CN113962829A - 区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法及系统 - Google Patents
区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113962829A CN113962829A CN202111339040.5A CN202111339040A CN113962829A CN 113962829 A CN113962829 A CN 113962829A CN 202111339040 A CN202111339040 A CN 202111339040A CN 113962829 A CN113962829 A CN 113962829A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- transaction
- period
- distribution network
- production
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 238000009826 distribution Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 49
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 16
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims description 11
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 10
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 10
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 10
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 10
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 6
- 230000009194 climbing Effects 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 3
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 2
- 235000006629 Prosopis spicigera Nutrition 0.000 claims 1
- 240000000037 Prosopis spicigera Species 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 8
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/04—Constraint-based CAD
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Technology Law (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法及系统，获取区域配电网的产销型能源节点的参量数据；根据获取的参量数据构建带约束的交易收益最大化的目标函数；根据端对端交易将信息更新时段进行均匀划分，设定交易周期、随机性因素的预测周期和信息更新时段；滚动执行信息更新时段内不同节点的发电机和储能状态信息更新，在整个交易周期内，反复执行信息更新时段内目标函数的求解，不停滚动至交易周期结束，实现对每个信息更新时段内各产销型能源节点的交易量和运行状态量的控制；保障了配电网内端对端交易的平稳性和最优性，实现了端对端运营交易的分布式实时控制。
Description
技术领域
本发明涉及配电网技术领域，特别涉及一种区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
随着电力现货市场的建设与发展，区域配电网端对端交易受到电力领域专家的高度关注。中低压区域配电网通常包含了110千伏及以下的电网和220(330)千伏及以下工业园区等局域网。在区域配电网的节点中分布了大量新能源、分布式发电机、储能装备和负荷用户，因此这些节点已经从原有的能源消费型和能源生产型向能源产销型转变。近年来，为促进新能源消纳和提升区域能源利用率，这些产销型能源系统之间存在隔墙售电和互动运行的行为，这些行为便是能源端对端运营交易的雏形。端对端交易机制中，在满足电力系统稳定运行前提下，能源系统可以直接与其他能源系统进行交易，实现自身的供需平衡和效益最大化。然而，间歇性新能源和随机性负荷严重影响了产销型能源系统的平稳交易，降低了端对端交易精准性和电网运行安全性。因此，如何降低不确定性因素对交易的影响，如何提高配电网内端对端交易的效益并实现对交易量的控制显得尤为关键。
发明人发现，当前能源交易的实时控制是建立电力现货日内市场的关键。然而，现有的方法多是围绕灵活交易机制、端对端用户支付架构、交易中能量流管理等问题开展研究和技术实现，并未对端对端交易的实时控制展开讨论。此外，现有技术大都采用随机规划和鲁棒优化来降低新能源对端对端交易的影响，多场景的计算复杂性和鲁棒区间的保守性难以满足实时交易需求。针对端对端交易的分布式特征，分布式交易控制能够改善交易质量，增加产销型能源系统的交易收益，但此类技术大都是针对日前交易环境，尚未有应用于日内交易环境的先例。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法及系统，针对区域配电网内不同节点上产销型能源系统建立端对端交易控制目标、运行约束和网络潮流约束，建立了基于滚动优化的参数实时更新机制，实施基于拉格朗日松弛的交易运行计算，保障了配电网内端对端交易的平稳性和最优性，实现了端对端运营交易的分布式实时控制。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明第一方面提供了一种区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法。
