一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法及系统与流程

本发明涉及电力系统及其自动化领域，尤其涉及一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法及系统。

背景技术：

1、光储直柔配电网的建设运营，将能够提升清洁能源的分布式消纳能力，提升能源系统的综合运行效率，降低高排放化石能源的发电比例，缓解我国能源紧缺问题，为终端用户提供灵活、节能的综合能源服务，改善居民的生活环境，间接经济效益显著。光伏接入以及直流改造改变了配电网的潮流分布以及用户的用电特性，配电网变化的复杂化使得精准能量管理的难度大大增加，合理地制定发电计划实现供需平衡离不开准确的能量管理。能量管理可以在电力系统规划中更好地显示未来用电需求，从而优化资源分配和规划发电、输电和配电设施。这有助于避免资源浪费，提高系统效率。为增大能量利用效率，提高经济效益和社会效益具有重要意义。

2、目前常用的能量管理策略主要有以下两种：一是基于数学算法的能量管理策略。此类方法一般依据一定的公认理论经严格的数学推导进行求解的算法，主要包括混合整数线性规划法、内点法和一致性算法等。智能算法需要进行初始化，这类算法经严格数学推导而成，具有较高的可信度但是鲁棒性相对较差。此类方法考虑了负荷结构、光伏出力及储能与负荷的相对大小、峰谷电价用电等因素对用电经济性的影响，但确忽略了用电高峰时用户的舒适度。

3、二是基于多时间尺度的能量管理策略。此类方法包括日内和日前两种预测方法，预测的准确度受环境因素影响，此时，配电网的调度计划与电网的实际运行状态存在偏差。但偏差积累较多时，会影响电网的稳定运行。同时，在多时间尺度的选取中的时间尺度各不相同，时间尺度过多会增加调度计划的求解时间，而时间尺度太少会增加适时调整压力。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法及系统，根据负荷预测数据对光储直柔配电网的资源进行优化配置与能量管理，提高光储直柔配电网的运行稳定性和运行效率。

2、第一方面，本发明提供一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法，包括：

3、在当前调度周期内，获取光储直柔配电网的负荷预测数据和光伏发电数据；

4、将所述负荷预测数据和光伏发电数据输入至预设的外层能量管理模型，以使所述外层能量管理模型根据外层目标方程和决策变量生成第一能量调度方案，并根据所述第一能量调度方案更新所述决策变量，然后将所述决策变量传递至预设的内层能量管理模型；

5、将所述第一能量调度方案输入至所述内层能量管理模型，以使所述内层能量管理模型根据内层目标方程和所述决策变量优化所述第一能量调度方案，生成第二能量调度方案，并根据所述第二能量调度方案更新所述决策变量，然后将所述决策变量传递至所述外层能量管理模型；

6、根据所述第二能量调度方案对所述光储直柔配电网进行当前调度周期内的能量调度。

7、本发明实施例提供一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法，在每个调度周期内，根据光储直柔配电网的负荷预测数据和光伏发电数据，使用外层能量管理模型生成对应的第一能量调度方案，第一能量调度方案能最大限度的满足预设的外层目标方程，对光储直柔配电网进行初步的优化配置与能量管理；进一步的，考虑到负荷预测数据与真实负荷数据会存在一定的误差，且光伏发电量也存在不确定性，外层能量管理模型所生成的第一能量调度方案还可以进一步优化，因此将第一能量调度方案输入至内层能量管理模型，通过内层目标方程进行优化，生成第二能量调度方案，降低光伏发电量波动和负荷预测误差对能量管理的影响，提高光储直柔配电网的运行稳定性和运行效率。此外，在本发明实施例中还设置了决策变量，用于记录外层能量管理模型和内层能量管理模型每次运行完成后的某些关键参数的计算结果，同时在外层能量管理模型和内层能量管理模型运行时作为设定值，指导模型进行计算，进一步降低光伏发电的不确定性和负荷预测误差对能量调度的影响。

