[发明专利]一种智能微电网分布式能源调度方法

权利要求书

1.一种智能微电网分布式能源调度方法，其特征在于：该方法由以下5个步骤组成：

步骤1：对智能微电网分布式能源调度系统进行分析，并建立相应的系统模型；系统模型包括：一个传统发电机CG、一个聚合器、柔性负载、基础负载、热负载、外部能源市场以及多个热电联产CHP，聚合器连接传统发电机、柔性负载、基础负载、外部能源市场以及多个热电联产，热电联产连接外部天然气供应和热负载，每个热电联产分别对应一个储热罐；

步骤2：对所建立好的系统模型进行分析，推导出相应的约束条件以及目标函数；步骤2中，考虑一个电网是由一个CG和N个CHP组成，N为正整数，每个CHP与一个现场储热罐连接，电网连接到外部能源市场，并由聚合器操作，聚合器负责通过管理来自各种来源的能量来满足负载；假设系统在具有时隙t∈{0，1，2，...}的离散时间中操作；为了符号简单，使用能量单位而不是功率单位；

(1)载荷：载荷包括基础、柔性和热负载；基础负载表示基本能量需求，一旦请求，则必须满足；柔性负载表示可控能量需求，考虑成本条件时，可以部分地减少可控能量需求；在时隙t处，通过l_b，t∈[l_b,min，l_b,max]表示请求的基础负载的总量，并且通过l_f，t∈[l_f,min，l_f,max]表示请求的柔性负载的总量，l_b,min、l_b,max分别表示在时隙t期间请求的基础负载总量的最小值和最大值，l_f,min，l_f,max分别表示在时隙t期间请求的柔性负载总量的最小值和最大值；总量l_b,t和l_f,t由用户基于其自己的需要产生并且被认为是随机的；令在时隙t期间满足的负载总量为l_m,t其应该满足

L_b,t≤l_m,t≤l_b,t+l_f,t (1)

柔性负载的控制需要满足特定的服务质量要求；对不满足的柔性载荷的部分施加上界，引入长期时间平均约束；

其中，α∈[0，1]是具有指示一个严格的服务质量要求的特定值的预设阈值；其中E[]表示对[]内的内容去期望；

用l_w,t表示在时隙t期间请求的热负载的总量，由于储热罐的设计和硬件约束，其应满足：

l_h,min≤l_w,t≤l_h,max (3)

其中l_h,min和l_h,max分别表示请求的热负载总量的最小值和最大值；

(2)CHP和现场储热罐：在第i个CHP处，i＝1、2、……、N，在时隙t期间，由a_i,t∈[0，a_i,max]表示大型热电联产发电量，其中a_i,max是最大产生能量；由于大型热电联产的随机性质，所以a_i,t是随机的；

假设每个CHP与一个能够充电和放电的现场储热罐单元对应；在时隙t期间，用表示充电的x_i,t＞0表示第i个电池的充电能量x_i,t，用表示放电的x_i,t＜0表示第i个电池的放电能量x_i,t；由于电池设计和硬件约束，x_i,t的值有界如下：

x_i,min≤x_i,t≤x_i,max，(x_i,min＜0＜x_i,max) (4)

这里，|x_i,min|和x_i,max分别代表放电和充电总量的最大值；对于第i个电池单元，用s_i,t表示在时隙t开始时的能量状态；由于充电放电操作，s_i,t的方程可由下式给出：

s_i,t+1＝s_i,t+x_i,t (5)

此外，由于电池容量和操作约束，使得能量状态s_i,t的上下界如下：

S_i,min≤s_i,t≤s_i,max (6)

S_i,min表示电池允许的最小能量状态值，s_i,max表示允许的最大能量状态值，并且可以用来指示电池存储能力；为了模拟电池成本，使用Di(·)来表示与充电或放电量x_i,t相关联的退化成本函数；

在每个时隙期间，CHP都会向聚合器提供能量；用b_i,t来表示在时隙t期间，第i个CHP贡献的能量总量；因为有关CHP的能量流应该保持平衡，所以有：

b_i,t＝a_i,t-x_i,t，b_i,t＞0 (7)

特别地，如果x_i,t＞0，则贡献的能量b_i,t直接来自大型热电联产；如果x_i,t＜0，则b_i,t来自大型热电联产发电和电池；

(3)CG：和CHP不同，CG的能量输出是可控的；用g_t表示在时隙t期间CG的能量输出，其满足：

0≤g_t≤g_max (8)

g_max表示能量输出的最大值；由于CG的操作限制，在两个连续的时隙输出的改变是有界的，这通常反映在CG输出上的斜坡约束；假设斜坡上升和斜坡下降约束是相同的，将整个斜坡约束表示为：

|g_t-g_t-1|≤rg_max (9)

其中，系数r∈[0，1]表示斜坡要求的紧密度；对于r＝0，CG随时间产生固定输出，而对于r＝1，斜率要求变得无效；此外，用C(·)表示CG的发电成本函数；

(4)外部能源市场：除了内部能源资源，聚合器可以根据需要诉诸外部能源市场；在能源不足的情况下，聚合器可以从外部能量市场购买能量，或者在能量过剩的情况下将能量出售给市场；分别用p_b,t∈[p_b,min，p_b,max]和p_s,t∈[p_s,min，p_s,max]表示在时隙t处向外部能源市场购买和销售能量的单价，用p_w,t∈[p_w,min，p_w,max]表示在时隙t处从外部天然气购买能量的单价，p_b,min、p_b,max分别表示在时隙t处向外部能源市场购买能量的单价的最小值和最大值，p_s,min、p_s,max分别表示在时隙t处向外部能源市场销售能量的单价的最小值和最大值，p_w,min、p_w,max分别表示在时隙t处从外部天然气购买能量的单价的最小值和最大值；为了避免能量套利，假设购买价格严格地大于销售价格，即p_b,t＞p_s,t；由于意想不到的市场行为，价格p_b,t和p_s,t以及p_w,t是随机的；分别用e_b,t和e_s,t表示在时隙t期间通过外部能源市场购买和销售的能量总量，其中：

e_b,t≥0，e_s,t≥0 (10)

整体系统的平衡要求如下：

e_w,t表示在时隙t期间外部天然气供应的能量总量，整体系统满足的热负载供给要求如下：

其中，系数η_w∈[0，1]表示需要CHP供应的程度；对于η_w＝0，CHP随时间产生固定输出至聚合器；而对于η_w＝1，CHP输出至聚合器要求变得无效；

步骤3：根据所述目标函数以及约束条件，通过放缩使用李雅普诺夫框架并建立长时间平均约束，进行成本优化；

步骤4：对所述目标函数进行分布式算法研究；

步骤5：建立ADMM交替方向乘子算法框架，计算获得所述分布式算法的最优解。