总线的无功功率平衡状态为：
Figure BDA0002288022420000046
Figure BDA0002288022420000047
Figure BDA0002288022420000048
θij(t,s)＝θi(t,s)-θj(t,s)
其中，
Figure BDA0002288022420000051
为分布式电源机组的无功功率，
Figure BDA0002288022420000052
为***无功功率，
Figure BDA0002288022420000053
为电容器组的无功功率。
可选的，所述基于功率平衡状态，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理包括：
对平衡配电***的所有资源进行建模为：
Figure BDA0002288022420000054
Figure BDA0002288022420000055
其中，act为实时阶段资源使用成本，CB为电容器组，Ch为充电过程，lv为电容器组和变压器的电平，s为不确定性集的顶点，TRF为变压器。
获取所有资源配置的灵活性的约束条件，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理。
在本发明实施例中，提出使用一种新结构对配电***进行合理化管理，并基于鲁棒优化使得配电***调度机构在不确定性下高效地解决能源资源管理问题，将配电***调度机构的运营成本进行最小化处理。所述管理方法具备全面性、独立性和实用性，提高配电***调度机构进行实时运营的灵活性，同时提高***的安全性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例公开的一种基于鲁棒优化的主动配电网交流潮流的管理方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，图1示出了本发明实施例中的一种基于鲁棒优化的主动配电网交流潮流的管理方法的流程示意图，具体步骤如下：
S101、确定主动配电网管理的新结构；
在本发明实施过程中，主动配电网管理的新结构分为两个阶段：
第一阶段为日前阶段，即在日前的时间范围内与分布式能源聚合器签订向上和向下灵活性的合同；
第二阶段为实时阶段，即基于所述日前阶段的灵活性，在判断***不确定性为最差状态时，利用配电网的内部资源对配电***进行管理。
具体的，所述日前阶段将可再生资源的不确定性作为考虑条件，配电***调度机构根据容量电价与分布式能源聚合器签订灵活性合同后，所述分布式能源聚合器将向上的灵活性报价Pbid-up和向下的灵活性报价Pbid-dw提供给所述配电***调度机构，可通过更改自身资源的运行点来实现向上和向下的功能。
所述实时阶段将管理电网与解决电网拥塞作为考虑条件，所述配电***调度机构在管理电网时需确定日前签订的灵活性、每个分布式能源的运营点与受电网技术特性限制的其自身的内部灵活性，其中，将所述配电***调度机构的内部灵活性限定至使用静态设备，包括具有有载分接开关能力的变压器、电容器组和存储***。
S102、基于所述新结构，通过时空相关性的场景集构建不确定集；
在本发明实施过程中，构建不确定集的具体步骤包括：
(1)利用生成的时空轨迹获取场景集J；
(2)基于所述场景集与条件均值预测间的偏差值，获取不确定性空间的点；
具体的，对于时空轨迹的每个时间段，场景集和条件均值预测之间的偏差将产生不确定性空间的Nj点。
(3)基于快速凸包算法构建所述点的凸壳，定义为不确定集。
具体的，通过快速凸包算法构建Nj点的凸壳，将不确定性集Ω的顶点u表示为ΔPw(w,t,s)；当占用大量的间歇资源时，凸壳的顶点数量将显著增加，此时应利用递归Douglas-Peucker算法，基于折线简化减少不确定性集的顶点数量，其中，不确定性集为最坏情况解的顶点。
需要说明的是，本发明实施例中所涉及的不确定性建模仅包含风能和太阳能，且不确定变量间相互独立。
S103、基于所述不确定集，建立多时段鲁棒优化模型，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理。
具体实施步骤如下：
(1)基于鲁棒优化算法，对所述日前阶段的目标函数进行建模；
具体的，获取鲁棒优化问题的一般式为：
Figure BDA0002288022420000071
Figure BDA0002288022420000072
Figure BDA0002288022420000073
Figure BDA0002288022420000074
其中，向量x为签订合同灵活性的日前决策向量，向量y为合同灵活性的实时调整向量，u为不确定集的顶点，
Figure BDA0002288022420000081
为日前合同灵活性的成本函数，
Figure BDA0002288022420000082
为配电***实时运行的成本函数；
确定所述日前阶段的目标函数为
Figure BDA0002288022420000083
所述日前阶段的补偿函数为
Figure BDA0002288022420000084
需要说明的是，所有涉及所述日前阶段变量的约束以式(2)的形式建模，补偿变量的约束分别以式(3)、式(4)的形式建模，在混合整数非线性问题上，利用完整的AC-OPF模型进行处理。
