含风电的智能电网分布式能量管理与优化调度方法研究

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作为智能电网的“神经中枢”,能量管理实现对电网中分布式能源的调度决策管理以及控制,是保障智能电网安全、经济、高效、稳定运行的关键。传统能量管理采用集中式,需要电网控制中心收集所有参与调度的发电机组信息并通过集中优化计算而做出调度决策。然而随着大量分布式能源并入电网,集中式能量管理会造成控制中心较大通信负担,且更容易在遭遇自然灾害等极端事件时瘫痪。相比于集中式方法,分布式能量管理不依赖于控制中心,各发电机组通过局部协调优化的方式进行能量管理,具有很好的隐私保护性、可扩展性及对极端事件的弹性恢复力等,因此分布式势必成为解决可再生分布式能源并网后能量管理的主要途径。作为一种重要的可再生分布式能源,风能具有清洁低碳、成本低等优点。随着风电大规模并入电网,研究包含风力发电的分布式能量管理方法需求迫切。然而,风能的随机性及间歇性导致风力发电的不确定性,使得含风电的分布式能量管理更具挑战。因此,本文针对含风电的能量管理问题提出了几类分布式优化调度方法,有望为电力系统决策者提供风电并网后智能电网能量管理的决策支持。具体贡献包括以下三个方面:(1)研究含风电的能量管理问题,考虑跨调度时段火电机组爬坡约束以及用不同的Weibull分布刻画不同调度时段风电预测出力,建立火电-风电多时段协调优化调度模型。给出根据预测风速数据估计各调度时段上风电所服从的Weibull分布函数参数的方法;结合分布式梯度算法,提出基于一致性的交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)分布式优化调度方法;针对梯度算法中迭代步长影响算法收敛性的问题,通过引入Armoji线搜索法自动寻找迭代步长的方式加快算法收敛速度。特别地,与已有分布式求解含风电能量管理的分布投影梯度算法(Distributed Projected Gradient Method,DPGM)相比,所提出的基于一致性的ADMM算法与邻居节点交换及计算的信息仅为局部变量而非全局向量,因此,需要更少的计算与存储成本。(2)研究含风电能量管理中的动态经济调度问题,考虑碳交易成本及其对风电调度的影响。针对基于一致性的ADMM算法需要在每个调度时段重新初始化各发电机组功率分配以使其满足功率平衡约束的问题,提出无初始化分布式ADMM算法。该算法通过在原有的分布式梯度算法中引入动态平均一致性来跟踪全网功率平衡不匹配,因此可以在不需要重新初始化的情况下应对时变的负荷需求以及实现发电机组“即插即用”操作。此外,所提出的算法并不需要假设所研究问题中目标函数存在逆梯度的显式表达式,同时避免已有算法通过惩罚函数处理机组出力上下界约束而带来的估计其引入参数困难的问题。(3)研究含风电机会约束的能量管理调度问题,即通过火电机组预留一定的旋转备用来应对风力发电的不确定性,使其在一定的置信水平内弥补风电出力预测的偏差。在假设风电出力预测误差满足Weibull分布的情况下,将所研究的问题建模为随机规划模型并将其转化为确定性问题进行求解。由于所研究的问题中含多个耦合的不等式和等式约束,且难以通过先前所提出的分布式优化调度方法求解,为此将所提出的能量管理调度模型演化为一种新颖的紧凑形式,其中每个发电机组的决策向量为个体局部决策变量而非全局决策向量。最后,基于所演化的紧凑形式,提出分布式跟踪ADMM的求解算法。可以类推的是,所演化的模型对将更多分布式能源并入电网具有很好的扩展性,且所提出的算法可以分布式求解大部分含耦合约束的能量管理问题。
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