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基于异步动态事件触发通信策略的综合能源系统分布式协同优化运行方法.docx
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基于异步动态事件触发通信策略的综合能源系统分布式协同优化运行方法.docx
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能源是人类生存和发展的基础保障. 近年来伴随着能源危机和环境污染问题的日益凸
显, 开发高效、可持续、清洁的能源利用形式势在必行
[1-2]
. 在此背景下, 综合能源系统应运
而生. 其本质可以理解为利用先进的能源信息技术与创新管理模型, 整合区域内包含电、
热、气等多种能源在内的能源资源, 实现多种能源子系统之间的协同优化、管理、控制与
互补互济, 并有效提高能源综合利用率、促进能源可持续发展的新型一体化能源系统
[3-6]
.
不同于单个能源网络(如电网), 在综合能源系统中, 各能源网络存在强的耦合关系, 其能源
管理问题在建模和优化策略上更加复杂. 开发有效的能源管理策略和稳定性分析方法
[7]
是推
进综合能源系统发展的关键核心所在, 具有重要的理论和实际应用价值. 概括的来讲, 能源
管理问题是以最大化社会福利为目标, 满足多种安全、稳定操作约束的一种系统优化问题.
当前, 用于寻找全局最优运行点的方法主要包括集中式方法和分布式方法. 集中式方法主要
包括传统的迭代法
[8]
、Newton 法
[9]
和混合非线性规划法
[10]
等. 虽然集中式方法可以准确的
获知全局最优点, 但其在实施过程中要求极高带宽的通讯基础设备来实现全系统铺设来搜
集信息, 这将导致极高的成本代价. 此外, 集中式方法对系统单点故障极其敏感, 若集中控
制器发生故障, 整个系统将面临瘫痪的风险, 带来严重的经济损失
[11]
. 作为一种可行替代,
分布式方法可以有效地利用稀疏的分布式通信网络结构来实现网络内各能源设备的分布式
协同操作, 并有效克服系统规模庞大、海量数据及避免集中信息采集. 当前, 研究基于分布
式方法的能源管理策略已经成为当今电力系统和智能控制领域的热点研究方向
[12]
. Chow 等
[13]
首次提出了一种增长率一致性算法用于解决电力系统的分布式经济调度问题. 该方法要
求一个领导者来预估全局的供需不匹配程度, 并不能视为是完全分布式算法. 随后, 文献
[14]提出了一种完全分布式的迭代算法, 可有效避免对于领导者智能体或集中控制器的依
赖. 在此基础之上, 近年来多种分布式优化方法被广泛提出, 并用于解决电力系统的能源管
理或者经济调度问题. 其中, 主要的研究话题聚焦于非凸性分析
[15]
, 延时影响
[16-17]
, 频率调
节
[18-19]
, 网络攻击
[20-21]
, 对等优化
[22]
, 初始自由
[23]
和事件触发通信策略
[24-25]
等.
虽然上述研究已从不同角度以分布式的方式较好地解决了电力系统的能源管理问题,
但局限于单一的电能网络的协同优化上. 多种能源网络的相互耦合作用并未考虑在其中. 为
了实现多种能源网络的协同优化, Zhang 等
[26]
提出了一种新颖的分布式能源管理框架, 定义
了能源体作为一种集成的能源单元, 较好地描述了综合能源系统多元耦合、多样化能源角
色和对等能源供需等特点. 进而提出了一种分布式一致性交替方向乘子法, 有效地解决电−
热−气三种能源网络间的协同优化调度问题. 类似于能源体, 文献[27]提出了一种“自能源”
理念, 并提出了一种双一致性算法用于实现多个自能源间的协同操作. 然而, 该方法仅适用
于二次规划问题, 并不适用于含有非二次型成本函数和复杂约束的优化问题. 文献[28-29]将
基于动态神经的分布式算法应用于解决综合能源的能源管理问题, 并考虑了更多的网络约
束限制. 文献[30]首次提出了一种具有低复杂性的最优电气流模型, 并设计了两种两阶段的
凸化方法来解决模型中所涉及的非线性问题. 文献[31]提出了一种带有广义噪声的分布式优
化算法, 用于解决智能船舶综合能源系统的调度问题. 虽然文献[26-31]已经在综合能源系统
的模型建立和优化算法设计上取得了卓越的贡献, 但这些方法均建立在同步的周期通信基
础之上. 而周期同步通信依赖于全局的同步时钟, 并要求全部参与者在同一时刻进行通信交
互. 在未来的综合能源系统中, 不论是系统规模的庞杂性, 还是地域的分散性, 都限制了同
步周期通信策略的大规模使用. 因此, 开发兼容非周期且异步执行功能的分布式能源管理策
略对推进未来综合能源系统的发展具有重要的研究价值.