一种区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法，包括以下过程：
获取区域配电网的产销型能源节点的参量数据；
根据获取的参量数据构建带约束的交易收益最大化的目标函数；
根据端对端交易将信息更新时段进行均匀划分，设定交易周期、随机性因素的预测周期和信息更新时段；
滚动执行信息更新时段内不同节点的发电机和储能状态信息更新，在整个交易周期内，反复执行信息更新时段内目标函数的求解，不停滚动至交易周期结束，实现对每个信息更新时段内各产销型能源节点的交易量和运行状态量的控制。
进一步的，交易周期为信息更新时段的正整数倍，随机性因素的预测周期为信息更新时段的正整数倍，对预测周期扩大整数倍能够覆盖调度周期。
进一步的，风力发电和负荷实时信息由风电厂站和用户端的量测与采集设备获得，并通过电力专网或互联网上传至每个节点的能量控制单元。
进一步的，根据发电机上一时刻与下一时刻间的耦合特征和爬坡约束，基于风力发电和负荷实时信息以及上一时刻的运行状态建立功率更新模型。
进一步的，根据储能荷电状态上一时刻与下一时刻间的耦合特征，基于风力发电和负荷实时信息以及上一时刻的运行状态建立荷电状态更新模型。
进一步的，基于对偶理论，转换端对端交易至每个节点的控制目标内，进行模型耦合的解列，分离产销型能源节点间的端对端交易；
在同一时间窗口内，建立产销型能源节点间，交易量信息传递机制，在预测周期t内，产销型能源节点i需要向与其交易的其他产销型能源节点j传递端对端交易量
节点j需要向节点i传递端对端交易量
i∈N，j∈N\i，t∈t，k为每个交易时段内的并行算法迭代次数，N为节点总数量。
更进一步的，结合交替乘子法，得到产销型能源节点i和j传递初始交易量信息为
和
在周期滚动框架内，在每个预测周期t内对目标函数进行求解，对产销型能源节点进行计算；
更新端对端交易中边际交易价格和拉格朗日惩罚系数，采用不同节点的交易量信息做差，验证不同节点间端对端交易收敛性。
本发明第二方面提供了一种区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制系统，包括：
数据获取模块，被配置为：获取区域配电网的产销型能源节点的参量数据；
模型构建模块，被配置为：根据获取的参量数据构建带约束的交易收益最大化的目标函数；
时段划分模块，被配置为：根据端对端交易将信息更新时段进行均匀划分，设定交易周期、随机性因素的预测周期和信息更新时段；
分布式控制模块，被配置为：滚动执行信息更新时段内不同节点的发电机和储能状态信息更新，在整个交易周期内，反复执行信息更新时段内目标函数的求解，不停滚动至交易周期结束，实现对每个信息更新时段内各产销型能源节点的交易量和运行状态量的控制。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法中的步骤。
本发明第四方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明利用周期性滚动优化框，合理划分信息更新时段，实现对区域配电网端对端交易实时控制，能够消除每个节点内不确定性因素的影响，满足了实时电力交易市场需求。
2、本发明在每个预测周期内实施分布式交替乘子法，能够实现端对端交易过程中不同产销型能源节点的分布式计算，进一步实现不同节点的利益最大化。
3、本发明结合上两点优势，实现了区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制，且该方法层次清晰、计算便捷，更具实用性。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明实施例1提供的区域配电网端对端运营交易结构示意图。
图2为本发明实施例1提供的分布式实时控制结构示意图。
图3为本发明实施例1提供的端对端交易和运行方法示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1：
如图1、图2和图3所示，本发明实施例1提供了一种区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法，具体包括以下步骤：
S1：搭建产销型能源节点的交易控制模型，包含：最优控制目标、分布式发电单元的相关约束集合，网络约束；
S2：建立产销型能源节点内随机因素的实时信息更新方法，包括：基于端对端交易的更新时段划分、基于随机因素的实时信息搭建信息更新模型；
S3：建立面向区域配电网端对端运营交易的分布式计算方法，包括：实施多个产销型能源节点的分布式计算解列、端对端交易一致性信息传递；
S4：基于S2和S3，提出基于交替乘子法和周期式滚动优化的混合控制架构，实施对模型的求解。
S1中，产销型能源节点的交易控制模型的搭建，其具体方法包括：
S1.1：根据产销型能源节点间端对端交易的费用构成，建立交易收益最大化控制目标，其涵盖了端对端交易收益，发电机运行花费、储能设备运行折旧费、与配电网间的交易费等，如公式(1)。
其中，i代表节点的索引，i∈N，N是节点的集合，t是时间指示(t∈t)，
是节点端对端交易的收益，
是节点内发电机的运行费用，
是节点内储能设备的折旧费用，
是节点从电网的买电花费，
是节点i和j之间的端对端交易价格，
是节点i向节点j售电量，zi是发电价成本，
是发电机输出功率，ηi是发电机效率系数，kch和kdis是充放电折旧费用系数，
和
是蓄电池充放电功率，cg是电网电价，
是节点从配电网购电电量。
S1.2：根据发电机运行特征，建立其发电出力上限约束和爬坡约束，如公式(6)-(7)。
S1.3：根据储能设备运行特征，建立其充放电功率约束和荷电状态约束，如公式(8)-(11)。
S1.4：根据端对端交易特征，建立其交易约束，如公式(13)-(15)。
S1.5：根据配电网的网架结构，建立产销型能源节点的净输入和输出功率约束，如公式(12)-(14)。
S1.6：建立产销型能源节内供需平衡约束，如公式(16)。
其中，Pi min和Pi max是发电机的上限值；Pi down和Pi up是爬坡上下限值；γch和γdis是蓄电池充放电效率；Pch,max和Pdis,max是充放电上下限；SOCi,t是荷电状态，
和
