一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法技术

本发明专利技术涉及一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法，多能微网群包括多个多能微网，多能微网的供能结构包括电力模块、天然气模块和能量耦合模块，每个多能微网中均设有调度中心对电力模块、天然气模块和能量耦合模块的组合供能进行控制，调度中心根据二阶段鲁棒优化法建立供能目标函数，结合供能结构的一致性约束，通过列约束生成算法计算得到多能微网群协同运行的最优运行点。与现有技术相比，本发明专利技术具有提高多能微网群系统的安全性和经济性、实现微网群系统在经济性上的均衡状态等优点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法


[0001]本专利技术涉及综合能源系统优化运行
，尤其是涉及一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法。

技术介绍

[0002]随着分布式能源系统的迅速发展，在用能侧出现大量的多能微网，而相邻多能微网以微网群的形式协同运行将是多能微网今后发展的重要趋势。目前，越来越多的可再生能源(如风能和太阳能)，由于其清洁和可持续的特点，已接入综合能源微网群系统，但是可再生能源和负荷预测的误差使得系统运营商处理在处理日前调度问题时具有一定的困难，高渗透率的可再生能源给多能微网群系统带来较高的不确定性，多能微网之间的调度存在偏差，使多能微网群系统不能以最佳输出状态运行，具有不小的能源流失，长时间的运行也会影响多能微网群系统的安全性。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的可再生能源的调度误差对多能微网群系统的安全性和经济性造成影响的缺陷而提供一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法。
[0004]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0005]一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法，所述多能微网群包括多个多能微网，所述多能微网的供能结构包括电力模块、天然气模块和能量耦合模块，每个多能微网中均设有调度中心对电力模块、天然气模块和能量耦合模块的组合供能进行控制，所述调度中心根据二阶段鲁棒优化法建立供能目标函数，结合供能结构的一致性约束，通过列约束生成算法计算得到多能微网群协同运行的最优运行点。
[0006]所述电力模块包括火电机组、风力机组、光伏机组、电储能组件和负荷组件。
[0007]所述电力模块的目标函数根据二阶段鲁棒优化法建立，具体公式如下所示：
[0008][0009]其中，为多能微网α电力模块的运行成本，P
i,t
为电力模块中火电机组i在t时刻的出力大小，P
res,t
为电力模块中可再生能源在t时刻的出力大小，P
e,t
为电力模块中电储能组件e在t时刻的出力大小。
[0010]进一步地，所述可再生能源的出力包括风力机组出力和光伏机组出力。
[0011]所述可再生能源的不确定集具体如下：
[0012][0013]其中，Δ1为可再生能源的不确定集。
[0014]进一步地，所述电力模块的运行成本的具体计算公式如下：
[0015][0016]其中，C
gen
为电力模块的发电成本，C
es
为电力模块的储能损耗成本，C
res
为电力模块的可再生能源发电成本。
[0017]进一步地，所述电力模块的发电成本、储能损耗成本和可再生能源发电成本的具体计算公式如下所示：
[0018][0019][0020][0021]其中，t为优化时间，T为时间周期，a
i
、b
i
和c
i
为火电机组的发电成本系数，为储能充放电损耗系数，c
res
为可再生能源发电的损耗系数。
[0022]所述天然气模块包括气源、储气装置和气负荷。
[0023]所述电力模块和天然气模块通过电转气装置和气转电装置实现电能和天然气的相互转换。
[0024]所述多能微网之间通过电力连接线和天然气管道实现互联，形成多能微网群。
[0025]所述调度中心通过列约束生成算法将目标函数分解为主问题和子问题，然后通过多次迭代分别求解主问题得到目标函数值下界和求解子问题得到目标函数值上界，当上界与下界的差值小于预先设定值时，获得原始问题的最优解，所述电力模块的目标函数及一致性约束具体如下：
[0026]目标函数：
[0027][0028]一次决策变量的不等式约束：
[0029]s.t.Ax≥b
[0030]系统运行约束的一般形式：
[0031]Ex+Gy≥h-MP
res,t
[0032]二次决策变量的不等式约束：
[0033]y
min
≤y≤y
max
[0034]其中，x和y分别为一次决策变量和二次决策变量，一次决策变量为火电机组的出力大小，二次决策变量为电储能组件的出力大小，α、A、E、G和M为系数矩阵。
