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基于一致性算法的孤岛型微电网群实时协同功率分配-电力系统自动

发布时间:2019-07-05 05:16 来源:未知 编辑:admin

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  第 卷 第 期 年 月 日 , 41 5 2017 3 10 Vol.41No.5Mar.102017 : / DOI10.7500AEPS 基于一致性算法的孤岛型微电网群实时协同功率分配 杨家豪 ( , ) 厦门大学嘉庚学院机电工程系 福建省漳州市 363105 : , . 摘要 孤岛型微电网通过互联构成微电网群 将有利于提高其整体的经济性与供电可靠性 由于 , . 缺乏主网支撑 孤岛型微电网群对功率的实时平衡要求较高 文中针对孤岛型微电网群的实时功 , . 率分配问题 运用多智能体一致性理论提出孤岛型微电网群实时协同功率分配的框架 在此基础 , 上对微电网调节成本进行建模 以各微电网的调节成本作为一致性状态变量设计一致性功率分配 , , . 算法 使得各微电网共同承担微电网群系统的功率不平衡量 从而达到降低调节成本的目的 算例 , . 仿真表明 一致性功率分配算法可有效解决孤岛型微电网群的实时功率分配问题 : ; ; ; 关键词 孤岛型微电网群 实时功率分配 多智能体 一致性算法 , 0引言 主网的支撑 因此孤岛型微电网的调度应注重实时 , , 调度能力 维持发电与负荷的实时平衡 保障系统的 微电网( , )的出现为综合利用可 microridMG g , . 稳定运行 同时兼顾经济性 而功率指令的计算过 [ ] 1G3 再生能源提供了技术手段 .根据与主网有无电 , 程只要需要采取集中式优化 就往往具有一定的计 , 气联系又可分为并网型与孤岛型微电网 孤岛型微 , , 算复杂度 在实时性要求较高的场合 对调度指令的 , 电网主要适用于无电网覆盖的偏远地区 综合利用 . 产生与下达速度的要求也随之提高 随着分布式控 当地可再生能源以有效降低偏远地区的供电成 [ ] 17 , 制架构在智能电网中的优势逐渐显现 多智能体 [] 4 . , 本 近年来 在微电网的基础上进一步延伸出微 理论及分布式控制架构被应用到微电网调度模型 [ ] 5G6 电网群的架构 .若处于偏远地区的邻近孤岛微 [18G19] 中 .其中多智能体一致性理论为解决孤岛型微 , 电网通过互联实现集群化运作 使得微电网之间能 . 电网群实时功率分配问题提供了新思路 在一个多 , 量互济 既可以辅助消纳多余电能又可以互为备用 , 智能体网络中 当所有智能体与相邻智能体之间通 , . 电源支撑 有利于提高整体的供电可靠性与经济性 , , 过信息交流 对所关心的变量取值达到共识时 即为 针对微电网的运行调度问题已取得了一定的成 . [ ] 达到一致 文献 20G24将一致性算法运用到电力 , , 果 主要集中于单个微电网的经济调度研究 考虑降 、 . 系统调度 功率分配及控制等方面 与传统的集中 , . 低运行成本 以及微电网中各设备的协调配合 文 , 式优化算法相比 一致性算法仅要求每个智能体实 [ ] , 献 7G9针对并网型微电网 基于预测手段及场景分 , , 时获取本地与相邻智能体的信息 传输信息量小 优 、 析法 机会约束规划等不确定性理论对其运行调度 , . 化时间较短 也可以获得较为理想的收敛值 将其 ; [ ] 问题进行了研究 文献 10G15则面向孤岛型微电网 应用于解决孤岛型微电网群实时功率分配问题具有 、 , 针对调度 控制问题开展研究 更注重微电网内各可 、 . 通信负担低 动态性能好等优势 [14G15] ; 控单元的协调 微电网群的调度所涉及的控制 , 本文以孤岛型微电网群为研究对象 重点关注 , [ ] 单元多而复杂 文献 16针对邻近海岛多微电网互 , 微电网群调度运行的实时功率分配问题 引入多智 联构成孤岛型微电网群的情况建立优化调度模型, 能体一致性理论构建孤岛型微电网群实时协同功率 并采用滚动更新的动态优化调度以提高调度计划精 . , 分配框架 对微电网调节成本进行建模 同时以降 度. 低微电网群整体的调节成本为目标优化功率不平衡 , 由于电源与负荷双侧的频繁波动 基于预测的 , 量的实时分配 以确保各微电网根据自身情况均衡 , 调度方法对孤岛型微电网的适用性欠佳 加上缺乏 , 地承担相应的功率调节任务 同时因避免了集中式 , , 的优化计算 加快了调度指令产生与下达的速度 能 . 收稿日期:2016G04G14;修回日期:2016G09G28. 够更好地适应微电网群实时调度的动态需求 通过 上网日期:2017G01G05. 仿真计算对本文模型的有效性进行了验证分析. 