8、在一种可能实现的方式中，所述外层能量管理模型是基于min-max鲁棒模型预测控制器构建的，包括：

9、以运行成本最小化为优化目标，结合所述min-max鲁棒模型预测控制器，建立所述外层目标方程，其中，所述运行成本包括电力损耗成本、蓄电池老化成本和用户舒适度成本；

10、根据所述光储直柔配电网的供电结构、负荷预测数据和光伏发电数据，建立多个约束方程，其中，所述约束方程包括功率约束方程、蓄电池差分方程以及蓄电池soc限制方程。

11、本发明实施例提供一种外层能量管理模型的构建方法，首先是以运行成本最小化为优化目标，结合min-max鲁棒模型预测控制器，建立外层目标方程，在优化过程中综合考虑了配电网的电力损耗成本、蓄电池老化成本和用户舒适度成本，在降低运行成本的同时提升了用户的用电舒适度；进一步的，通过构建功率约束方程、蓄电池差分方程以及蓄电池soc限制方程，建立了模型的优化边界，避免模型为了最大限度的实现优化目标而过度优化，影响电网的正常运行，其中，功率约束方程用于确保电网中的各个设备处于正常的运行功率范围，蓄电池差分方程和蓄电池soc限制方程，用于确保蓄电池的电能和荷电状态处于预设范围以内。本发明实施例通过构建基于min-max鲁棒模型预测控制器的外层能量管理模型，对光储直柔配电网进行初步的优化配置与能量管理，提高光储直柔配电网的运行稳定性和运行效率。

12、进一步的，所述外层目标方程的具体公式为：

13、

14、

15、

16、其中，为电力损耗成本，为蓄电池老化成本，a*为用户舒适度成本；mm为光伏发电单位成本，为光伏发电功率，mb为蓄电池放电单位成本，为蓄电池放电功率，δt为一个调度周期；mdc(t,d(δt))为δt时间间隔内一个蓄电池的老化成本，d(δt)为δt时间间隔内蓄电池的充放电的深度，mac为一次充放电事件中，单位能量的平均损耗成本，p(t)为蓄电池的充放电功率。

17、在一种可能实现的方式中，所述功率约束方程包括功率平衡约束方程和功率不平衡约束方程，其中，所述功率平衡约束方程由柔性负荷功率、配电网送出功率、蓄电池发出功率以及光伏发电功率构成，约束所述配电网送出功率、蓄电池发出功率以及光伏发电功率之和等于所述柔性负荷功率；所述功率不平衡约束方程由配电网送出功率的上下限和蓄电池发出功率的上下限构成，约束配电网送出功率和储能装置发出功率在预设范围内；

18、所述蓄电池差分方程通过上一时刻的蓄电池电能、蓄电池充放电效率以及当前时刻的蓄电池发出功率，约束当前时刻的蓄电池电能；

19、所述蓄电池soc限制方程通过蓄电池soc约束的上下限，约束当前时刻蓄电池的额定容量和实际容量的比值。

20、本发明实施例对各个约束方程作了进一步限定，功率平衡约束方程保证了配电网送出功率、蓄电池发出功率以及光伏发电功率与柔性负荷功率之间的动态平衡，功率不平衡约束方程用于确保配电网送出功率和蓄电池发出功率在预设范围之内，而光伏发电功率存在较大的不确定性，因此没有做不平衡约束，通过调整配电网送出功率和蓄电池发出功率来平衡光伏发电功率的波动；此外蓄电池发出功率受自身电能和soc状态的影响，因此要为蓄电池设置蓄电池差分方程和蓄电池soc限制方程，保证蓄电池的稳定运行，延长蓄电池的使用寿命。

21、在一种可能实现的方式中，所述内层能量管理模型是基于下垂控制策略构建的，包括：

22、根据所述光储直柔配电网的下垂特性构建所述下垂控制策略，所述下垂控制策略用于将所述光储直柔配电网的电压水平控制在预设范围内；

23、将所述第一能量调度方案中的第一蓄电池发出功率和第一光伏发电功率作为参考值，结合负荷预测数据和光伏发电数据，以负荷预测误差和光伏波动最小化为优化目标，构建所述内层目标方程；

