申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117613906B

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06Q50/06;G06F18/241;G06F18/23

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开

摘要：本发明属于能源电力技术领域，公开了分布式源荷参与下的配电系统多主体实时协同降碳方法，对配电网运营商、负荷聚合商及电动汽车聚合商分别依据当前时刻下各自主体内可调控分布式设备的运行计划周期及可调控功率范围，确立各自可调控功率域与系统滚动优化调控时窗；确立各主体协同降碳调控框架及调控决策模型，构建多主体协同降碳调度模型；在考虑各主体间信息交互隐私的前提下，对模型进行分布式求解并将结果分发给各主体执行，同步更新各自主体内可调控分布式设备的运行状态，进行下一个时刻点的多主体协同降碳调控。本发明克服了电动汽车等强不确定性源荷并网后多主体协同降碳调控困难、调控模型复杂、求解算法通信开销大和信息隐私的问题。

主权项：1.分布式源荷参与下的配电系统多主体实时协同降碳方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、配电网运营商、负荷聚合商及电动汽车聚合商分别依据当前时刻下各自主体内可调控分布式设备的运行计划周期及可调控功率范围，确立当前时刻下各主体可调控功率域与系统滚动优化调控时窗；具体为：S1-1、配电网运营商的可调控分布式设备为燃气轮机，配电网运营商依据当前时刻t下各可调控燃气轮机的运行计划周期及计划出力功率获取聚合调控时窗和该时窗下的可调聚合功率范围，如下式所示： ，式中，为时刻t下配电网运营商对所管控的燃气轮机集群的聚合调控时窗；、和ND分别为时刻t下可调控燃气轮机的编号、编号集合及总数目；为第id号燃气轮机的计划停机时刻；为并集符合，表示所有燃气轮机个体调控时窗的并集；第id号燃气轮机在t时刻的计划出力功率；为燃气轮机集群在时刻t下的聚合功率，其可调功率范围为；S1-2、负荷聚合商的可调控分布式设备为可转移负荷类型，负荷聚合商依据时刻t下各可转移负荷的运行计划周期及预测负荷功率获取聚合调控时窗和该时窗下的可调聚合功率范围，如下式所示： ， ，式中，为时刻t下负荷聚合商对所管控的可转移负荷集群的聚合调控时窗，il、和NL分别为时刻t下可转移负荷的编号、编号集合及总数目，为第il号可转移负荷的计划停机时刻；为并集符合，表示所有可转移负荷个体调控时窗的并集；第il号可转移负荷在t时刻的预测负荷功率，为可转移负荷集群在时刻t下的聚合功率，其可调功率范围为；S1-3、电动汽车聚合商的可调控分布式设备为车到网型充电桩及接入的电动汽车，电动汽车聚合商依据时刻t下各接入电动汽车的充电计划周期及充放电功率和电量约束获取聚合调控时窗和该时窗下的可调聚合功率范围，如下式所示： ， ，式中，为时刻t下电动汽车聚合商对所管控的电动汽车集群的聚合调控时窗，ie、和NE分别为时刻t下可调控电动汽车的编号、编号集合及总数目，为第ie号可调控电动汽车的计划充电完成时刻，为并集符合，表示所有可调控电动汽车个体调控时窗的并集；和分别为第ie号可调控电动汽车在t时刻下所允许的最大充电功率和最大放电功率；为可调控电动汽车集群在t时刻下的聚合功率，其可调功率范围为，为t时刻第ie号可调控电动汽车是否接入充电桩状态指标，若接入则为1，否则为0；S1-4、由配电网运营商、负荷聚合商和电动汽车聚合商三方各自的聚合调控时窗获取系统滚动优化调控时窗，如下式所示： ，式中，表示取三方各自聚合调控时窗的并集；S2、考虑碳交易及柔性负荷需求响应能力，确立当前系统滚动优化调控时窗下配电网运营商、负荷聚合商及电动汽车聚合商的协同降碳调控框架及各主体的调控决策模型，构建多主体协同降碳调度模型；其中，碳交易及柔性负荷需求响应能力，具体为：a.配电网运营商的碳排放量包括由其所调控的燃气轮机碳排放量和从上级输电网购电的等效碳排放量，当配电网运营商的总碳排放量大于其免费分配碳排放配额时，配电网运营商从输电网购买额外的碳排放配额；为了发挥电动汽车的减碳能力，假设电动汽车的等效碳排放配额能够由电动汽车聚合商在碳市场出售获取收益；b.负荷聚合商依据分时电价管理用户用电行为，实现需求响应，进而优化和调整可转移负荷；配电网运营商、负荷聚合商及电动汽车聚合商的协同降碳调控框架，具体为：a.