8 杨家豪 基于一致性算法的孤岛型微电网群实时协同功率分配 1孤岛型微电网群实时协同功率分配框架 1.2微电网功率分配策略 , 各微电网在接收到所分配的功率指令后 需要 1.1基于一致性算法的协同功率分配框架 . 根据功率分配策略下放各可控单元的功率指令 假 微电网根据控制的需要设置有微电网控制器 : 定 各 微 电 网 均 包 含 以 下 单 元 光 伏 电 池 ( , ), 负责保证微电 microridcontrollerMGC MGC g ( , )、 ( , )、 photovoltaicPV 风电机组 windturbineWT . , 网实时稳定运行 当微电网互联构成群落系统 传 储能装置( , )、可控型微电源如柴 ener storaeES gy g 统集中式的调度框架要求上层系统采集各微电网的 油发 电 机 ( , )、可 中 断 负 荷 dieselenine DE g , 实时信息 经过集中式的优化后再产生调度指令下 ( , ). interrutibleloadIL p . 发到各单元 尽管这样的方式能更完备地获取系统 , 考虑各项调节手段的成本及调度优先级 本文 , 信息且适应各种优化算法 但增加了通信网络与控 对正负功率指令的功率分配策略决策顺序作如下规 , 制器的负担 同时也无法适应即插即用及实时控制 定. 的要求. ) . 1正功率指令的功率分配策略 当微电网接收 , 微电网群可控单元数目多且数据量大 微电网 , 到正功率指令 即要求微电网增加发电功率或减少 , , 互联使得运行方式多样化 要求控制易于扩展 满足 . , 用电功率 以储能放电优先 若储能达到放电极限 “ ” , 即插即用 的需求 因而微电网群自身的架构与运 , , 但仍不满足需求 则增加柴油发电机输出功率 若柴 . 行特性决定了其适宜引入分散控制的架构 本文基 , 油发电机输出达到极限但仍不满足需求 则只能采 于多智能体一致性算法建立孤岛型微电网群实时协 , . 取切负荷的手段 调节可中断负荷 同功率分配框架如图 所示. 1 ) . 2负功率指令的功率分配策略 当微电网接收 , . 到负功率指令 即要求微电网减少发电功率 以储 , , 能充电优先 若储能达到充电极限但仍不满足需求 , . 则令光伏或风电机组减少出力 放弃部分发电量 2微电网调节成本建模 本节将对微电网中各可控单元的调节成本进行 , 建模 以量化实时控制过程中各可控单元参与调节 , 所耗费的代价 从而为一致性功率分配提供计算依 据. 图 孤岛型微电网群实时协同功率分配框架 1 2.1微电网实时调节成本的量化 Fi.1RealGtimecollaborativedisatchframework g p forislandedmultiGmicrorid 考虑到大多数可控单元的调节成本较适宜以电 g [14G16] , . 量进行衡量 此处引入状态持续时间窗口TS 控制目标为保证微电网群整体实时功率平衡, , 计算时刻 各可控单元的调节成本时 利用实时功 t , 且要降低功率调节所耗费的成本 相当于将经济调 率指令计算由时刻 为起始点的 时段内各可控 t TS 度问题转换为功率分配过程中调节成本一致性的问 , 单元的累积调节电量 从而根据电量量化时刻 各 t [ ] 23 题 .因而各 MGC的角色即为网络中的智能体, 微电网的实时调节成本. 各微电网的调节成本即为各智能体所关心的一致性 本文所述调节成本的意义即在于通过给定时间 . 变量 在各互联微电网属于同一利益共同体的前提 , , 窗口 考察该时间窗口内 保持当前功率指令所规定 , ( 下 各微电网的调控服从系统整体的经济性信号 即 , 的状态运行各微电网所需耗费的成本 通过将功率 ) , , 调节成本 的引导 合理分配调节的功率 提升运行 , . 量转换为电量 以电量为载体实现调节成本的量化 . “ — ” 的经济性 微 电网群采用 领 导者 跟 随者 2.2储能电池的调节成本 [ ] ( ) 20 , LeaderGFollower模式 总功率的跟踪主要由领 储能电池的调节成本包含充放电行为对电池寿 , , 导者 MGC负责 在各微电网通信迭代后将总功率 命的损害及相应的维护成本 与充放电功率及储能 [ ] 16 , ( , ) . 指令分配到各微电网 由MGC根据既定策略下放 荷电状态 stateofchareSOC相关 本文参考 g . [ ] , 微电网内部各控制单元的功率指令 由于各 MGC 文献 14的思路对储能电池的SOC进行分区 分区 , 无需获取系统全局信息 迭代中各微电网所需要的 方法及储能装置的实时最大可充放电功率的表达式 , . 