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        基于分組一致性協(xié)議的多微網(wǎng)分層優(yōu)化調(diào)度方法研究

        2020-06-12 06:58:42國網(wǎng)甘肅省電力公司電力科學(xué)研究院趙龍張珍珍丁坤周強(qiáng)
        電力設(shè)備管理 2020年2期
        關(guān)鍵詞:一致性成本

        國網(wǎng)甘肅省電力公司電力科學(xué)研究院 趙龍 張珍珍 丁坤 周強(qiáng)

        北方工業(yè)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院 萬慶祝 李俊濤

        微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的方法主要有集中式控制和分布式控制,文獻(xiàn)[1]研究了基于一階離散一致性協(xié)議的分布式經(jīng)濟(jì)調(diào)度算法,無需中央處理器,即可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的運(yùn)行成本最小化;文獻(xiàn)[2]分析了儲(chǔ)能單元、柔性負(fù)荷參與下的分布式經(jīng)濟(jì)調(diào)度控制效果;文獻(xiàn)[3]引入了分布式靜態(tài)參數(shù)估計(jì)方法,加快了基于一致性協(xié)議的經(jīng)濟(jì)調(diào)度計(jì)算速度;文獻(xiàn)[4-5]分別討論了結(jié)合下垂控制與經(jīng)濟(jì)調(diào)度的直流、交流微電網(wǎng)分布式控制策略。上述文獻(xiàn)所研究算法在微網(wǎng)內(nèi)任一單元控制量波動(dòng)時(shí),需要所有智能體參與調(diào)節(jié),由于可再生能源發(fā)電方式具有隨機(jī)性、間歇性,智能體將隨功率的波動(dòng)而頻繁調(diào)節(jié),對系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行造成隱患。

        本文提出一種適用于多微網(wǎng)的分布式優(yōu)化調(diào)度算法。該方法無需中央處理器,僅需有限個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)間的信息交互。通過分組一致性迭代,既保證了各子微網(wǎng)運(yùn)行于符合各自需求的控制目標(biāo),消除了全局跟隨調(diào)節(jié)效應(yīng),又實(shí)現(xiàn)了降低多微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行成本的目的。

        1 多微網(wǎng)運(yùn)行調(diào)度模型

        針對多微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,首先計(jì)算各子微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)成本,對所有子微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)成本求和,線路損耗可忽略不計(jì),無功功率發(fā)電成本不在本文考慮范圍內(nèi)。

        1.1 目標(biāo)函數(shù)

        多微網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度需保障系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定條件下,并使系統(tǒng)總成本在運(yùn)行周期內(nèi)最小,即CMGx=min(ΣCx(PG,t)+ΣCx(PL,p)+ΣCx(PB,q)),式中Ctotal、CMGx分別為多微網(wǎng)系統(tǒng)、子微網(wǎng)x的最小運(yùn)行成本;Cx(PG,t)、Cx(PL,p)和Cx(PL,q)分別為子微網(wǎng)x中第t個(gè)可控微源、第p個(gè)可控負(fù)荷和第q個(gè)儲(chǔ)能單元的運(yùn)行成本。

        1.2 成本算式與約束條件

        1.2.1 各單元成本

        1.2.2 約束條件

        等式約束主要考慮區(qū)域切分或由多個(gè)子微網(wǎng)組成的多微網(wǎng)系統(tǒng),其內(nèi)部各子系統(tǒng)的功率平衡。不等式約束主要以各運(yùn)行單元的輸出或吸收功率上下限為界限。等式約束條件:式中PRG,c為子微網(wǎng)x中第c個(gè)可再生能源發(fā)電單元輸出有功功率。

        不等式約束條件:

        2 基于分組一致性協(xié)議的多微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度

        2.1 單微網(wǎng)分布式經(jīng)濟(jì)調(diào)度算法

        基于多智能體系統(tǒng)的分布式經(jīng)濟(jì)調(diào)度算法一般以微增率成本為控制量,結(jié)合一階離散一致性協(xié)議,給出計(jì)算方程:

        式中λi[k]為可控單元i在第k次迭代時(shí)的微增率成本;ε為收斂系數(shù),通過改變收斂系數(shù)的取值可以改變系統(tǒng)的收斂效果;PE、i[k]為本地功率誤差估計(jì)的第k次迭代值。

        2.2 多微網(wǎng)分布式優(yōu)化調(diào)度算法

        單微網(wǎng)分布式經(jīng)濟(jì)調(diào)度算法無需中央處理器,大大減小系統(tǒng)計(jì)算負(fù)擔(dān),但系統(tǒng)內(nèi)部任何一個(gè)單元的功率需求變化都要求所有可控單元參與調(diào)節(jié),以達(dá)到新的平衡狀態(tài)。本文所提分組一致性算法各子系統(tǒng)分別實(shí)現(xiàn)各子系統(tǒng)的控制目標(biāo),而不影響其他子系統(tǒng)的平衡狀態(tài),有利于解決單微網(wǎng)全局跟隨調(diào)節(jié)問題,因此本文引入分組一致性協(xié)議進(jìn)行多微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度。以微增率成本為控制變量,有式(1):