各主体的降碳机制为：配电网运营商采用碳交易机制调节燃气轮机出力，实现系统的源侧降碳；负荷聚合商通过需求响应转移负荷侧的可调控负荷，实现系统的基础负荷侧降碳；电动汽车聚合商将电动汽车行驶过程中相较燃油汽车节省的碳排放量作为降碳的方式，且电动汽车集群跟踪新能源充电，实现降碳；b.多主体的合作运行机制为：配电网运营商、负荷聚合商和电动汽车聚合商独立且都理性寻求合作交互过程中的最大均衡点，最终各主体通过议价达成共识合作并进行电能交易；c.多主体间的交互信息为：各主体间仅交互交易电量信息，采用交替方向乘子法解耦求解各主体调控决策问题，最终通过迭代得到各主体间的最优交互功率；各主体的调控决策模型，具体为：a.配电网运营商的调控决策模型如下式所示： ， ，式中：、、、和分别代表负荷聚合商用电收益、电动汽车聚合商用电收益、向输电网购电成本、燃气轮机运行成本和碳排放成本；、和分别为时刻t电动汽车聚合商用电电价、负荷聚合商用电电价和输电网分时电价；和分别为时刻t下节点j接入的电动汽车和基本用电负荷的并网功率；NN为目标配电网的节点总数；为时刻t配电网运营商购电功率；、、和分别为燃气轮机h的运行成本系数和碳交易成本系数；、和分别为燃气轮机h在时刻t的出力功率、运行产生的碳排放量和碳排放配额；为向上级输电网购电的等效碳排放量；H为燃气轮机h的集合；；b.负荷聚合商的调控决策模型如下式所示： ， ，式中：为负荷聚合商的用户剩余；为用户用电效用函数，表示用户用电满意程度；为负荷聚合商的用电费用，在协同博弈过程中与配电网运营商向负荷聚合商的售电收益相等，即；、为用户用电偏好系数；为可转移负荷集群在时刻t下的聚合功率；c.电动汽车聚合商的调控决策模型如下式所示： ，式中：和分别为电动汽车聚合商的用电成本和碳配额收益，在协同博弈过程中与配电网运营商向电动汽车聚合商的售电收益相等，即；构建多主体协同降碳调度模型，如式（22）所示： ，式中：、和为配电网运营商、负荷聚合商和电动聚合商非合作情况下的运行收益；为各主体纳什谈判合作后的效益增值；S3、将当前系统滚动优化调控时窗下多主体协同降碳调度模型拆分为易于求解的子问题，在考虑各主体间信息交互隐私的前提下，对拆分后的多主体协同降碳模型进行分布式求解；将分布式求解结果分发给各主体执行并同步更新各自主体内可调控分布式设备的运行状态，随后进行下一个时刻点的多主体协同降碳调控，具体为：将多主体协同降碳调度模型拆分为两个易求解的子问题：子问题1：各主体联合的社会效益模型；子问题2：电能交易和碳交易的利润分配模型；依次求解上述两个子问题即得到多主体协同降碳调度模型的帕累托最优解；各子问题的模型如下：a.子问题1：各主体联合的社会效益模型： ；b.子问题2：电能交易和碳交易的利润分配模型： ；式中：、和分别为为子问题1求得的、和的最优解；在考虑各主体间信息交互隐私的前提下，对拆分后的多主体协同降碳模型进行分布式求解，具体为：S3-1、对于子问题1，利用Gurobi求解器直接求得其最优解、和，并将其待入子问题2；S3-2、建立子问题2的增广拉格朗日函数，如下式所示： ，式中，和分别为时刻t下配电网运营商向负荷聚合商的总售电功率和负荷聚合商向配电网运营商的总购电功率，存在如下关系；和分别为时刻t配电网运营商向电动汽车聚合商的总售电功率和电动汽车聚合商向配电网运营商的总购电功率，存在如下关系；和分别为负荷聚合商和电动汽车聚合商的拉格朗日乘子，和分别为负荷聚合商和电动汽车聚合商的惩罚因子；S3-3、将式（28）分解为配电网运营商、负荷聚合商和电动汽车聚合商各自的分布式优化模型，分别如下所示：a.配电网运营商分布式优化模型： ；b.负荷聚合商分布式优化模型： ；c.电动汽车聚合商分布式优化模型： ；S3-4、设置基于交替方向乘子法的分布式求解算法的基本参数，包括最大迭代次数kmax，惩罚因子和；将迭代次数k、拉格朗日乘子和初始化为0，同时将各主体间的交易功率初始化为0，即和；S3-5、负荷聚合商与电动汽车聚合商接收配电网运营商售电功率，并根据式（30）、（31）分别求解负荷聚合商与电动汽车聚合商期望购电功率；配电网运营商接收负荷聚合商与电动汽车聚合商购电功率，并根据式（29）求解配电网运营商期望售电功率；S3-6、更新第（k+1）次迭代下对应的拉格朗日乘子和： ，将更新后的拉格朗日乘子和传递给负荷聚合商与电动汽车聚合商；S3-7、更新迭代次数：；若式（33）成立，则结束迭代并输出各主体间交易功率和；否则，返回S3-5； 。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 分布式源荷参与下的配电系统多主体实时协同降碳方法

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