[0035]所述系统运行约束的一般形式中含有无穷个随机变量，通过有限子集取代不确定集进行简化。
[0036]进一步地，所述电力模块的目标函数分解后的主问题为内层优化问题，表示通过二次决策变量寻求目标函数值最小值；子问题为外层优化问题，表示子问题在给定的不确
定集合中寻找目标函数值最大值，分别如下所示：
[0037]主问题：
[0038][0039]子问题：
[0040][0041]其中，δ为电存储装置的运行成本，即电力模块的目标函数值，l为当前迭代周期，k为最大迭代次数，R为实数集。
[0042]进一步地，所述外层优化问题为双层优化问题，采用强对偶性原理进行简化，简化后的外层优化问题如下所示：
[0043][0044]其中，β为系数矩阵，π为系统运行约束的对偶变量，φ为电力模块的二次决策变量集，i和j为迭代周期变量。
[0045]所述目标函数通过增加一个拉格朗日惩罚项来松弛一致性约束，以表示共享信息对目标函数值的影响。
[0046]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0047]1.本专利技术通过二阶段鲁棒优化法建立供能目标函数，结合供能结构的一致性约束，通过列约束生成算法计算得到多能微网群协同运行的最优运行点，抑制不确定性的不利影响，提高了多能微网群系统的安全性和经济性。
[0048]2.本专利技术通过各多能微网的调度中心来协调多能微网群内不同利益主体的微网间能量交互，各微网运营商在共享有限信息和彼此独立决策的条件下，实现微网群系统在经济性上的均衡状态。
附图说明
[0049]图1为本专利技术的结构示意图；
[0050]图2为本专利技术互联多能微网的拓扑结构图；
[0051]图3为本专利技术列约束生成算法的流程示意图；
[0052]图4为本专利技术实施例一中可再生能源出力预测误差下的运行成本对比图；
[0053]图5为本专利技术实施例一中不同可再生能源预测误差下的运行成本变化图。
具体实施方式
[0054]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。
[0055]如图1所示，一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法，多能微网群包括多个多能微网，多能微网的供能结构包括电力模块、天然气模块和能量耦合模块，每个多能微网中均设有调度中心对电力模块、天然气模块和能量耦合模块的组合供能进行控制，调度中心根据二阶段鲁棒优化法建立供能目标函数，结合供能结构的一致性约束，通过列约本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法，其特征在于，所述多能微网群包括多个多能微网，所述多能微网的供能结构包括电力模块、天然气模块和能量耦合模块，每个多能微网中均设有调度中心对电力模块、天然气模块和能量耦合模块的组合供能进行控制，所述调度中心根据二阶段鲁棒优化法建立供能目标函数，结合供能结构的一致性约束，通过列约束生成算法计算得到多能微网群协同运行的最优运行点。2.根据权利要求1所述的一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法，其特征在于，所述电力模块包括火电机组、风力机组、光伏机组、电储能组件和负荷组件。3.根据权利要求1所述的一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法，其特征在于，所述电力模块的目标函数根据二阶段鲁棒优化法建立，具体公式如下所示：其中，为多能微网α电力模块的运行成本，P
i,t
为电力模块中火电机组i在t时刻的出力大小，P
res,t
为电力模块中可再生能源在t时刻的出力大小，P
e,t
为电力模块中电储能组件e在t时刻的出力大小。4.根据权利要求3所述的一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法，其特征在于，所述可再生能源的出力包括风力机组出力和光伏机组出力。5.根据权利要求3所述的一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法，其特征在于，所述电力模块的运行成本的具体计算公式如下：其中，C
gen
为电力模块的发电成本，C
es
为电力模块的储能损耗成本，C
res
为电力模块的可再生能源发电成本。6.根据权利要求5所述的一种基于二阶段鲁棒模型的多能微网群控制方法，其特征在于，所述电力模块的发电成本、储能损耗成本和可再生能源发电成本的具体计算公式如下所示：所示：所示：其中，t为优化时间，T为时间周期，a
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张智泉，李振坤，苏磊，杜洋，葛晓琳，杨心刚，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：