24、所述内层能量管理模型的约束方程与所述外层能量管理模型的约束方程相同。

25、本发明实施例提供一种内层能量管理模型的构建方法，根据所述光储直柔配电网的下垂特性构建所述下垂控制策略，将光储直柔配电网的电压水平控制在预设范围内，提高光储直柔配电网的运行稳定性；在构建内层目标方程的过程中利用了外层能量管理模型的优化结果构建内层目标方程，用于降低光伏发电量波动和负荷预测误差对能量管理的影响，提高光储直柔配电网的运行稳定性和运行效率。同时，基于与外层能量管理模型相同的理由，使用了与外层能量管理模型相同的约束方程，保证电网系统的正常运行。

26、进一步的，所述下垂特性的具体公式为：

27、fi＝fni-mi(pi-pni)

28、ui＝uni-ni(qi-qnj)

29、其中，fi和ui分别为光储直柔配电网电压的频率和幅值，pi和qi分别为有功功率和无功功率；fni、uni、pni、qnj分别为额定的频率、电压、有功功率和无功功率；mi和ni分别为有功和无功下垂系数；

30、所述将所述光储直柔配电网的电压水平控制在预设范围内，具体公式为：

31、pn1/p1＝pn2/p2

32、δf＝m1(p1-pn1)＝m2(p2-pn2)

33、其中，p1和p2为输电线路首末端实际功率，pn1和pn2为输电线路首末端额定功率，m1和m2为线路首末端下垂系数，δf为频率变化量。

34、进一步的，所述内层目标方程的具体公式为：

35、

36、

37、

38、其中，为电力负荷成本，为所述内层能量管理模型的权重系数，为内层能量管理模型中的蓄电池发出功率与参考值的偏差，为内层能量管理模型中的光伏发电功率与参考值的偏差；为所述第一能量调度方案中的第一蓄电池发出功率，为内层能量管理模型中的蓄电池发出功率，为所述第一能量调度方案中的第一光伏发电功率，为内层能量管理模型中的光伏发电功率。

39、在一种可能实现的方式中，在将所述负荷预测数据和光伏发电数据输入至预设的外层能量管理模型之前，根据不同的负荷特点将所述负荷预测数据中的柔性负荷划分为可平移负荷、可削减负荷和可中断负荷。

40、在本发明实施例中，根据不同的负荷特点将所述负荷预测数据中的柔性负荷划分为可平移负荷、可削减负荷和可中断负荷三类，其中，可平移负荷为连续运行、功率恒定，有固定工作时长的负荷，此类负荷运行时间段可平移，同时受工作时长和启动时间范围的约束，在调度过程中需要优先满足。可削减负荷在调度周期内总的用电量不变，但可以灵活调整用电时间，在用电高峰时期可以优先降低可削减负荷。可中断负荷为具有分时段运行、功率大小恒定、总工作时长固定的负荷，在用电高峰时期可以暂时切断可中断负荷，优先保证其他类型的负荷。根据不同类型负荷的特点实施有效的调度控制，可以制定更为合理的能量调度方案，进一步提高光储直柔配电网的运行稳定性和运行效率。

41、第二方面，相应的，本发明提供一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度系统，包括获取模块、外层能量管理模块、内层能量管理模块以及调度模块；

42、其中，所述获取模块用于在当前调度周期内，获取光储直柔配电网的负荷预测数据和光伏发电数据；

43、所述外层能量管理模块用于将所述负荷预测数据和光伏发电数据输入至预设的外层能量管理模型，以使所述外层能量管理模型根据外层目标方程和决策变量生成第一能量调度方案，并根据所述第一能量调度方案更新所述决策变量，然后将所述决策变量传递至预设的内层能量管理模型；

44、所述内层能量管理模块用于将所述第一能量调度方案输入至所述内层能量管理模型，以使所述内层能量管理模型根据内层目标方程和所述决策变量优化所述第一能量调度方案，生成第二能量调度方案，并根据所述第二能量调度方案更新所述决策变量，然后将所述决策变量传递至所述外层能量管理模型；

