[发明专利]一种多微电网系统优化控制方法

权利要求书

1.一种多微电网系统优化控制方法，其特征在于：包括，

描述优化问题，建立多微电网系统模型；

利用对偶分解方法将所述多微电网系统模型分解成多个动态关联的子系统；

利用塔穆拉三级分解协调方法，并引入拉格朗日协调因子将多微电网系统的能量管理优化问题转化为针对每个所述子系统的优化子问题，实现空间上的分解；

对每个所述子问题引入动态约束，将所述子问题转化为对偶的无约束优化问题，并分散求解，实现时间上的分解；

将所述塔穆拉分解协调方法与预测控制的滚动优化方法综合；

利用梯度迭代算法进行协调，得到最优解，按照最优解调度传统能源发电功率，保证微电网系统的经济运行；

所述多微电网系统的优化问题描述如下式，

其中，为微电网i(i＝1,2,…,N)在k时刻用户负荷的需求用电量；u_i(k)为微电网i(i＝1,2,…,N)在k时刻可控的传统能源供电，即系统控制量；x_i(k)为微电网在k时刻对全网全部能源发电量进行调度分配至第i(i＝1,2,…,N)个电网的电量；Q与R分别是状态和输入的权矩阵。

2.如权利要求1所述的多微电网系统优化控制方法，其特征在于：将所述多微电网系统模型分解成N个相互动态关联的子系统，如下式，

所述子系统之间的关联方程如下：

其中，为微电网i在k时刻新能源的供电量局部变量，v_i(k)表示子电网系统i受其它子电网j，j≠i影响的动态关联项。

3.如权利要求2所述的多微电网系统优化控制方法，其特征在于：将原电网系统优化问题的目标函数进行分解，分解后的目标函数如下：

为避免奇异性，式中加入

基于强对偶原理，引入拉格朗日因子和关联约束将原优化问题转化为下列极小极大问题，如下式：

其中L为拉格朗日算子，如下式：

4.如权利要求1或3所述的多微电网系统优化控制方法，其特征在于：

在对协调变量α(k)作了预估之后，多微电网性能指标L是按子系统可加性可分的，按照空间分解将L分解为：

第一级为对于给定的α(k)，求解子优化问题：

第二级为通过使用梯度下降法，找出满足下式的最优的α(k)；

其中协调变量α(k)可利用迭代方法更新，如下：

α^l+1(k)＝α^l(k)+σ^l(k)d^l(k)。

5.如权利要求4所述的多微电网系统优化控制方法，其特征在于：所述实现时间上的分解包括，

第一级α(k)给定时，对于按空间分解第一级中的第i个子问题，如下式：

它的对偶问题是无约束优化问题，如下：

其中α(k)给定，则有下式：

其中，

此处给定β_i(k),k＝0,...,K-1，则沿时间方向进一步分解，如下：

第二级为在时间分解的协调级，需对变量β_i(k)进行修改以实现采用梯度法实现：

其中，

6.如权利要求5所述的多微电网系统优化控制方法，其特征在于：所述塔穆拉分解协调方法与预测控制的滚动优化方法综合，包括，

在塔穆拉三级分解协调的基础上；

综合所述预测控制的滚动优化方法和所述塔穆拉分解协调方法，定义多微电网能量管理的递阶预测控制优化方法，设计递阶预测控制器；

在实际控制过程中的每个时刻k(k＝1,2,…)利用塔穆拉三级分解协调方法求得控制量u(k)的最优解；

基于预测控制的滚动优化方法进行反复的滚动优化。