基于上述启发, 本文在能源体模型基础之上, 提出了一种基于异步动态事件触发通信
策略的分布式梯度优化算法, 有效地解决了综合能源系统的协同能源管理问题. 所提出算法
可同时兼具离散通信、异步执行和分布式实施等特点. 在所设计的触发机制下, 每个参与者
仅需要在必要的时刻与邻居节点异步地分享部分辅助变量的信息, 便可计算出本地的最优
操作和全局的能源市场成交价格. 因此, 该方法有效提高了系统的灵活性、隐私性和可拓展
性并规避了依赖全局同步时钟这一强的限制约束, 适用于大规模综合能源系统的分布式拓
展. 此外, 本文采用李雅普诺夫稳定性理论, 在强连通有向平衡图下, 给出了算法的全局收
敛性, 在理论上验证了其正确性. 最后, 本文在一个由 5 个能源体构成的综合能源测试系统
下进行仿真分析, 进一步验证了所提算法的可行性和有效性.
1. 综合能源系统的能源管理模型
在多能源体构成的综合能源系统中, 每一个能源体可视为一个集成的能源单元. 每个
能源体中至少存在以下四类能源设备中的一类, 分别是: 1)仅发电设备, 包括分布式可再生
发电机(如光伏和风力发电机)、分布式燃料发电机和分布式电储能装置; 2)仅发热装置, 包
括分布式可再生制热装置、分布式燃料制热装置和分布式热储能装置; 3)分布式热电联产装
置; 4)分布式燃气供应商. 本文规定每一个能源负载可以包含电、 热和气三种成分(该能源
负载可以是纯电、纯热或者纯气负载, 也可以是电、热和气中二种或三种的任意组合形式),
且每一个能源负载包括必须运行部分和可控部分. 也就是说, 每一个能源负载由 6 部分组
成, 分别是必须运行电负载部分、必须运行热负载部分、必须运行气负载部分、可控电负
载部分、可控热负载部分和可控气负载部分, 相应的符号定义参见表 1. 若任意一个能源负
载仅含有 6 个组成部分的某些部分(如只含有必须运行和可控的电负载), 只需将其余部分对
应的负载变量值设置为零. 根据应用场景的不同, 每个能源体可以大到表示一个城市, 或者
小到表示单个的能源设备.
表 1 符号定义
Table 1 Symbol definition
符号
定义
符号
定义
i
能源体编号
j
能源体中的参与者编号
T
调度周期
(即各类能源设备和能源负载)
pexchi,T, hexchi,T, gexchi,T
能源体与外界交换的电、
热和
气的功率或流量
prgij,T, pfgij,T, pchpij,T
可再生发电机、燃料发电机和
热电联
产装置的功率输出
hrgij,T, hfgij,T, hchpij,T
可再生制热装置, 燃料制
pesij,T, hesij,T
电、热储能与外界功率交换值
符号
定义
符号
定义
热装置
和热电联产装置的热能输
出
ggasij,T
燃气供应商所提供的燃气量
lpmij,T, lhmij,T, lgmij,T
第 i 个能源体第 j 个 能源
负载
中的必须运行电负载部
分、热
负载部分和气负载部分
lpcij,T, lhcij,T, lgcij,T
第 i 个能源体第 j 个能源负载
中的可
控电负载部分、热负载部分和
气负载
部分
Λp,rgi, Λp,fgi, Λp,esi
第 i 个能源体中可再生发
电机
的集合, 燃料发电机的集
合和
电储能装置的集合
Λh,rgi, Λh,fgi, Λh,esi
第 i 个能源体中可再生制热装
置的集
合、燃料制热装置的集合和热
储能装
置的集合
Λgasi
第 i 个能源体中燃气供应商的
集合
Λchpi
第 i 个能源体中热电联产
装置的集合
Λli
上标 min, max
下界和上界
ρij,k,1, ρij,k,2, ρij,k,3
pfg,rampij,T, pchp,rampij,T
爬坡率
第 i 个能源体中能源负载的集
合
热电联产装置第 k(k=1,⋯,4)
个线性约束的系数
ηp,1ij, ηp,2ij, ηp,3ij,
gpij,T, ghij,T, gchpij,T
燃料发电机、燃料制热装
置和
热电联产装置
的燃气消耗量
ηhij, ηchpij
热率系数
pes,chij,T, pes,dsij,T
最大充、放电速率
SOCpij,T
电储能装置的剩余容量
αchij, αdsij
充、放电系数
βchij,T−1,βdsij,T−1
上一调度周期的充、放电状态
ℏminij,g−p, ℏmaxij,g−p
电负载与气负载之间最小
和
最大的转换百分比
ℏminij,h−p, ℏmaxij,h−p
热负载与电负载之间最小和最
大的转
换百分比
Bi,T(⋅)
能源体 i 的总收益
ℏminij,g−h, ℏmaxij,g−h
气负载与热负载之间最小
和
最大的转换百分比
Ci,T(⋅)
能源体 i 的总成本
Uij,T
能源负载的使用函数
C(prgij,T)
可再生发电机的成本函数
C(hrgij,T)
可再生制热装置的成本函
数
C(pfgij,T)
燃料发电机的成本函数
C(hfgij,T)
燃料制热装置的成本函数
C(pchpij,T,hchpij,T)