建立所述日前阶段的目标函数模型为：
Figure BDA0002288022420000085
其中，
Figure BDA0002288022420000086
up为向上灵活性，dw为向下灵活性，DG为分布式电源，W为风能，PV为光伏发电，DR为电力需求响应，l为负荷，t为时间。
获取所述日前阶段所涉及的决策变量x为：
Figure BDA0002288022420000087
(2)对所述日前阶段的目标函数模型进行约束；
具体的，基于分布式电源的向上和向下灵活性的上限和下限，获取约束条件为：
Figure BDA0002288022420000088
其中，bid-up为提供的最大向上灵活性，bid-dw为提供的最大向下灵活性。
基于向下灵活性的风能受风能聚合器的运营点约束，向上灵活性的风能受风向预留功率投标约束，获取约束条件为：
Figure BDA0002288022420000089
其中，op为电源的工作点。
电力需求响应聚合器的上下界的约束条件为：
Figure BDA0002288022420000091
其中，
Figure BDA0002288022420000092
是可以减少的最大负荷量。
(3)确定配电网的每一个总线的有功功率平衡状态与无功功率平衡状态；
具体的，对决策变量y的目标函数进行建模：
Figure BDA0002288022420000093
确定配电网的每一个总线的有功功率平衡状态为：
Figure BDA0002288022420000094
Figure BDA0002288022420000095
Figure BDA0002288022420000096
θij(t,s)＝θi(t,s)-θj(t,s)
其中，
Figure BDA0002288022420000097
为日前市场中计划风力发电厂的条件平均预测值，ΔPW(w,t,s)为顶点的风电量与建立不确定集模型的条件均值预测的偏差值，PSU(su,t,s)为外部供应商向配电***提供的能量，i、j为总线；r为实时阶段所使用电源的灵活性，cut为分布式电源发电削减能力，SU为外部供应，ST为储能***单元，Dch为放电过程，spill为可再生能源的溢出情况，shed为消减负荷，G为导纳矩阵实部，B为导纳矩阵虚部，V为电压幅值，θ为电压角度。
确定配电网的每一个总线的无功功率平衡状态为：
Figure BDA0002288022420000101
Figure BDA0002288022420000102
Figure BDA0002288022420000103
θij(t,s)＝θi(t,s)-θj(t,s)
其中，
Figure BDA0002288022420000104
为分布式电源机组的无功功率，
Figure BDA0002288022420000105
为***无功功率，
Figure BDA0002288022420000106
为电容器组的无功功率。
需要说明的是，在本发明实施例中，无功功率平衡只考虑到分布式电源机组、外部供应商和电容器组提供的无功功率，对各部分的约束条件具体如下：
分布式电源机组的无功功率生产考虑到日前市场中的有功功率生产，在本发明中，配电***调度机构规定分布式电源向上和向下有功功率的灵活性固定为tanφ＝0.3，对分布式电源机组的无功功率的约束条件为：
Figure BDA0002288022420000107
Figure BDA0002288022420000108
基于***总有功功率消耗与每个负荷的tanφ之间的关系，对***无功功率消耗的约束条件为：
Figure BDA0002288022420000109
Figure BDA00022880224200001010
无功功率消耗部分由发电机和网络中的静态设备提供，电容器组用于向变电站的变压器提供无功功率，当这台设备为配电***调度机构所调配时，对电容器组的无功功率消耗的约束条件为：
Figure BDA00022880224200001011
Figure BDA00022880224200001012
Figure BDA00022880224200001013
Figure BDA0002288022420000111
Figure BDA0002288022420000112
采用具有OLTC能力的变压器来保证变电站的电压控制，当所述变压器为配电***调度机构所调配，且已知变压器二次母线中各分接电平的电压影响，更改分接头的约束条件为：
Figure BDA0002288022420000113
Figure BDA0002288022420000114
Figure BDA0002288022420000115
Figure BDA0002288022420000116
Figure BDA0002288022420000117
Figure BDA0002288022420000118
其中，ΔVTRF(trf,t,s,lv)为松弛总线上变压器单元中的DSO激活电压电平，
Figure BDA0002288022420000119
为变压器OLTC能力的所有可能水平，XTRF(trf,t,s,lv)为一个可激活所选级别的二元决策变量。
