一种负荷聚合商模式下的源荷协调多目标优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种负荷聚合商模式下的源荷协调多目标优化调度方法，所述方法包括：获取电力系统源荷侧监测数据并构建数据集；利用模糊C

【技术实现步骤摘要】
一种负荷聚合商模式下的源荷协调多目标优化调度方法


[0001]本专利技术涉及电力市场
，更具体地说是一种负荷聚合商模式下的源荷协调多目标优化调度方法。

技术介绍

[0002]在电力市场中，负荷聚合商(load aggregator，LA)采用合同方式聚合负荷资源，并充当响应资源供应商的角色，引导用户主动参与电网调度。文献[基于负荷聚合商业务的需求响应资源整合方法与运营机制[J].电力系统自动化,2013,37(17):78
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86.]详细叙述了LA的运营机制、调度和控制策略，并介绍了其与电力系统其他参与者的区别。文献[基于DLC的空调负荷双层优化调度和控制策略[J].中国电机工程学报,2014(10):1546
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1555.DOI:10.13334/j.0258
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8013.pcsee.2014.10.005.][空调聚合商参与下的负荷控制与配电网重构[J].电力系统自动化,2018,42(2):42
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49.DOI:10.7500/AEPS20170614023]将具有热存储能力的空调设备进行聚合后参与电力系统调度，并建立了考虑电价因素的调度模型。文献[基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度研究[J].电网技术,2016,40(4):1140
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1146.DOI:10.13335/j.1000
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3673.pst.2016.04.024.]提出了聚合电动汽车参与电网调度的框架，并根据日前计划和实时计划建立了双层调度模型。文献[7]在负荷削减的基础上，对需求响应合同进行种类划分，并建立了计及价格影响的LA优化模型，为电力市场中制定LA发电计划提供了依据。上述研究中未考虑负荷多样性问题，使得LA调节功能单一。
[0003]基于自动需求响应技术，出现了以负荷聚合商为中间商的需求响应运营模式。该模式主要是借助于负荷聚合商第三方实现电网与用户之间的交互，并对此已开展了一系列的研究工作，取得了很多的成果。美国劳伦斯伯克利国家实验室开发支持自动需求响应的通信信息架构——开放式自动需求响应通信规约(open automated demand response communications specification，Open ADR)，用于实现智能电网下自动需求响应中的各实体之间信息通信。高级量测系统能够实现智能电网内用电信息采集、储存和处理，实现对用户DR响应数据等采集，将信息实时地反馈至电网和负荷聚合商，为实现电网负荷聚合商用户的实时互动提供数据支持。霍尼韦尔公司已开发出基于Open ADR的自动需求响应服务器和负荷管理设备，支持用户通过终端实现负荷设备的管理，并在此基础上已搭建了一套应用Open ADR的自动需求响应示范式系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是：1)大规模可再生能源接入电网具有多方面的经济效益，但其出力具有波动性等特性，为调度部门的工作带来难题；2)传统的需求响应信号主要依赖人工传输，人员手动关停设备或调整设备的运行功率，这使得用户侧无法及时获得电网侧的DR信息，电网侧也无法实时根据用户的最新电能消耗信息调整DR信号，降低了DR实现削峰填谷的可靠性和效率；3)在现有的研究中，关于自动需求响应实施过程中，负荷聚合
商如何选择用户参与自动需求响应的问题，目前鲜有这方面的研究。
[0005]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术公开了一种负荷聚合商模式下的源荷协调多目标优化调度方法。本专利技术采用遗传算法求解多目标下的负荷聚合商选择用户参与需求响应的最优组合，以新能源消纳量最大、系统运行效益最高以及发电出力波动最小为优化目标，构建多目标优化调度模型。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]一种负荷聚合商模式下的源荷协调多目标优化调度方法，所述方法包括：
[0008]步骤一：获取电力系统源荷侧监测数据并构建数据集；
[0009]步骤二：利用模糊C
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Means聚类算法(Fuzzy C
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Means，FCM)对数据进行聚类分析，得到典型的数据类别；
[0010]步骤三：通过SDO智能优化算法将源侧产出电能与负荷侧需求电能进行匹配，实现多目标优化调度。
[0011]所述步骤一中：数据采集与构造数据集
[0012](1)没有配备智能电表的方案
[0013]统一安装智能电表，通过485通讯接口实现数据的读取，经以太网传输方式实现能耗数据的上传。
[0014](2)已配备电表但无法进行通讯的方案