信息仅为本地信息 以及邻居传递过来的调节成本 详见附录A , 、 . : 信息 信息交换量小 通信负担轻 储能装置的实时调节成本可以表示为 :// htt Ginfo.com p p 9 , () �学术研究 � 2017 415 3 2.4其他单元的调节成本 ì ( ) C ΔP =V T r ΔS ï ES ES ES S∑ ESi i ( ), i 1 对于可中断负荷及分布式电源 DG 本文做如 ï = () í 1 : , 下假定 需要切除部分可中断负荷时 当前计算点 ΔP ΔP 0 ① ï ES ≥ ï max max , î P ΔP P 计算的为当前切负荷量 而下一计算点默认在必要 - ES- ≤ ES≤ ES+ , 式中: 为储能装置的功率指令; ( )为储 条件下恢复该部分负荷 若下一计算点仍无法恢复 ΔP C ΔP ES ES ES ; 则根据实际需求推后该部分负荷的投入操作 光 能装置根据功率指令 ΔPES调节时所产生的调节成 ② 伏或风电机组按照最大功率点跟踪( )的方式 MPPT , ; 本 下文其他调节方式中的调节成本表示同理 VES , , 为储能装置的容量; 为微电网群总功率指令即 运行 当需要削减分布式电源出力时 当前计算点计 ΔP , 实时的功率不平衡量; 为以当前功率指令运行 算的是在当前最大出力下的削减出力指令 而下一 ΔSi , T 时段后于调节成本为r 的SOC区域内所引起 计算点仍默认按照最大出力进行计算 因而无需考 S ESi 虑增加分布式电源出力的情况. , 的SOC变化量 实时功率指令计算过程中SOC实 际可能穿越的区间也与状态持续时间窗口 的选 切负荷及分布式电源弃发电的调节成本分别如 TS max max ()、 () . 式 式 所示 3 4 ; 、 定有关 PES- 和PES+ 分别为储能装置最大可充 放 ( ) C ΔP =r ΔP T ì IL IL IL IL S 电功率. ï ï max () 柴油发电机的调节成本 í0≤ΔP ≤P 3 2.3 IL IL ï 柴油发电机的发电成本由其燃料消耗系数与燃 ï max () P =P t î IL IL ( ) . 料单位价格决定 本文功率分配过程中计算的柴油 C ΔP =r ΔP T ì DG DG- DG DG- S ï ï 发电机功率指令是指在当前其可调节出力范围内的 max () í-P ≤ΔP ≤0 4 DG- DG- ï ï max , 出力值 即 () () P =P t+P t î DG- PV WT ( ) 式中: 和 分别为切负荷及分布式电源削 C ΔP =r ΔP T =λr ΔP T ì DE DE DE DE S oil DE S ΔP ΔP ï IL DG- ï () min 减出力的功率指令; 和 分别为切负荷及弃发 ΔP =P t-P r r DE DE DE IL DG ï max max min max max 电量的单位调节成本; 和 分别为可切负荷 ΔP =P -P PIL PDG- ï DE DE DE ï min N max , { , ( ) } () 及削减出力的上限 其中PIL 即为当前可中断负荷 P =max0.3P P t-Δt-R Δt 2 í DE DE DE d ï max N 的实时最大负荷 (), max 即为光伏实时出力 { , ( ) } P t P P =minP P t-Δt+R Δt IL DG- ï DE DE DE u ï min max ()与风电机组实时出力 ()的总和. P t P t () PV WT P ≤P t≤P ï DE DE DE ï max 2.5微电网调节成本函数 0≤ΔP ≤ΔP î DE DE 结合微电网功率分配策略及各可控单元的调节 式中: 为柴油发电机的功率指令; ,, 分 ΔP r λr DE DE oil , , 成本模型 可以构造各微电网的调节成本函数 如 、 别为柴油发电机的单位发电成本 单位发电量燃料 . N max min 图 所示 2 系数及燃料单位成本; , , 分别为柴油发 P P P DE DE DE max 、 ; 电机额定功率及实时出力上 下限值 ΔPDE 为柴油 发电机功率指令上限值; 和 分别为柴油发电 R R u d 、 . 机增 减出力的速率 此处 为当前实时出力 ()相对于此时 ΔP P t DE DE min , 出力下限PDE 的超额部分 即本文在功率分配计算 min , 过程中将以PDE 出力部分视为不可调节部分 记为 , , 强迫出力 所产生的运行成本记为强迫成本 不纳入 图 微电网调节成本函数 2 Fi.2Reulationcostfunctionofmicrorids g g g 所属微电网的调节成本之中. 本文柴油发电机的启停通过设定启停门槛来决 , 通过前文分析可知 各可控单元的调节成本都 , . 策 给定启停机系数 和 当第 个配备 _ _ k k i DEon DEoff

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