另外，将前一时期的能量及充放电能力作为考虑条件，规定存储单元的电池平衡为：
Figure BDA00022880224200001110
(4)对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理。
具体的，基于决策变量y的目标函数模型，获取所述实时阶段的决策变量y为：
Figure BDA00022880224200001111
需要说明的是，所述实时阶段的决策变量还包括平衡***的运营成本、有功和无功功率与所有能量资源的向上和向下灵活性的上限和下限、以及存储设备、变压器和线路容量的非同时性、电压角度和幅度的上限和下限以及非负变量的声明。
基于上述的存储单元、电容器组和具有OLTC能力的变压器，对平衡配电***的所有资源进行建模为：
Figure BDA0002288022420000121
Figure BDA0002288022420000122
其中，act为实时阶段资源使用成本，CB为电容器组，Ch为充电过程，lv为电容器组和变压器的电平，s为不确定性集的顶点，TRF为变压器。
需要说明的是，将不同聚合器的向上和向下灵活性运营成本作为考虑条件，对分布式发电、不确定性风能和光伏、电力需求响应的聚合器进行建模，将为配电***调度机构提供灵活性和关于其资源电气位置的信息。
获取所有资源配置的灵活性的约束条件，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理包括：
以
Figure BDA0002288022420000123
作为分布式电源机组的工作点，获取向上和向下灵活性的分布式电源机组的有功功率激活的上下限与发电消减功率的约束条件为：
Figure BDA0002288022420000124
Figure BDA0002288022420000125
Figure BDA0002288022420000126
获取不确定性风能和光伏的向下灵活性的约束条件为：
Figure BDA0002288022420000131
Figure BDA0002288022420000132
Figure BDA0002288022420000133
需要说明的是，不确定性风能和光伏基于向上和向下的灵活性进行建模，其中，激活向上灵活性的风力由所述日前阶段的备用容量合同中约定的风力所约束，激活向下灵活性的风力由所述日前阶段所签订的合同中约定的向下灵活性所约束，当向下灵活性无法满足配电***调度机构的要求时，根据所述不确定性风能和光伏的向下灵活性的约束条件使用溢出的风。
获取具有OLTC能力的变压器的向上灵活性的约束条件为：
Figure BDA0002288022420000134
Figure BDA0002288022420000135
需要说明的是，上游网络的能量流受变压器的约束，所述变压器将控制电压电平进行降压处理，便于外部供应商向配电***调度机构提供能量。
获取每个存储单元充放电的灵活性的约束条件为：
EMin(st,t)≤Estored(st,t,s)≤EBatCap(st,t)
Figure BDA0002288022420000136
Figure BDA0002288022420000137
XCh(st,t,s)+XDch(st,t,s)≤1
Figure BDA0002288022420000138
基于上述所有资源配置的灵活性的约束条件，对所有资源进行合理配置，控制配电***调度机构的运营成本达到最小化。
在本发明实施例中，提出使用一种新结构对配电***进行合理化管理，并基于鲁棒优化使得配电***调度机构在不确定性下高效地解决能源资源管理问题，将配电***调度机构的运营成本进行最小化处理。所述管理方法具备全面性、独立性和实用性，提高配电***调度机构进行实时运营的灵活性，同时提高***的安全性和可靠性。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，ReadOnly Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。
另外，以上对本发明实施例所提供的一种基于鲁棒优化的主动配电网交流潮流的管理方法进行了详细介绍，本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种基于鲁棒优化的主动配电网交流潮流的管理方法，其特征在于，所述方法包括：
确定主动配电网管理的新结构；
基于所述新结构，通过时空相关性的场景集构建不确定集；
基于所述不确定集，建立多时段鲁棒优化模型，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理。
2.根据权利要求1所述的主动配电网交流潮流的管理方法，其特征在于，所述确定主动配电网管理的新结构包括：
日前阶段与分布式能源聚合器签订向上和向下灵活性的合同；
实时阶段基于所述日前阶段的灵活性，考虑***不确定性最差的情况，利用配电网的内部资源对配电***进行管理。
3.根据权利要求2所述的主动配电网交流潮流的管理方法，其特征在于，所述基于所述新结构，通过时空相关性的场景集构建不确定集包括：
