【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电氢一体充注站群优化调控，具体指一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法。
技术介绍
1、当前全球能源结构的转型和环保要求的日益严峻，电氢综合能源系统作为一种新型的绿色能源系统，正逐渐成为实现能源高效利用的重要途径。其通过将电能和氢能有效结合，促进能源的多样化利用，并为电网的灵活调度提供支持。在这一技术进步的推动下，电氢充注一体供能站已成为电力和氢能综合供应的关键基础设施。
2、然而，随着生产力的发展，电氢系统规模不断提高，传统集中式调控框架的局限性愈专利技术显，尤其是在可扩展性和计算负担方面。当前已有若干针对电氢一体充注站群的研究成果发表，普遍集中在系统建模和集中式协同优化方面，而针对分布式协同优化的研究相对较少。而现有分布式协同优化方法在应用中仍面临一些挑战，如算法迭代时间过长，导致系统响应速度不足，难以满足高效性的需求以及配电网的要求等。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于针对现有技术的不足，提出一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，可以在分布式框架下对电氢一体充注站群进行快速调度并提高在分布式协同优化过程中的整体效率，从而更好地满足电氢一体充注站群的高效调度与运行要求，提高系统经济性。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：
3、一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，包括以下步骤：
4、步骤s100、建立一个以经济性最优为目标的目标函数作为充注站站间优化模型，所述充注站站间优化模型根据各充注
5、步骤s200、各充注站根据步骤s100的优化结果及各充注站之间的拓扑关系，采用分布式交易策略和算法进行氢能与电能的分布式交易，确定各时刻交易电能功率和交易氢能流量；
6、步骤s300、建立一个充注站站网优化模型以向上级电网和氢网购售能源的总成本最小化为目标，各充注站根据各时刻交易电能功率和交易氢能流量以及站网交易价格、预测电负荷、预测氢负荷、预测光伏发电功率，应用充注站站网优化模型进行站网优化调度，并通过前推回代法对电力潮流进行验证与优化，生成各充注站的最优调控策略。
7、作为优选，所述步骤s100中，充注站站间优化模型的目标函数：以购售电能和氢能的总成本最小化为目标，表达式为：
8、；
9、其中，、表示时刻充注站间购售电能价格；、表示时刻充注站间购售氢能价格；、表示时刻充注站购售电能功率；、表示时刻充注站购售氢能流量。
10、作为优选，所述充注站站间优化模型设置有约束条件，所述约束条件包括电网络约束、氢网络约束和电氢耦合约束。
11、作为优选，所述电网络约束包括功率平衡约束、弃光约束、电储能系统约束、电储能荷电状态约束；
12、所述功率平衡约束，表达式如下：
13、；
14、式中，表示时刻充注站电负荷功率；表示时刻充注站电解槽设备输入功率；、分别表示时刻充注站电储能设备充电功率、放电功率；表示时刻充注站光伏发电设备出力功率；
15、所述弃光约束，表达式如下：
16、；
17、式中，表示时刻充注站光伏发电设备弃光功率；表示时刻充注站光伏发电设备发电功率；
18、所述电储能系统约束，表达式如下：
19、；
20、式中，、为二进制变量，用以保证时刻充注站电储能设备仅存在一个充放状态；、表示各充注站电储能设备充放电功率上限；
21、所述电储能荷电状态约束：
22、；
23、式中，表示时刻充注站电储能设备荷电状态；、表示各充注站电储能设备荷电状态上下限；表示充注站电储能设备容量；、表示各充注站电储能设备充放电效率；为各充注站优化时间周期。
24、作为优选，所述氢网络约束包括氢能平衡约束、氢储能约束，
25、氢能平衡约束：
26、；
27、式中，表示时刻充注站氢负荷流量；表示时刻充注站电解槽设备输出氢气流量；、表示时刻充注站氢储能设备充放氢流量。
28、所述氢储能约束，表达式如下：
29、；
30、式中，、为二进制变量，用以保证时刻充注站氢储能设备仅存在一个充放状态；、表示各充注站氢储能设备充放功率上限；表示时刻充注站氢储能设备储存氢气总量；表示充注站氢储能设备储存氢气容量上限。
31、作为优选，所述电氢耦合约束为电解槽设备约束，表达式如下：
32、；
33、式中，表示各充注站电解槽设备效率；表示各充注站电解槽设备输入功率上限。
34、作为优选，所述步骤s200具体包括：
35、步骤s210、将步骤s100的购售氢能流量作为初始氢能不平衡量，通过分布式交易算法迭代得到交易后的氢能流量；
36、步骤s220、根据步骤210中分布式交以算法得到氢能交易收敛结果，从而判断是否将氢能不平衡量转化为等效的购电功率，生成初始电能不平衡量；
37、步骤s230：采用分布式交易算法对初始电能不平衡量进行迭代，得到交易后的电能功率。
38、作为优选，所述分布式交易算法包括以下步骤：
39、首先，确定邻接矩阵与节点不平衡量；