45、所述调度模块用于根据所述第二能量调度方案对所述光储直柔配电网进行当前调度周期内的能量调度。

46、在一种可能实现的方式中，所述外层能量管理模型是基于min-max鲁棒模型预测控制器构建的，包括：

47、以运行成本最小化为优化目标，结合所述min-max鲁棒模型预测控制器，建立所述外层目标方程，其中，所述运行成本包括电力损耗成本、蓄电池老化成本和用户舒适度成本；

48、根据所述光储直柔配电网的供电结构、负荷预测数据和光伏发电数据，建立多个约束方程，其中，所述约束方程包括功率约束方程、蓄电池差分方程以及蓄电池soc限制方程。

49、进一步的，所述外层目标方程的具体公式为：

50、

51、

52、

53、其中，为电力损耗成本，为蓄电池老化成本，a*为用户舒适度成本；mm为光伏发电单位成本，为光伏发电功率，mb为蓄电池放电单位成本，为蓄电池放电功率，δt为一个调度周期；mdc(t,d(δt))为δt时间间隔内一个蓄电池的老化成本，d(δt)为δt时间间隔内蓄电池的充放电的深度，mac为一次充放电事件中，单位能量的平均损耗成本，p(t)为蓄电池的充放电功率。

54、在一种可能实现的方式中，所述功率约束方程包括功率平衡约束方程和功率不平衡约束方程，其中，所述功率平衡约束方程由柔性负荷功率、配电网送出功率、蓄电池发出功率以及光伏发电功率构成，约束所述配电网送出功率、蓄电池发出功率以及光伏发电功率之和等于所述柔性负荷功率；所述功率不平衡约束方程由配电网送出功率的上下限和蓄电池发出功率的上下限构成，约束配电网送出功率和储能装置发出功率在预设范围内；

55、所述蓄电池差分方程通过上一时刻的蓄电池电能、蓄电池充放电效率以及当前时刻的蓄电池发出功率，约束当前时刻的蓄电池电能；

56、所述蓄电池soc限制方程通过蓄电池soc约束的上下限，约束当前时刻蓄电池的额定容量和实际容量的比值。

57、在一种可能实现的方式中，所述内层能量管理模型是基于下垂控制策略构建的，包括：

58、根据所述光储直柔配电网的下垂特性构建所述下垂控制策略，所述下垂控制策略用于将所述光储直柔配电网的电压水平控制在预设范围内；

59、将所述第一能量调度方案中的第一蓄电池发出功率和第一光伏发电功率作为参考值，结合负荷预测数据和光伏发电数据，以负荷预测误差和光伏波动最小化为优化目标，构建所述内层目标方程；

60、所述内层能量管理模型的约束方程与所述外层能量管理模型的约束方程相同。

61、进一步的，所述下垂特性的具体公式为：

62、fi＝fni-mi(pi-pni)

63、ui＝uni-ni(qi-qnj)

64、其中，fi和ui分别为光储直柔配电网电压的频率和幅值，pi和qi分别为有功功率和无功功率；fni、uni、pni、qnj分别为额定的频率、电压、有功功率和无功功率；mi和ni分别为有功和无功下垂系数；

65、所述将所述光储直柔配电网的电压水平控制在预设范围内，具体公式为：

66、pn1/p1＝pn2/p2

67、δf＝m1(p1-pn1)＝m2(p2-pn2)

68、其中，p1和p2为输电线路首末端实际功率，pn1和pn2为输电线路首末端额定功率，m1和m2为线路首末端下垂系数，δf为频率变化量。

69、进一步的，所述内层目标方程的具体公式为：

70、

71、

72、

73、其中，为电力负荷成本，为所述内层能量管理模型的权重系数，为内层能量管理模型中的蓄电池发出功率与参考值的偏差，为内层能量管理模型中的光伏发电功率与参考值的偏差；为所述第一能量调度方案中的第一蓄电池发出功率，为内层能量管理模型中的蓄电池发出功率，为所述第一能量调度方案中的第一光伏发电功率，为内层能量管理模型中的光伏发电功率。

