[发明专利]考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度优化方法

摘要

本发明公开了一种考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度优化方法，是将光伏发电单元PV、全钒液流电池储能系统VRB及工业负荷作为参与考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度单元，建立各个调度单元的物理模型；将考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统动态调度优化问题建立成DTMDP模型；采用基于模拟退火的Q学习算法对DTMDP模型进行策略求解，所得优化控制策略用以指导系统在实际运行过程中选取合理的行动方案，实现系统调度优化。本发明可在考虑源荷双侧随机性情况下有效解决电网调峰需求问题，促进新能源就地消纳，提高主动配电系统运行经济性和电力系统运行稳定性。

主权项

1.一种考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度优化方法，所述工业园区主动配电系统包括光伏发电单元PV、全钒液流电池储能系统VRB和工业负荷，所述工业负荷包括刚性负荷和柔性负荷，所述柔性负荷包括可削减负荷、可转移负荷和可平移负荷；其特征是，所述工业园区主动配电系统调度优化方法是按如下步骤进行：步骤1：将所述光伏发电单元PV、全钒液流电池储能系统VRB及工业负荷作为参与考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度单元；步骤2：针对所述工业园区主动配电系统，预测获得在调度日内任意时刻t下各类功率预测值；所述各类功率预测值是指光伏出力、电网调峰需求、刚性负荷需求、可削减负荷需求、可转移负荷需求以及可平移负荷需求的预测值，其一一对应为和步骤3：按如下方式对不确定性随机变量动态变化过程建模：步骤3.1、建立光伏出力不确定性模型：将光伏出力在时刻t相对于预测值的随机波动范围确定为并将随机波动范围离散为2N_pv+1个等级，建立由式(1)所表征的光伏出力不确定性模型：式(1)中，为t时刻下实际光伏出力；为t时刻下光伏出力随机波动等级，为t时刻下光伏出力随机波动的最小单位；步骤3.2、建立电网调峰需求不确定性模型：将电网调峰需求在时刻t相对于预测值的随机波动范围确定为并将随机波动范围离散为2N_peak+1个等级，建立由式(2)所表征的电网调峰需求不确定性模型：式(2)中，为t时刻下实际电网调峰需求；为t时刻下电网调峰需求随机波动等级，为t时刻下电网调峰需求随机波动的最小单位；步骤3.3、建立工业负荷需求不确定性模型：将刚性负荷需求在时刻t相对于预测值的随机波动范围确定为并将随机波动范围离散为2N_rl+1个等级；将可削减负荷需求在时刻t相对于预测值的随机波动范围确定为并将随机波动范围离散为2N_cu+1个等级；将可转移负荷需求在时刻t相对于预测值的随机波动范围确定为并将随机波动范围离散为2N_sh+1个等级；将可平移负荷需求在时刻t相对于预测值的随机波动范围确定为并将随机波动范围离散为2N_hs+1个等级；建立由式(3)所表征的工业负荷需求不确定性模型；和分别为t时刻下实际刚性负荷需求和刚性负荷需求随机波动的最小单位，为t时刻下刚性负荷需求随机波动等级，和分别为t时刻下实际可削减负荷需求和可削减负荷需求随机波动的最小单位，为t时刻下可削减负荷需求随机波动等级，和分别为t时刻下实际可转移负荷需求和可转移负荷需求随机波动的最小单位，为t时刻下可转移负荷需求随机波动等级，和分别为t时刻下实际可平移负荷需求和可平移负荷需求随机波动的最小单位，为t时刻下可平移负荷需求随机波动等级，将所述光伏出力随机波动等级电网调峰需求随机波动等级刚性负荷需求随机波动等级可削减负荷需求随机波动等级可转移负荷需求随机波动等级以及可平移负荷需求随机波动等级随时间的动态变化过程分别描述为连续马尔可夫过程，令各项随机波动等级的变化服从各自概率矩阵的马尔可夫链；步骤4：按如下方式对所述柔性负荷动态调整过程建模：将所述工业园区主动配电系统调度日全天时长T等分为0～K共K+1个时段，时段k为：k∈{0,1,…,K}；根据所述工业园区主动配电系统内各类柔性负荷不同的响应特性，按如下方式获得各时段内各类柔性负荷的动态调整方案：将各时段k内可削减负荷削减量占比离散为个等级，则时段k内可削减负荷的削减动作等级为：将各时段k内实际可转移负荷转移量占比离散为个等级，则时段k内可转移负荷的转移动作等级为：将各时段k内实际可平移负荷平移量占比离散为两个等级，则时段k内可平移负荷的平移动作等级为：以表征为不平移动作，以表征为平移动作；步骤5：按如下方式对所述全钒液流电池储能系统VRB充放电过程建模：建立如式(4)所表征的反映VRB储能装置充放电特性的非线性数学模型；式(4)中，Ud、Uc和Ce分别为储能装置外部端电压、电容电压和电极电容；Id和Ip分别为充放电电流和泵损电流；V1和N分别为电池标准电极电势和电堆串联单体电池的个数；T和F分别为温度和法拉