[发明专利]基于边缘计算的多区域综合能源系统分布式协同优化方法

说明书

本公开提供了一种边缘计算的多区域综合能源系统分布式协同优化调度方法，各个边缘计算单元根据获取的自身参量数据，以最小经济成本为优化目标，得到耦合信息并发送给云计算中心；云计算中心根据接收到的耦合信息，更新共识信息和拉格朗日乘子并发送给各个边缘计算单元；当残差小于预设值时，以各个边缘计算单元计算得到的整数变量为初始值，结合嵌套子算法，得到各个边缘计算单元的优化控制变量；本公开既保护了RIES的信息隐私安全，又通过边缘计算极大降低云计算的数据传输、储存和处理的压力，解决了IES面临的海量数据难以集中处理的难题。

技术领域

本公开涉及综合能源系统智能调度技术领域，特别涉及一种基于边缘计算的多区域综合能源系统分布式协同优化方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

综合能源系统(Integrated Energy System，IES)指以先进电力电子控制技术和高级通信采集技术为基础的多种能源协调运行的能源供给系统，具有高灵活性、高韧性等运行特点。综合能源系统分为三类结构层次：跨区级综合能源系统、区域级综合能源系统(Regional Integrated Energy System，RIES)和园区级综合能源系统。输电网、天然气骨干网络等远距离大容量设备是跨区级综合能源系统的主要组成设备；中压配电网、配气网、配热网组成区域级综合能源系统；园区级综合能源系统则定位于小型范围内的用户侧能源管理，以实现智能用电系统、分布式供热供水、需求侧管理等功能。

多区域综合能源系统(Multi-Regional Integrated Energy System，MRIES)是指由多个区域级综合能源系统构成的综合能源系统，范围介于区域级综合能源与跨区域综合能源系统之间。

边缘计算是指在靠近物理设备或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。边缘计算单元(Edge Computing Unit，ECU)是IES中与云计算中心相对应的能量数据管理单元，能将系统计算的部分任务迁移至本地完成，解决云计算资源不足的问题。

分布式优化是指分布式优化是通过多智能体之间的合作协调有效地实现优化的任务，可用来解决许多集中式算法难以胜任的大规模复杂的优化问题。

能量枢纽(Energy Hub，EH)是IES的重要组成部分，可容纳多种形式能源的输入和多元化的负荷类型。优化配置能量枢纽的设备类型和容量是保证能量枢纽安全经济运行的基础。

发明人发现，现阶段MRIES分布式协同优化存在如下问题：

(1)按不同能源网络对系统的解耦方法弱化了RIES在能源管理和调配中的作用，且将随耦合设备种类和数量的增多复杂化；

(2)以EH为主体的分布式优化部分未考虑上下层能源网络约束，部分无法直接通过主体间的信息交互得到全局最优解；

(3)缺乏考虑EH变工况模型的相应分布式算法支撑多主体IES的大规模扩展。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种基于边缘计算的多区域综合能源系统分布式协同优化方法，提出一套适合MRIES大规模扩展计算的分布式协同调度框架；在模型方面，设计与该架构相匹配的IES分区方法，构造了边缘计算单元，满足了分布式计算的特征，为分布式优化计算提供模型基础；在算法方面，提出了支撑大规模扩展的分布式计算算法，支撑全局优化，既解决了精细化建模时引入的MILP不收敛的问题，又提升了算法的收敛速度，加快了分布式计算。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：