40、基于不平衡量修正邻接矩阵并生成权重系数；
41、过迭代更新不平衡量直至满足以下收敛条件之一：全局平衡、所有不平衡量为正或负、达到预设迭代次数上限。
42、作为优选，所述步骤s300中，充注站站网优化模型，表达式为：
43、 ；
44、式中，、表示时刻充注站向上级电网购售电能价格；、表示时刻充注站向上级氢网购售氢能价格。
45、作为优选，所述充注站站网优化模型设置有约束条件，所述约束条件包括电平衡约束、弃光约束和氢能平衡约束。
46、作为优选，所述分布式交易算法中包括异常检测机制，当检测到全局不平衡量为负且存在较大负值时，反转不平衡量符号后重新迭代。
47、本专利技术具有以下的特点和有益效果：
48、采用上述技术方案，包含三个阶段：充注站站间优化阶段，各充注站依据预测数据等信息进行站间优化调控，从而避免了集中式框架带来的计算压力；充注站站间能量分布式交易阶段，各充注站根据充注站站间优化阶段的调控结果和分布式交易策略，采用相关算法进行分布式交易，有效提升了计算速度；充注站站网优化阶段，各充注站根据第充注站站间能量分布式交易阶段的交易结果进行站网优化调控，充分利用充注站间的能源互补性，从而提高系统的经济效益。该调控方法在分布式框架下，通过相关策略和算法对电氢一体充注站群进行快速调度，避免了集中式框架下的计算压力，并提升了分布式协同优化过程中的整体效率，有效满足了电氢一体充注站群的高效调度与运行需求，从本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述步骤S100中，充注站站间优化模型的目标函数：以购售电能和氢能的总成本最小化为目标，表达式为：
3.根据权利要求2所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述充注站站间优化模型设置有约束条件，所述约束条件包括电网络约束、氢网络约束和电氢耦合约束。
4.根据权利要求3所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述电网络约束包括功率平衡约束、弃光约束、电储能系统约束、电储能荷电状态约束；
5.根据权利要求4所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述氢网络约束包括氢能平衡约束、氢储能约束，
6.根据权利要求3所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述电氢耦合约束为电解槽设备约束，表达式如下：
7.根据权利要求1所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述步骤S2
8.根据权利要求7所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述分布式交易算法包括以下步骤：
9.根据权利要求5所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述步骤S300中，充注站站网优化模型，表达式为：
10.根据权利要求9所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述充注站站网优化模型设置有约束条件，所述约束条件包括电平衡约束、弃光约束和氢能平衡约束。
11.根据权利要求1所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述分布式交易算法中包括异常检测机制，当检测到全局不平衡量为负且存在较大负值时，反转不平衡量符号后重新迭代。
...【技术特征摘要】
1.一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述步骤s100中，充注站站间优化模型的目标函数：以购售电能和氢能的总成本最小化为目标，表达式为：
3.根据权利要求2所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述充注站站间优化模型设置有约束条件，所述约束条件包括电网络约束、氢网络约束和电氢耦合约束。
4.根据权利要求3所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述电网络约束包括功率平衡约束、弃光约束、电储能系统约束、电储能荷电状态约束；
5.根据权利要求4所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法，其特征在于，所述氢网络约束包括氢能平衡约束、氢储能约束，
6.根据权利要求3所述的一种多阶段电氢一体充注站群分布式调控方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱浩瑞，方晓伦，黄娜，董伟，张帆，赵晓丹，张尧，赵晓东，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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