是其上下限；Emax是储能设备的最大容量；ηch和ηdis是充放电效率；Pi g,min和Pi g,max是节点与配电网之间的电力交易上下限；
和
是端对端交易上下限；Pi Pcc,min和Pi Pcc,max是配电网与节点间耦合连接设备的容量上下限；
和
是负荷需求和光伏出力。
是由节点j向节点i售电量。
S2中，产销型能源节点内随机因素的实时信息更新方法，其具体方法包括：
S2.1：根据端对端交易将更新时段进行均匀划分。整个交易周期为T，随机性因素的预测周期为t，信息更新时段为u，需满足：u∈t∈T；且有
必须为正整数，
具体的，交易周期应该是信息更新时段的正整数倍，并且随机性因素的预测周期也应该是信息更新时段的正整数倍；对预测周期扩大整数倍能够覆盖调度周期，可实现整个交易周期内随机性因素信息的实时更新。
S2.2：风力发电和负荷实时信息是由风电厂站和用户端的量测与采集设备获得，并通过电力专网或互联网上传至每个节点的能量控制单元。
S2.3：根据发电机上一时刻与下一时刻间的耦合特征和爬坡约束，基于风力发电和负荷实时信息以及上一时刻的运行状态建立更新功率的模型，如公式(17)。
其中，
和SOCi,u是上一时刻获得的运行状态，
和
是每个时段内的信息更新。
S2.4：根据储能荷电状态上一时刻与下一时刻间的耦合特征，基于风力发电和负荷实时信息以及上一时刻的运行状态建立更新荷电状态的模型，如公式(18)。
S3中，面向区域配电网端对端运营交易的分布式计算方法，其具体方法包括：
S3.1：基于对偶理论，转换端对端交易至每个节点的控制目标内，实现模型耦合的解列，从而分离了产销型能源节点间的端对端交易，如公式(19)。
其中，
是二次项惩罚系数，将约束移植到目标中去，虚拟解列了不同节点间的交易联系，实现了分布式计算。
S3.2：在同一时间窗口内，建立产销型能源节点间，交易量信息传递机制，在时段t内，产销型能源节点i需要向与其交易的其他产销型能源节点j传递端对端交易量
同理节点j需要向节点i传递端对端交易量
i∈N，j∈N\i，t∈t，k为每个交易时段内的并行算法迭代次数。
S4中，基于交替乘子法和周期式滚动优化的混合控制架构如图2所示，其具体实施步骤包括：
S4.1：基于S2和S3，结合交替乘子法，产销型能源节点i和j传递初始交易量信息
和
S4.2：在周期滚动框架内，每个时段t内采用商用Gurobi求解器，求解模型(1)-(19)，实现对产销型能源节点的计算。
S4.3：更新端对端交易中边际交易价格和拉格朗日惩罚系数，如公式(20)，采用不同节点的交易量信息做差，验证不同节点间端对端交易收敛性，如公式(21)。
其中，θ是收敛判断条件。
S4.4：基于S2，滚动执行信息时段u内不同节点的发电机和储能状态信息更新，实现信息实时性。在整个交易周期为T内，反复执行时段t内模型的求解，不停滚动至交易周期结束，实现对每个时段u内各产销型能源节点的交易量和运行状态量的控制。
具体的，采用标准IEEE-13节点的网络拓扑，其中只有3个产销型能源节点能够实施端对端交易，其参数展示在表1中。
表1：参数展示
实施例2：
本发明实施例2提供了一种区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制系统，包括：
数据获取模块，被配置为：获取区域配电网的产销型能源节点的参量数据；
模型构建模块，被配置为：根据获取的参量数据构建带约束的交易收益最大化的目标函数；
时段划分模块，被配置为：根据端对端交易将信息更新时段进行均匀划分，设定交易周期、随机性因素的预测周期和信息更新时段；
分布式控制模块，被配置为：滚动执行信息更新时段内不同节点的发电机和储能状态信息更新，在整个交易周期内，反复执行信息更新时段内目标函数的求解，不停滚动至交易周期结束，实现对每个信息更新时段内各产销型能源节点的交易量和运行状态量的控制。
所述系统的工作方法与实施例1提供的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法相同，这里不再赘述。
实施例3：
本发明实施例3提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例1所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法中的步骤。
实施例4：
本发明实施例4提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例1所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法，其特征在于：
包括以下过程：
获取区域配电网的产销型能源节点的参量数据；
根据获取的参量数据构建带约束的交易收益最大化的目标函数；
根据端对端交易将信息更新时段进行均匀划分，设定交易周期、随机性因素的预测周期和信息更新时段；
滚动执行信息更新时段内不同节点的发电机和储能状态信息更新，在整个交易周期内，反复执行信息更新时段内目标函数的求解，不停滚动至交易周期结束，实现对每个信息更新时段内各产销型能源节点的交易量和运行状态量的控制。
2.如权利要求1所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法，其特征在于：
交易周期为信息更新时段的正整数倍，随机性因素的预测周期为信息更新时段的正整数倍，对预测周期扩大整数倍能够覆盖调度周期。
3.如权利要求1所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法，其特征在于：
风力发电和负荷实时信息由风电厂站和用户端的量测与采集设备获得，并通过电力专网或互联网上传至每个节点的能量控制单元。
4.如权利要求1所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法，其特征在于：
根据发电机上一时刻与下一时刻间的耦合特征和爬坡约束，基于风力发电和负荷实时信息以及上一时刻的运行状态建立功率更新模型。
5.如权利要求1所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法，其特征在于：
根据储能荷电状态上一时刻与下一时刻间的耦合特征，基于风力发电和负荷实时信息以及上一时刻的运行状态建立荷电状态更新模型。
6.如权利要求1所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法，其特征在于：