第常数；CN和SOC分别为电池额定容量和电池荷电状态；R1和R2均为等效电池内阻；Rf和R分别为寄生损耗和气体常数；利用所述非线性数学模型获得基于三段式安全充放电方式下VRB储能装置在时刻t下的荷电状态以及所对应的充放电功率将VRB储能装置充放电过程剩余容量动态变化最大范围离散为0～N_vrb共N_vrb+1个状态等级，则时刻t下VRB储能装置剩余容量状态等级为：将时段k内各状态下VRB储能装置的充放电动作等级记为：以表征为充电动作，以表征为闲置，以表征为放电动作；所述三段式安全充放电方式是指：以电池荷电状态SOC和端电压Ud作为安全充放电切换控制策略约束条件，采用先恒流、再恒压，最后为涓流的三段式充放电充电方式；步骤6：以应对电网调峰需求和降低系统日运行代价为系统调度优化目标，在满足系统实际运行过程中的各项相关约束条件下，将考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统动态调度优化问题建立成相应的DTMDP模型：步骤6.1、确定所述DTMDP模型的系统状态空间及行动集：将所述时段k定义为决策周期k；并将决策周期k的起始时刻定义为决策时刻tk；定义：所述工业园区主动配电系统在决策时刻tk下的系统状态为sk、行动为ak，并有：其中，Φ_s为系统状态空间；为决策时刻t_k下VRB储能装置剩余容量状态等级；和分别为决策时刻t_k下光伏出力、电网调峰需求和刚性负荷需求随机波动等级；和分别为决策时刻t_k下可削减负荷需求、可转移负荷需求和可平移负荷需求随机波动等级；为决策时刻t_k下可平移负荷平移动作对应的状态等级，以表征为可平移负荷在决策时刻t_k下是处于不平移状态，以表征为可平移负荷在决策时刻t_k下是处于平移状态；D为行动集；为决策时刻t_k下VRB储能装置充放电动作等级；为决策时刻t_k下可削减负荷削减动作等级；为决策时刻t_k下可转移负荷转移动作等级；为决策时刻t_k下可平移负荷平移动作等级；步骤6.2、确定所述DTMDP模型的代价函数：利用式(5)获取所述考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统在决策周期k内通过执行行动ak状态转移过程产生的运行代价：式(5)中，c^k为决策周期k内工业园区主动配电系统运行代价；为决策周期k内工业园区主动配电系统未满足电网调峰需求的代价，为决策周期k内从电网购电代价，为决策周期k内光伏发电补贴，为决策周期k内VRB储能装置的充放电损耗代价，为决策周期k内VRB储能装置的运行维护成本，为决策周期k内可削减负荷的补偿代价，为决策周期k内可转移负荷的补偿代价，为决策周期k内可平移负荷的补偿代价；利用式(6)获取末状态代价cvrb(sK+1)：式(6)中，为末状态代价系数，和分别为末决策时刻t_K+1下VRB储能装置实际剩余容量等级和设定的期望剩余容量等级；步骤6.3、确定所述DTMDP模型的优化目标：利用式(7)获取考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统的动态调度优化目标，是在策略集Ω中找到一个最优策略π*，使得在各种随机情况下系统平均日运行总代价最小；式(7)中，π为优化策略，Ω为优化策略集；步骤7：按如下方式采用基于模拟退火的Q学习算法对所述DTMDP模型进行策略求解，实现考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统调度优化：步骤7.1、定义并初始化Q学习算法中的Q值表、样本轨道总数M、单条样本轨道决策周期数K、学习率αm、学习率更新系数ηα、模拟退火温度Ttemp以及模拟退火系数ηtemp，并令当前样本轨道数m＝0；步骤7.2、设置当前决策周期k＝0，并随机初始化系统状态sk；步骤7.3、根据Q值表和贪婪策略，选取在当前状态s_k下对VRB储能装置和各类柔性负荷的贪婪行动a_greedy，同时随机选取有效行动a_rand；若则选取当前行动a_k＝a_greedy，否则为a_k＝a_rand；若k＜K，跳转至步骤7.4；若k＝K，跳转至步骤7.5；步骤7.4、执行当前行动ak，根据所建系统模型计算下一决策周期对应的系统状态sk+1、并计算在决策周期k内通过执行行动ak状态转移过程中产生的运行代价ck，根据式(8)更新Q值表、更新策略，并将k的值增加1，返回步骤7.3；步骤7.5、执行当前行动aK，计算在决策周期K内通过执行行动aK状态转移过程中产生的运行代价cK及末状态代价cvrb(sK+1)，根据式(9)更新Q值表、更新策略，继续步骤7.6；Q(sK,aK)＝Q(sK,aK)+αm(cK+cvrb(sK+1)‑Q(sK,aK))     (9)，步骤7.6、将模拟退火温度Ttemp的值更新为：ηtempTtemp，将当前样本轨道数m的值增加1，将学习率αm的值更新为：ηααm；步骤7.7、若m＜M，返回步骤7.2；若m≥M，则完成学习优化方法，得到各决策周期内的VRB储能装置充放电动作等级可削减负荷削减动作等级可转移负荷转移动作等级和可平移负荷平移动作等级实现对所述考虑电网调峰需求的工业园区主动配电系统动态调度。