74、在一种可能实现的方式中，在所述外层能量管理模块将所述负荷预测数据和光伏发电数据输入至预设的外层能量管理模型之前，根据不同的负荷特点将所述负荷预测数据中的柔性负荷划分为可平移负荷、可削减负荷和可中断负荷。

技术特征：

1.一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法，其特征在于，所述外层能量管理模型是基于min-max鲁棒模型预测控制器构建的，包括：

3.如权利要求2所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法，其特征在于，所述外层目标方程的具体公式为：

4.如权利要求2所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法，其特征在于，所述功率约束方程包括功率平衡约束方程和功率不平衡约束方程，其中，所述功率平衡约束方程由柔性负荷功率、配电网送出功率、蓄电池发出功率以及光伏发电功率构成，约束所述配电网送出功率、蓄电池发出功率以及光伏发电功率之和等于所述柔性负荷功率；所述功率不平衡约束方程由配电网送出功率的上下限和蓄电池发出功率的上下限构成，约束配电网送出功率和储能装置发出功率在预设范围内；

5.如权利要求1所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法，其特征在于，所述内层能量管理模型是基于下垂控制策略构建的，包括：

6.如权利要求5所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法，其特征在于，所述下垂特性的具体公式为：

7.如权利要求5所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法，其特征在于，所述内层目标方程的具体公式为：

8.如权利要求1所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法，其特征在于，在将所述负荷预测数据和光伏发电数据输入至预设的外层能量管理模型之前，根据不同的负荷特点将所述负荷预测数据中的柔性负荷划分为可平移负荷、可削减负荷和可中断负荷。

9.一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度系统，其特征在于，包括获取模块、外层能量管理模块、内层能量管理模块以及调度模块；

10.如权利要求9所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度系统，其特征在于，所述外层能量管理模型是基于min-max鲁棒模型预测控制器构建的，包括：

11.如权利要求10所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度系统，其特征在于，所述外层目标方程的具体公式为：

12.如权利要求10所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度系统，其特征在于，所述功率约束方程包括功率平衡约束方程和功率不平衡约束方程，其中，所述功率平衡约束方程由柔性负荷功率、配电网送出功率、蓄电池发出功率以及光伏发电功率构成，约束所述配电网送出功率、蓄电池发出功率以及光伏发电功率之和等于所述柔性负荷功率；所述功率不平衡约束方程由配电网送出功率的上下限和蓄电池发出功率的上下限构成，约束配电网送出功率和储能装置发出功率在预设范围内；

13.如权利要求9所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度系统，其特征在于，所述内层能量管理模型是基于下垂控制策略构建的，包括：

14.如权利要求13所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度系统，其特征在于，所述下垂特性的具体公式为：

15.如权利要求13所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度系统，其特征在于，所述内层目标方程的具体公式为：

16.如权利要求9所述的一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度系统，其特征在于，在所述外层能量管理模块将所述负荷预测数据和光伏发电数据输入至预设的外层能量管理模型之前，根据不同的负荷特点将所述负荷预测数据中的柔性负荷划分为可平移负荷、可削减负荷和可中断负荷。

技术总结
本发明提供了一种基于负荷预测的光储直柔配电网能量调度方法及系统，所述方法包括：获取光储直柔配电网的负荷预测数据和光伏发电数据；将所述负荷预测数据和光伏发电数据输入至预设的外层能量管理模型，以使所述外层能量管理模型根据外层目标方程和决策变量生成第一能量调度方案，并根据所述第一能量调度方案更新决策变量；将所述第一能量调度方案输入至所述内层能量管理模型，以使所述内层能量管理模型根据内层目标方程和所述决策变量优化所述第一能量调度方案，生成第二能量调度方案，并根据所述第二能量调度方案更新所述决策变量；根据所述第二能量调度方案进行当前调度周期内的能量调度，提高光储直柔配电网的运行稳定性和运行效率。

技术研发人员：熊甜,周伟,梁慧玲,李苗,杨鹏,李志铿,管美玲,尹伊依
受保护的技术使用者：中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23