[0015]有的仪表安装时间久，没有485接口，或者不具备读取仪表数据的权限，这种情况下我们可以通过安装红外读取器实现能耗数据的采集，然后经GPRS无线方式进行上传
[0016](3)能耗数据已接入厂区系统的方案
[0017]如电力公司等已经具备完善的数据采集方案，可以从原有系统的数据库或采用OPC通信的方式采集数据，通过系统配置，处理后可按数据采集与传输协议将数据进行上传
[0018](4)最后将数据与标签制作成数据集用于后续归一化处理。
[0019]所述步骤二中：聚类分析
[0020]中压配网馈线数量众多，且所处位置与运行状况各异，馈线分类并没有明确的标准，本专利技术采用FCM算法对馈线数据进行聚类分析，将馈线分为典型的几个类别，便于馈线线损治理的批处理。
[0021](1)FCM算法原理
[0022]当数据分类的个数为c，数据中心点为C
z
，每个样本d
j
(0＜j≤n)属于某一类L
i
(0＜i≤C)的隶属度为U
ij
，则目标函数的约束条件为：
[0023][0024][0025]式(1)中m是隶属度因子，一般取值为2。||d
j
‑
C
z
||表示数据点与数据中心的欧氏距离，目标值J的取值越小说明该数据与中心点相似度越高。
[0026]式(2)规定了每个数据的隶属度总和为1。
[0027](2)数值迭代
[0028]U
ij
和C
z
的迭代公式如下：
[0029][0030][0031]U
ij
的初始化值由系统随机给出。
[0032]所述步骤三中：SDO智能优化算法
[0033]供需优化算法目的是要结合热能不同的市场价格，采用供需优化算法，寻求满足品味、数量、价格三者的最优解。
[0034](1)算法初始化
[0035]假定电网热能有n个市场进行售卖，每个市场可以出售d种不同品味等级的能源，每种品味的能源都有一定的产出数量和市场定价。市场中d种热能价格表示优化问题d维变量的一组候选解，同时将市场中d种热能的数量作为一组可行解开始进行最优性评估，如果可行解优于当前的候选解，则用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种负荷聚合商模式下的源荷协调多目标优化调度方法，所述方法包括：步骤一：获取电力系统源荷侧监测数据并构建数据集；步骤二：利用模糊C
‑
Means聚类算法(Fuzzy C
‑
Means，FCM)对数据进行聚类分析，得到典型的数据类别；步骤三：通过SDO智能优化算法将源侧产出电能与负荷侧需求电能进行匹配，实现多目标优化调度。2.根据权利要求1所述的一种负荷聚合商模式下的源荷协调多目标优化调度方法，其特征在于：所述步骤一中：数据采集与构造数据集(1)没有配备智能电表的方案统一安装智能电表，通过485通讯接口实现数据的读取，经以太网传输方式实现能耗数据的上传；(2)已配备电表但无法进行通讯的方案有的仪表安装时间久，没有485接口，或者不具备读取仪表数据的权限，这种情况下我们可以通过安装红外读取器实现能耗数据的采集，然后经GPRS无线方式进行上传(3)能耗数据已接入厂区系统的方案如电力公司等已经具备完善的数据采集方案，可以从原有系统的数据库或采用OPC通信的方式采集数据，通过系统配置，处理后可按数据采集与传输协议将数据进行上传(4)最后将数据与标签制作成数据集用于后续归一化处理。3.根据权利要求1所述的一种负荷聚合商模式下的源荷协调多目标优化调度方法，其特征在于：所述步骤二中：聚类分析中压配网馈线数量众多，且所处位置与运行状况各异，馈线分类并没有明确的标准，本发明采用FCM算法对馈线数据进行聚类分析，将馈线分为典型的几个类别，便于馈线线损治理的批处理；(1)FCM算法原理当数据分类的个数为c，数据中心点为，每个样本属于某一类的隶属度为，则目标函数的约束条件为：的约束条件为：式(1)中m是隶属度因子，一般取值为2；表示数据点与数据中心的欧氏距离，目标值J的取值越小说明该数据与中心点相似度越高；式(2)规定了每个数据的隶属度总和为1。(2)数值迭代和的迭代公式如下：
的初始化值由系统随机给出。4.根据权利要求1所述的一种负荷聚合商模式下的源荷协调多目标优化调度方法，其特征在于：所述步骤三中：SDO智能优化算法供需优化算法目的是要结合热能不同的市场价格，采用供需优化算法，寻求满足品味、数量、价格三者的最优解；(1)算法初始化假定电网热能有n个市场进行售卖，每个市场可以出售d种不同品味等级的能源，每种品味的能源都有一定的产出数量和市场定价；市场中d种热能价格表示优化问题d维变量的一组候选解，同时将市场中d种热能的数量作为一组可行解开始进行最优性评估，如果可行解优于当前的候选解，则用当前的可行解替换掉候选解；这n个市场的热能定价和热能数量分别用X、Y两个矩阵进行表示：分别用X、Y两个矩阵进行表示：式中:x
i
和y
i
分别为第i种热能的定价和剩余数量；x
ij
和y
ij
分别为第j种热能在第i个市场中的定价和数量；下面采用适应度函数分别对每个市场中的能源价格和数量进行最优性评估，对于n个市场，能源价格和能源数量的适应度函数如式(7)：(2)计算能源商品均衡数量与均衡价格假设每种能源的平均价格x0和平均数量y0在每次迭代的进程中是可变的，从每个市场能源数量的集合中选择一种能源数量作为其数量的平均向量，其在市场内的适应度数值越大，表示每个市场所选热能数量的概率就越大；同时，每个市场也可以根据其概率从能源价格集合中选择一种价格或者采用所有市场能源价格的平均值作为均衡价格；能源商品均衡数量y0表示如下：y0＝y
k
，k＝R(Q)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)其中：
式中：f(y
i
)为能源数量y
i
的适应度值；R(.)为比选算子。能源商品均衡价格x0表示如下：其中：其中：式中：...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宝生，韦冬妮，张泽龙，车彬，齐彩娟，靳盘龙，杨燕，纪强，杨钊，刘桐，赵嘉麒，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：