        式中λ(s)為子系統(tǒng)s的一致性平均值。

        為獲取各子微網(wǎng)的微增率成本一致性平均值,需要設(shè)置一個(gè)可獲取所有單元控制量初值的中央處理器,這與分布式控制的思想存在矛盾。為此本文采用兩階段計(jì)算方式,首先通過單微網(wǎng)分布式調(diào)度算法求解各子微網(wǎng)的一致性平均值;其次考慮各子微網(wǎng)間智能體的交互影響,基于分組一致性協(xié)議進(jìn)行各可控單元的微增率成本運(yùn)算(圖1)。

        圖1 基于分組一致性協(xié)議的多微網(wǎng)分布式優(yōu)化調(diào)度算法

        3 仿真分析

        3.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與參數(shù)

        本文基于IEEE14節(jié)點(diǎn)電氣拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),構(gòu)建智能微電網(wǎng),其中通信拓?fù)涞倪B接線路與電氣拓?fù)涞倪B接線路相同(圖2)。

        圖2 微電網(wǎng)通信拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

        圖2(a)所示為基于IEEE14節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)所搭建的單微網(wǎng)通信拓?fù)?。?fù)荷L8所在的母線處,接入了采用最大功率輸出的可再生能源發(fā)電單元。圖2(b)和(c)分別為以IEEE14節(jié)點(diǎn)為基礎(chǔ)框架的含兩個(gè)微電網(wǎng)和含三個(gè)微電網(wǎng)的多微網(wǎng)系統(tǒng)。本文假定圖2所示的系統(tǒng)隸屬于同一個(gè)利益集體,即多微網(wǎng)的控制目標(biāo)為在保障各子微網(wǎng)內(nèi)部供需平衡的前提下實(shí)現(xiàn)多微網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行成本最小化。圖2(b)、(c)中,為便于區(qū)分,分別采用A和C表示其內(nèi)部單元。圖2所示的單微網(wǎng)及多微網(wǎng),系統(tǒng)參數(shù)如表1所示。系統(tǒng)參數(shù)確定后,基于微增率準(zhǔn)則的經(jīng)濟(jì)調(diào)度算法,在外界功率需求為零時(shí),可控單元的最優(yōu)微增率存在且唯一;當(dāng)外界功率發(fā)生波動(dòng)時(shí),各可控單元微增率將收斂至新的一致性平均值。

        3.2 單微網(wǎng)運(yùn)行

        表1 系統(tǒng)參數(shù)

        以新能源發(fā)電單元為功率需求來源,仿真從微增率成本求解精度和迭代次數(shù)兩個(gè)角度,分析收斂系數(shù)的取值對系統(tǒng)收斂效果的作用。

        圖3 收斂系數(shù)對收斂效果的影響

        由圖3可知,功率需求為零時(shí)系統(tǒng)的一致性平均值為3.0668。收斂系數(shù)在[-10×10-3,0]區(qū)間上,收斂系數(shù)的增大,使得迭代次數(shù)先減小后增大,并且收斂系數(shù)取-8×10-3時(shí)迭代次數(shù)最少。當(dāng)收斂系數(shù)取值在[-10×10-3,-6×10-3]上時(shí)微增率收斂值偏離3.0668較遠(yuǎn),而在[-6×10-3,0]區(qū)間上計(jì)算誤差小于0.001。綜合考慮收斂速度與計(jì)算誤差,本文取收斂系數(shù)ε=-2×10-3??紤]新能源發(fā)電單元出力為零和出力增加至50kW兩種情況,單微網(wǎng)分布式經(jīng)濟(jì)調(diào)度算法仿真結(jié)果如圖4。

        圖4(a)中,新能源發(fā)電單元出力為零時(shí),微網(wǎng)內(nèi)所有可控單元參與調(diào)節(jié),最終實(shí)現(xiàn)一致性收斂。由圖4(c)和(d)可知,系統(tǒng)達(dá)到一致性時(shí),本地功率誤差和系統(tǒng)功率不平衡度均降至0kW。當(dāng)新能源出力增加至50kW,原有功率平衡被打破,各可控單元在一致性協(xié)議的作用下重新進(jìn)行調(diào)節(jié),并達(dá)到新的收斂值2.9084,此時(shí)各單元的本地功率誤差仍為0kW。

        3.3 多微網(wǎng)運(yùn)行

        針對圖2(b)進(jìn)行仿真如圖5??芍β市枨鬄榱銜r(shí),MG1和MG2實(shí)現(xiàn)一致性,收斂值分別為2.2877和3.9872,實(shí)現(xiàn)了多微網(wǎng)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度。

        圖4 考慮新能源功率波動(dòng)的單微網(wǎng)一致性計(jì)算結(jié)果

        圖5 MG1與MG2內(nèi)部各單元的微增率成本

        3.4 運(yùn)行成本分析

        圖6 多微網(wǎng)運(yùn)行成本

        單微網(wǎng)和多微網(wǎng)系統(tǒng)在功率需求為零時(shí)的運(yùn)行成本結(jié)果如圖6,可知多微網(wǎng)運(yùn)行成本為10904.24$,單微網(wǎng)運(yùn)行成本為27528.42$,多微網(wǎng)運(yùn)行低于單微網(wǎng)運(yùn)行成本,隨著微網(wǎng)數(shù)量的增加多微網(wǎng)運(yùn)行成本進(jìn)一步下降,但成本下降幅度不高。

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