[发明专利]一种实时需求响应下园区间接调控分布式资源方法及系统

权利要求书

1.一种实时需求响应下园区间接调控分布式资源方法，其特征在于，包括：

采集用户数据，构建含分布式资源的用户模型；

采集园区数据，构建含分布式机组及储能园区的优化运行模型；

通过采集的用户数据和园区数据，构建实时需求响应下基于电价引导的“园区-用户”模型；

基于所述“园区-用户”模型，构建所述“园区-用户”模型的分布式求解方法，并在园区与用户之间进行电价与电量信息的交互迭代，实现模型的分布式求解。

2.如权利要求1所述的实时需求响应下园区间接调控分布式资源方法，其特征在于，所述分布式资源，包括：

新能源、分布式储能和微型燃气轮机的分布式发电机组中的至少一种；

通过所述分布式资源，将用户购售电行为的收益直接与园区进行交互，产生的第i个用户在t时段的运行成本

3.如权利要求2所述的实时需求响应下园区间接调控分布式资源方法，其特征在于，构建含分布式资源的用户模型，包括：

分布式机组模型、新能源资源模型、储能模型和中断负荷模型中的至少一种。

4.如权利要求3所述的实时需求响应下园区间接调控分布式资源方法，其特征在于，构建含分布式机组及储能园区的优化运行模型，包括：

考虑园区向用户的购电价或售电价需高于或低于电网的购电价或售电价；同时还需考虑园区的发电能力上下限及功率平衡约束；

园区根据电价信息合理制定代理电价及发电计划，与上层电网和下层用户进行电能交互以获得收益，建立园区t时段的收益模型

5.如权利要求4所述的实时需求响应下园区间接调控分布式资源方法，其特征在于，构建实时需求响应下基于电价引导的“园区-用户”模型，包括：

首先园区需要根据上层电网的电价信息以及下层用户上报的基础净用电负荷确定初始策略，并将电价信息下发至下层用户；然后用户需要根据园区下发的信息调整用户内部产用电策略，并向园区的购售电量上报；最后代理商根据用户上传的信息更新自身策略，重复此过程直至达到平衡；根据此重复过程描述，构建模型如下：

其中，UA和U分别表示园区主体以及用户主体；H为调度时段总数；

所述构建模型分为以下性质：

园区主体与用户的策略集合均为整个模型空间的紧子集；

园区与用户的收益函数为各自相关策略集合的连续函数；

下层跟随者的收益函数为其相关策略的拟凹函数；

园区的收益函数在任意的下，皆为其相关策略的凹函数，即有唯一最优解。

6.如权利要求5所述的实时需求响应下园区间接调控分布式资源方法，其特征在于，基于所述“园区-用户”模型，构建所述“园区-用户”模型的分布式求解方法，并在园区与用户之间进行电价与电量信息的交互迭代，实现模型的分布式求解，包括：

利用灰狼优化算法，结合“园区-用户”模型，公式表示为：

其中，k是当前迭代次数；C和N代表协调系数；X_P(k)表示猎物的位置向量，由种群中α,β,δ狼的位置所决定；X_l(k)和X_l(k+1)分别是狼群中第j个个体在受到X_P(k)影响后的位置向量；a表示收敛因子；r₁与r₂为0至1之间的随机数；D_l表示狼群中第j个个体与猎物目标的距离；

建立递减收敛因子a的非线性调整方法公式为：

其中，a_max、a_min分别为a的上限和下限；k为迭代次数；γ为非线性因子；u是搜索比例系数且u≥0；u越大，收敛因子a的搜索步长比例就越大；最大迭代次数定义为k_max；

在完成对猎物的包围后，狼群将在α,β,δ狼的指导下开始狩猎行动；

其中，α狼是狼群中最优的个体，决定了其他狼群的行动；β和δ是仅次于α的个体；作为最低等级的灰狼ω必须服从其他狼的决定并执行狩猎任务。