热电联产装置的成本函数
C(pesij,T)
电储能的成本函数
C(hesij,T)
热储的能成本函数
C(ggasij,T)
燃气供应商的成本函数
φpij, γpij, φhij, γhij
正的使用系数
brgij, drgij, afgij, bfgij, cfgij,
正的成本系数
φgij, γgij, ιrgij
负的惩罚系数
符号
定义
符号
定义
dfgij, efgij, apij, bpij, ahij,
bhij, cchpij, dchpij, aesij,
pricepT, pricehT,
agasij, bgasij, cgasij, dgasij
pricegT
电、热和气市场成交价格
1d
全部元素为 1 的
d
维
列向量
♭1,ij, ♭2,ij, ♭3,ij,
0d
全部元素为 0 的
d
维
列向量
♭4,ij, ♭5,ij, ♭6,ij
触发系数
diag(⋅)
对角矩阵
ϱi
第 i 个能源体中参与者总数
col(⋅)
向量的列堆栈
上标∗
平衡点
Υ=×Υij
Υij 的笛卡尔积
⊗
克罗内克积
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1.1 能源体模型
每个能源体的能源管理模型如下所述
[26]
:
1) 约束条件
a) 每个能源体的功率平衡约束, 即在任意调度区间 T, 每个能源体内部各能源设备总
的生产与总负载之差与外界交换值保持相等:
pexchi,T=∑j∈Λp,rgiprgij,T+∑j∈Λp,fgipfgij,T+∑j∈Λchpipchpij,T+∑j∈Λp,esipesij,T−∑j∈Λli(lpmij,T+lpcij,T)
(1)
hexchi,T=∑j∈Λh,rgihrgij,T+∑j∈Λh,fgihfgij,T+∑j∈Λchpihchpij,T+∑j∈Λh,esihesij,T−∑j∈Λli(lhmij,T+lhcij,T)
(2)
gexchi,T=∑j∈Λgasiggasij,T−∑j∈Λli(lgmij,T+lgcij,T)
(3)
其中, 本文规定 pesij,T(或 hesij,T)为正表示放电(或热), 反之为充电(或储热).
b) 考虑可再生能源间歇性因素影响的最优性和可能性的权衡约束:
prgminij,T≤prgij,T≤prg,maxij,T
(4)
hrg,minij,T≤hrgij,T≤hrg,maxij,T
(5)
其中, 式(5)中对于上下限的设计中考虑了预测误差和置信区间等因素, 用于揭示可再
生能源的不确定性, 其建模过程详见文献[26].
c) 对于燃料电机、燃料制热装置的装机容量约束:
pfg,minij,T≤pfgij,T≤pfg,maxij,T
(6)
hfg,minij,T≤hfgij,T≤hfg,maxij,T
(7)
d) 热电联产操作可行域, 一般由 4 个线性约束共同构成, 其数学表达如下:
ρij,k,1pchpij,T+ρij,k,2hchpij,T+ρij,k,3≥0
(8)
e) 发电机组的爬坡上下限约束:
−pfg,rampij,T≤pfgij,T−pfgij,T−1≤pfg,rampij,T
(9)
−pchp,rampij,T≤pchpij,T−pchpij,T−1≤pchp,rampij,T
(10)
f) 分布式燃气供应商所提供的最大燃气上限约束:
0≤ggasij,T≤ggas,maxij,T
(11)
g) 对于由消耗天然气作为能量来源的燃料发电机、燃料制热装置和热电联产装置, 其
燃气消耗量的近似计算式如下:
gpij,T=Φ(ηp,1ij||pfgij,T||2+ηp,2ijpfgij,T+ηp,3ij)≤gp,maxij,T
(12)
ghij,T=Φ(hfgij,Tηhij)≤gh,maxij,T
(13)
gchpij,T=Φ(pfgij,T+hchpij,Tηchpij)≤gchp,maxij,T
(14)
其中, Φ≈84 表示从单位 MW 到 SCM/h 的变化比率.
h) 电、热储能约束:
−pes,chij,T≤pesij,T≤pes,dsij,T
(15)
SOCp,minij≤SOCpij,T≤SOCp,maxij
(16)
SOCpij,T=SOCpij,T−1−(αchijβchij,T−1+1αdsijβdsij,T−1)pesij,T−1ΔT
(17)
其中, SOCp,minij 和 SOCp,maxij 一般情况分别设定为额定容量的 0.2 和 0.8
倍; βchij,T−1,βdsij,T−1∈{0,1}, 且规定 βchij,T−1(或 βdsij,T−1)等于 1 表示充(或放)电状态. 式
(15)~(17)表示的是电储能的操作约束, 对于热储能具有相似的约束, 在此不再赘述.
i) 能源负载约束及其转换比率
0≤lpmij,T+lpcij,T≤lpmaxij,T
(18)
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