基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度附Matlab代码

原创于 2025-12-11 12:49:20 发布 · 620 阅读

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#分布式 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着分布式能源渗透率的持续提升，单一微电网在应对大规模可再生能源消纳、复杂负荷波动及区域能源互补需求时逐渐显现局限性。微网群作为多个独立微电网通过联络线互联形成的协同系统，可通过多主体间的能源互助、资源共享，提升区域能源利用效率、增强供电可靠性并降低整体运行成本，成为未来分布式能源系统的重要发展形态。

然而，微网群多主体分布式优化调度面临三大核心挑战：其一，多主体自主性与协同性的矛盾。各微电网作为独立利益主体，具有自主调度需求（如最小化自身运行成本），但微网群整体需实现全局优化目标（如区域可再生能源弃电率最低、联络线功率波动最小），易出现 “个体最优≠全局最优” 的冲突；其二，系统复杂性与计算实时性的冲突。微网群包含大量分布式电源（光伏、风电）、储能系统及多样化负荷，若采用集中式优化调度，需处理海量数据与强耦合约束，导致计算复杂度呈指数级增长，难以满足实时调度需求；其三，信息隐私与数据安全的风险。集中式调度需收集各微电网的详细运行数据（如负荷曲线、发电成本），可能泄露主体商业隐私，且中心节点故障易导致整个系统瘫痪。

传统优化方法难以有效应对上述挑战：集中式优化（如混合整数规划）虽能保证全局最优性，但存在计算瓶颈与隐私泄露风险；分布式优化（如交替方向乘子法 ADMM）虽支持多主体协同，但在处理多层级、多目标约束时，易出现收敛速度慢、子问题耦合度高的问题。目标级联法（Analytical Target Cascading, ATC）作为一种分层分布式优化方法，通过将全局优化目标分解为不同层级的子目标，在各层级间传递目标信号与反馈信息，既能保留各主体的自主性，又能实现全局目标的协同优化，为微网群多主体分布式调度提供了理想的技术路径。

将 ATC 应用于微网群多主体分布式优化调度，具有三重核心价值：一是保障主体自主性与隐私安全，各微电网仅需与上层协调器交互目标信号（如联络线功率目标、可再生能源消纳目标），无需共享原始运行数据，有效保护商业隐私；二是降低计算复杂度，通过层级分解将大规模全局优化问题转化为多个小规模子问题，各子问题可并行求解，显著提升实时性；三是实现多目标协同优化，ATC 支持对经济成本、可再生能源利用率、供电可靠性等多目标进行分层赋值与协调，平衡个体与全局利益。因此，开展本研究对推动微网群的规模化应用具有重要的理论意义与工程价值。

二、目标级联法（ATC）核心原理与微网群多主体架构

ATC 是一种基于 “分解 - 协调” 思想的分层分布式优化方法，核心是将复杂系统的全局优化目标按层级结构分解为子系统的局部目标，通过层级间的目标传递与偏差反馈，实现全局最优。其核心要素与工作流程如下：

层级结构定义：根据系统拓扑与功能，将全局系统划分为 “上层协调器 - 中层子系统 - 下层执行单元” 的三级结构。以微网群为例，上层为区域协调器，负责全局目标（如区域总运行成本最小、联络线功率平衡）的制定与子系统间的协调；中层为各微电网主体，作为独立子系统，负责自身局部目标（如微电网内成本最小、弃电率最低）的优化；下层为微电网内单元（如光伏、储能、负荷），负责执行中层微电网的控制指令。

目标分解规则：上层协调器将全局目标（如区域总购电成本≤10 万元 / 天、区域可再生能源弃电率≤3%）分解为各微电网的局部目标（如微电网 A 购电成本≤3 万元 / 天、弃电率≤2.5%），并将分解后的 “目标信号” 传递至中层微电网。分解过程需满足 “全局目标 =∑子系统局部目标” 或 “全局约束≥∑子系统局部约束”，确保分解的一致性。

子问题求解：各中层微电网以上层传递的局部目标为约束，求解自身的优化子问题（如确定光伏消纳量、储能充放电计划、与联络线的交换功率），并将求解结果（如实际购电成本、实际弃电率、联络线功率实际值）反馈至上层协调器。

偏差反馈与迭代优化：上层协调器计算 “子系统实际结果与局部目标的偏差”（如微电网 A 实际购电成本 3.2 万元与目标 3 万元的偏差 0.2 万元），若偏差超出允许阈值（如 5%），则调整下一轮的局部目标（如将微电网 A 的购电成本目标放宽至 3.2 万元，同时压缩微电网 B 的购电成本目标至 2.8 万元），重新传递至中层子系统。重复 “目标传递 - 子问题求解 - 偏差反馈” 过程，直至全局目标偏差≤阈值，迭代收敛。