【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力系统自动化，尤其涉及微电网集群的微电网能量调度方法及相关设备。
技术介绍
1、社区微电网作为分布式能源系统的一种形式，具有较小的尺度和更高的灵活性，为实现能源可持续性和经济性提供了有力的平台。为了更有效地管理社区微电网集群中多个社区微电网的能源流动并提高能量利用率，需要合适的进行社区微电网集群的能量调度。
2、在相关技术中，针对于社区微电网集群的能量调度，通常是提前利用社区微电网集群内多个社区微电网的电网参数构建能量调度优化问题，然后通过求解能量调度优化问题以得到能量调度参数，从而利用能量调度参数对社区微电网集群进行能量调度。但由于这种方法需要获取多个社区微电网的电网参数，存在社区微电网之间的隐私泄露问题。
技术实现思路
1、本申请实施例的提供了一种微电网集群的微电网能量调度方法及相关设备，能够提高微电网集群进行能量调度时的安全性。
2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种微电网集群的微电网能量调度方法，所述微电网集群包括多个微电网，所述方法包括：
3、从多个所述微电网中确定目标微电网，获取所述目标微电网的目标电网参数和第一惩罚参数值，并获取所述目标微电网与其他所述微电网之间的第一辅助参数值；
4、将所述目标电网参数、所述第一惩罚参数值和所述第一辅助参数值输入所述微电网的能量管理模型进行参数计算，得到所述微电网的优化参数值、第二辅助参数值以及目标成本值，利用所述第一辅助参数值以及所述第一惩罚参数值得到第二惩罚
5、基于所述优化参数值对所述目标微电网的能量参数进行能量调度。
6、在一些实施例，所述将所述目标电网参数、所述第一惩罚参数值和所述第一辅助参数值输入所述微电网的能量管理模型进行参数计算之前，所述方法还包括：
7、获取多个所述微电网的电网参数，利用所述电网参数得到能量调度模型；
8、获取所述目标微电网的优化参数和惩罚参数，获取所述目标微电网和其他所述微电网之间的辅助参数；
9、基于所述能量调度模型、所述优化参数、所述惩罚参数和所述辅助参数得到上层成本惩罚模型和下层协调优化模型；
10、确定所述上层成本惩罚模型的替换条件，利用所述替换条件和所述下层协调优化模型更新所述上层成本惩罚模型，并基于更新后的所述上层成本惩罚模型得到所述能量管理模型。
11、在一些实施例，所述微电网包括光伏发电器和储能电池，所述利用所述电网参数得到能量调度模型，包括：
12、基于所述电网参数确定所述微电网的电力负荷预测参数、能量交易参数、能量价值参数、所述光伏发电器的光伏发电预测参数、所述储能电池的电池使用参数和时间参数；
13、其中，所述电力负荷预测参数和所述光伏发电预测参数用于构建所述微电网的不确定性预测模型，所述电力负荷预测参数用于构建所述微电网的电力负荷模型，所述电池使用参数和所述时间参数用于构建所述储能电池的电池能量状态转移模型，所述能量交易参数和所述能量价值参数用于构建所述微电网的能量交易成本模型，所述电池使用参数、所述能量交易参数、所述电力负荷参数用于构建所述微电网的能量平衡约束条件，所述电池使用参数和所述能量交易参数用于构建所述微电网的能量成本函数；
14、基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述能量调度模型。
15、在一些实施例，所述电力负荷预测参数包括不可转移电力负荷预测参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述能量调度模型之前，所述方法还包括：
16、确定每个所述微电网的不可转移电力负荷预测误差和光伏发电预测误差；
17、其中，所述可转移电力负荷预测误差和所述不可转移电力负荷预测参数用于构建不可转移电力负荷预测模型，所述光伏发电预测误差和所述光伏发电预测参数用于构建光伏发电预测模型；
18、基于所述不可转移电力负荷预测模型和所述光伏发电预测模型得到所述不确定性预测模型。
19、在一些实施例，所述电力负荷预测参数包括可转移电力负荷预测参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述能量调度模型之前，所述方法还包括：
20、确定每个所述微电网的满意指标参数、实际可转移电力负荷和可转移电力负荷总预测值，基于所述满意指标参数确定可转移电力负荷偏差值；
21、其中，所述可转移电力负荷偏差值、所述实际可转移电力负荷和所述可转移电力负荷总预测值用于构建可转移电力负荷预测模型；
22、基于所述可转移电力负荷预测模型和所述不可转移电力负荷预测模型得到所述电力负荷模型。
23、在一些实施例，所述电池使用参数包括电池充电参数和电池放电参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述能量调度模型之前，所述方法还包括：
24、确定每个所述储能电池的上一时刻电池能量状态、充电效率、放电效率和电池容量；
25、其中，所述充电效率、所述电池充电参数、所述电池容量以及所述时间参数用于构建充电模型，所述放电效率、所述电池放电参数、所述电池容量以及所述时间参数用于构建放电模型；
26、基于所述上一时刻电池能量状态、所述充电模型以及所述放电模型得到所述电池能量状态转移模型。
27、在一些实施例，所述微电网集群还包括社区主电网，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述能量调度模型之前，所述方法还包括：
28、基于所述能量交易参数确定每个所述微电网与所述社区主电网之间的主网售出能量参数和主网购入能量参数，以及确定每个所述微电网与其他所述微电网之间的微电网售出能量参数和微电网购入能量参数；
29、基于所述能量价值参数确定每个所述微电网与所述社区主电网之间的主网售出价值和主网购入价值，以及确定每个所述微电网与其他所述微电网之间的微电网售出价值和微电网购入价值；
30、基于所述主网售出能量参数、所述主网购入能量参数、所述微电网售出能量参数、所述微电网购入能量参数、所述主网售出价值、所述主网购入价值、所述微电网售出价值和所述微电网购入价值得到所述能量交本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述微电网集群包括多个微电网，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述将所述目标电网参数、所述第一惩罚参数值和所述第一辅助参数值输入所述微电网的能量管理模型进行参数计算之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述微电网包括光伏发电器和储能电池，所述利用所述电网参数得到能量调度模型，包括：
4.根据权利要求3所述的微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述电力负荷预测参数包括不可转移电力负荷预测参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述能量调度模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述电力负荷预测参数包括可转移电力负荷预测参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本
6.根据权利要求3所述的微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述电池使用参数包括电池充电参数和电池放电参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述能量调度模型之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求3所述的微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述微电网集群还包括社区主电网，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述能量调度模型之前，所述方法还包括：
8.一种微电网集群的微电网能量调度装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的微电网集群的微电网能量调度方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的微电网集群的微电网能量调度方法。
...【技术特征摘要】
1.一种微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述微电网集群包括多个微电网，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述将所述目标电网参数、所述第一惩罚参数值和所述第一辅助参数值输入所述微电网的能量管理模型进行参数计算之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述微电网包括光伏发电器和储能电池，所述利用所述电网参数得到能量调度模型，包括：
4.根据权利要求3所述的微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述电力负荷预测参数包括不可转移电力负荷预测参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述能量调度模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的微电网集群的微电网能量调度方法，其特征在于，所述电力负荷预测参数包括可转移电力负荷预测参数，所述基于所述电力负荷模型、所述不确定性预测模型、所述电池能量状态转移模型、所述能量交易成本模型、所述能量平衡约束条件以及所述能量成本函数得到所述能量调度模型之前...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢鹏，赖孔春，魏志丽，陈春，唐文名，
申请(专利权)人：深圳信息职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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