基于对偶理论，转换端对端交易至每个节点的控制目标内，进行模型耦合的解列，分离产销型能源节点间的端对端交易；
在同一时间窗口内，建立产销型能源节点间，交易量信息传递机制，在预测周期t内，产销型能源节点i需要向与其交易的其他产销型能源节点j传递端对端交易量
节点j需要向节点i传递端对端交易量
k为每个交易时段内的并行算法迭代次数，N为节点总数量。
7.如权利要求6所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法，其特征在于：
结合交替乘子法，得到产销型能源节点i和j传递初始交易量信息为
和
在周期滚动框架内，在每个预测周期t内对目标函数进行求解，对产销型能源节点进行计算；
更新端对端交易中边际交易价格和拉格朗日惩罚系数，采用不同节点的交易量信息做差，验证不同节点间端对端交易收敛性。
8.一种区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制系统，其特征在于：
包括：
数据获取模块，被配置为：获取区域配电网的产销型能源节点的参量数据；
模型构建模块，被配置为：根据获取的参量数据构建带约束的交易收益最大化的目标函数；
时段划分模块，被配置为：根据端对端交易将信息更新时段进行均匀划分，设定交易周期、随机性因素的预测周期和信息更新时段；
分布式控制模块，被配置为：滚动执行信息更新时段内不同节点的发电机和储能状态信息更新，在整个交易周期内，反复执行信息更新时段内目标函数的求解，不停滚动至交易周期结束，实现对每个信息更新时段内各产销型能源节点的交易量和运行状态量的控制。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法中的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法中的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111339040.5A CN113962829B (zh) | 2021-11-12 | 2021-11-12 | 区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111339040.5A CN113962829B (zh) | 2021-11-12 | 2021-11-12 | 区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113962829A true CN113962829A (zh) | 2022-01-21 |
| CN113962829B CN113962829B (zh) | 2024-07-19 |
Family
ID=79470256
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111339040.5A Active CN113962829B (zh) | 2021-11-12 | 2021-11-12 | 区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113962829B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107958300A (zh) * | 2017-08-21 | 2018-04-24 | 浙江工业大学 | 一种考虑互动响应的多微网互联运行协调调度优化方法 |
| CN110752626A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-02-04 | 厦门大学 | 一种主动配电网滚动优化调度方法 |
| CN111313445A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-06-19 | 象山电力实业有限公司 | 一种基于模型预测控制的储能设备优化配置方法 |
| CN111509711A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-07 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 含多增量配电网的中低压配电网协调并行控制方法和系统 |
| CN112072712A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-11 | 合肥工业大学 | 综合能源系统多时间尺度优化调度方法、系统及存储介质 |
| KR20210012630A (ko) * | 2019-07-26 | 2021-02-03 | 한국전기연구원 | P2p 전력거래 메커니즘 설계 방법 및 그 시스템 |
| CN112419055A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-02-26 | 华北电力大学 | 一种多产消者参与的市场化运行建立的日前能量调度平台 |
-
2021
- 2021-11-12 CN CN202111339040.5A patent/CN113962829B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107958300A (zh) * | 2017-08-21 | 2018-04-24 | 浙江工业大学 | 一种考虑互动响应的多微网互联运行协调调度优化方法 |
| KR20210012630A (ko) * | 2019-07-26 | 2021-02-03 | 한국전기연구원 | P2p 전력거래 메커니즘 설계 방법 및 그 시스템 |
| CN110752626A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-02-04 | 厦门大学 | 一种主动配电网滚动优化调度方法 |
| CN111313445A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-06-19 | 象山电力实业有限公司 | 一种基于模型预测控制的储能设备优化配置方法 |
