[发明专利]一种面向智慧园区的变压器负荷管理方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种面向智慧园区的变压器负荷管理方法及装置，该方法通过将配电变压器的生命损耗成本整合到多个异构用电单元的需求响应模型中，以此构建一个混合整数非线性优化模型来决定配电变压器的总的转移负荷和总的削减负荷。此外，对配电变压器下每个用电单元的用电情况进行了优化调度，构建了一个高维多目标优化模型，利用提出的基于超平面投影的多目标进化算法实现了众多异构用电单元参与需求响应时负荷的最优分配。所提出的多目标进化算法通过投影点的分类对归属同类的种群分别进行评估、排序，以此解决进化算法种群的进化和选择问题。所提出的方法不仅保证了种群的多样性，且收敛速度快，不易陷入局部最优。

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，具体而言，涉及一种面向智慧园区的变压器负荷管理方法及装置。

背景技术

随着配电系统中电力消费规模的增长，配电变压器在电力消费高峰时段频繁地过载运行，导致配电变压器加速老化，其使用寿命大幅缩短。变压器负荷管理问题涵盖了包含电动交通工具、各种家用电器、分布式发电在内的多个智能设备的区域协调优化问题。目前，针对智能家用电器和电动汽车(electric vehicle，EV)的研究已经证明在电力需求侧存在巨大的空间，并可以对这类可控负荷进行灵活管理。同时，对配电变压器峰值负荷的优化可以通过鼓励家庭用户参与需求响应(demand response，DR)来实现。需求响应是指为了提高电网运行的稳定性、可靠性、经济性、实现能源的高效利用，针对用户侧提出的一种以激励的形式来鼓励用户参与负荷调节的机制。近年来，美国通过这种激励形式的需求响应，使可控负荷呈现“柔性特征”，实现了大部分地区负荷的“削峰填谷”。需求响应不仅改变了原来仅依靠装机容量来满足电力需求增长的发展模式，还实现了电网的“削峰填谷”及减少用户用电成本的多赢局面。

目前，为求解多用户需求响应问题，已有多种基于多代理框架的分布式算法被提出，这些算法的目的是最大限度地降低电力需求的峰均比或者通过最小化电力公司和客户的成本来提高社会福利。对大规模的需求响应调度问题的求解，将其看作一个分层模型，利用解耦技术将其分解成多个子问题来求解。尽管如此，这些需求响应机制并不能保证可以满足配电系统中资产的容量限制。此外，针对负荷服务公司，已有研究提出不同的效用函数以最小化总的家庭用电成本和最大化用户用电的舒适度，与此同时满足峰值负荷减少的目标。在电力市场的价格和需求响应激励机制的驱动下，不同的用户在电力高峰期会有不同的消费行为和不同的获利方式，因此多用户需求响应不协调可能会导致不同的用户间存在竞争行为，导致新一轮的负荷波峰、波谷，而使能源利用效率降低。在对多目标决策问题模型的求解上，现有的模型多采用帕累托优化算法，如非支配排序遗传算法(nondominatedsorting genetic algorithm，NSGA)、多目标差分进化算法(multi-objectivedifferential evolution，MODE)、基于分解的多目标进化算法(multiobjectiveevolutionary algorithm based on decomposition，MOEA/D)等。但是随着电力系统中优化目标的增加，非支配解呈几何性增加，这使得基于非支配排序的算法对种群的选择压力下降，搜索和选择解集的效率低下，在逼近整个帕累托前沿时所需的种群规模呈指数级增长，若仍然采用此类进化算法来获得最优解，不仅非常耗时、不能保持种群的多样性，还容易陷入局部最优。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于，提供一种面向智慧园区的变压器负荷管理方法及装置以解决上述问题。

本发明实施例提供一种面向智慧园区的变压器负荷管理方法，所述方法包括：

构建考虑配电变压器生命损耗成本下智慧园区的随机需求响应模型，优化得到所述配电变压器的总的转移负荷和总的削减负荷；

构建基于多个异构用电单元需求响应的多目标决策模型；