利用生成的时空轨迹获取场景集；
基于所述场景集与条件均值预测间的偏差值，获取不确定性空间的点；
基于快速凸包算法构建所述点的凸壳，定义为不确定集。
4.根据权利要求3所述的主动配电网交流潮流的管理方法，其特征在于，所述基于所述不确定集，建立多时段鲁棒优化模型，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理包括：
基于鲁棒优化算法，对所述日前阶段的目标函数进行建模；
对所述日前阶段的目标函数模型进行约束；
确定配电网的每一个总线的有功功率平衡状态与无功功率平衡状态；
基于功率平衡状态，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理。
5.根据权利要求4所述的主动配电网交流潮流的管理方法，其特征在于，所述基于鲁棒优化算法，对所述日前阶段的目标函数进行建模包括：
获取鲁棒优化问题的一般式为：
Figure FDA0002288022410000021
Figure FDA0002288022410000022
Figure FDA0002288022410000023
Figure FDA0002288022410000024
其中，向量x为签订合同灵活性的日前决策向量，向量y为合同灵活性的实时调整向量，u为不确定集的顶点，
Figure FDA0002288022410000025
为日前合同灵活性的成本函数，
Figure FDA0002288022410000026
为配电***实时运行的成本函数；
确定所述日前阶段的目标函数为
Figure FDA0002288022410000027
建立所述日前阶段的目标函数模型为：
Figure FDA0002288022410000028
其中，
Figure FDA0002288022410000029
up为向上灵活性，dw为向下灵活性，DG为分布式电源，W为风能，PV为光伏发电，DR为电力需求响应，l为负荷，t为时间。
6.根据权利要求5所述的主动配电网交流潮流的管理方法，其特征在于，所述对所述日前阶段的目标函数模型进行约束包括：
基于分布式电源的向上和向下灵活性的上限和下限，获取约束条件为：
Figure FDA00022880224100000210
其中，bid-up为提供的最大向上灵活性，bid-dw为提供的最大向下灵活性。
基于向下灵活性的风能受风能聚合器的运营点约束，向上灵活性的风能受风向预留功率投标约束，获取约束条件为：
Figure FDA0002288022410000031
其中，op为电源的工作点。
电力需求响应聚合器的上下界的约束条件为：
Figure FDA0002288022410000032
其中，
Figure FDA0002288022410000033
是可以减少的最大负荷量。
7.根据权利要求6所述的主动配电网交流潮流的管理方法，其特征在于，所述确定配电网的每一个总线的有功功率平衡状态与无功功率平衡状态包括：
确定配电网的每一个总线的有功功率平衡状态为：
Figure FDA0002288022410000034
Figure FDA0002288022410000035
Figure FDA0002288022410000036
其中，
Figure FDA0002288022410000037
为日前市场中计划风力发电厂的条件平均预测值，ΔPW(w,t,s)为顶点的风电量与建立不确定集模型的条件均值预测的偏差值，PSU(su,t,s)为外部供应商向配电***提供的能量，i、j为总线；r为实时阶段所使用电源的灵活性，cut为分布式电源发电削减能力，SU为外部供应，ST为储能***单元，Dch为放电过程，spill为可再生能源的溢出情况，shed为消减负荷，G为导纳矩阵实部，B为导纳矩阵虚部，V为电压幅值，θ为电压角度。
确定配电网的每一个总线的无功功率平衡状态为：
Figure FDA0002288022410000041
Figure FDA0002288022410000042
Figure FDA0002288022410000043
其中，
Figure FDA0002288022410000044
为分布式电源机组的无功功率，
Figure FDA0002288022410000045
为***无功功率，
Figure FDA0002288022410000046
为电容器组的无功功率。
8.根据权利要求7所述的主动配电网交流潮流的管理方法，其特征在于，所述基于功率平衡状态，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理包括：
对平衡配电***的所有资源进行建模为：
Figure FDA0002288022410000051
Figure FDA0002288022410000052
其中，act为实时阶段资源使用成本，CB为电容器组，Ch为充电过程，lv为电容器组和变压器的电平，s为不确定性集的顶点，TRF为变压器。
获取所有资源配置的灵活性的约束条件，对配电***调度机构的运营成本进行最小化处理。
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