| CN111509711A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-07 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 含多增量配电网的中低压配电网协调并行控制方法和系统 |
| CN112072712A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-11 | 合肥工业大学 | 综合能源系统多时间尺度优化调度方法、系统及存储介质 |
| CN112419055A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-02-26 | 华北电力大学 | 一种多产消者参与的市场化运行建立的日前能量调度平台 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113962829B (zh) | 2024-07-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Du et al. | A cooperative game approach for coordinating multi-microgrid operation within distribution systems | |
| Sandgani et al. | Coordinated optimal dispatch of energy storage in a network of grid-connected microgrids | |
| Yi et al. | Coordinated operation strategy for a virtual power plant with multiple DER aggregators | |
| Gao et al. | A multiagent competitive bidding strategy in a pool-based electricity market with price-maker participants of WPPs and EV aggregators | |
| Fioriti et al. | A novel stochastic method to dispatch microgrids using Monte Carlo scenarios | |
| CN109472394A (zh) | 一种储能成本和收益的经济优化方法及系统 | |
| Nguyen et al. | Bi-objective-based cost allocation for cooperative demand-side resource aggregators | |
| CN113779874B (zh) | 一种离网微电网建设的多目标优化方法 | |
| US11669060B2 (en) | Hybrid machine learning and simulation based system for forecasting in electricity systems | |
| Amicarelli et al. | Optimization algorithm for microgrids day-ahead scheduling and aggregator proposal | |
| CN116054241B (zh) | 一种新能源微电网群系统鲁棒能量管理方法 | |
| Horta et al. | Real-time enforcement of local energy market transactions respecting distribution grid constraints | |
| CN113364043A (zh) | 一种基于条件风险价值的微电网群优化方法 | |
| Deng et al. | An efficient energy management framework for residential communities based on demand pattern clustering | |
| Mohseni et al. | Probabilistic sizing and scheduling co-optimisation of hybrid battery/super-capacitor energy storage systems in micro-grids | |
| Yang et al. | A nonlinear control method for price-based demand response program in smart grid | |
| CN111898801B (zh) | 一种用于配置多能互补供电系统的方法及系统 | |
| CN113962829B (zh) | 区域配电网端对端运营交易的分布式实时控制方法及系统 | |
| CN113283654B (zh) | 基于聚合解列机制的微网群优化控制方法及系统 | |
| Tandukar et al. | Real-time operation of a data center as virtual power plant considering battery lifetime | |
| CN105071421B (zh) | 办公建筑能耗管理方法 | |
| Anderson et al. | A vision for co-optimized T&D system interaction with renewables and demand response | |
| CN102609824A (zh) | 多元发电结构下关口电能交易能力指标的获取方法 | |
| CN113255957A (zh) | 综合服务站不确定因素的定量优化分析方法及系统 | |
| Yamashita et al. | Hierarchical Control Structure for Optimising Building Microgrid Self-consumption |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |