【风光不确定】基于多时间尺度滚动优化算法的主动配电网研究【IEEE33节点】附Matlab代码_通过贝叶斯方法实时更新风光出力预测误差分布参数,动态调整调度计划以应对频率波-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着全球能源结构的转型，以风能和太阳能为代表的可再生能源在电力系统中扮演的角色日益重要。然而，风电和光伏发电固有的间歇性、波动性和不确定性给传统配电网的运行与控制带来了严峻挑战。这些可再生能源的渗透率不断提高，使得配电网的风光出力难以准确预测，对电网的电压稳定、潮流分布以及运行经济性产生显著影响。传统配电网以单向潮流和刚性结构为主，难以有效应对大规模分布式电源接入带来的复杂性。因此，研究在风光不确定性下主动配电网的优化运行策略具有重要的理论意义和实际价值。

主动配电网（Active Distribution Network, ADN）作为下一代配电网的重要发展方向，具备了感知、分析、决策和控制的能力，能够通过灵活调节分布式电源、储能系统、可控负荷等资源，提升电网的运行灵活性、可靠性和经济性。在风光不确定性背景下，主动配电网的优化运行需要在考虑预测误差、波动性等因素的同时，最大化利用可再生能源，保障供电质量和运行安全。传统的静态优化方法难以有效应对实时变化的运行状态和风光出力波动，迫切需要引入能够适应动态环境的优化算法。

基于多时间尺度滚动优化算法为解决风光不确定性下的主动配电网优化问题提供了有效的途径。多时间尺度滚动优化通过将复杂的长时间尺度问题分解为一系列相互关联的短时间尺度问题，并在不同时间尺度上进行滚动求解，能够更好地捕捉系统的动态特性和实时变化。这种方法能够结合长期预测信息进行整体规划，同时利用实时观测数据对短期计划进行修正和调整，从而提高优化决策的鲁棒性和适应性。

本文以 IEEE 33 节点系统为例，针对风光不确定性下主动配电网的优化运行问题，提出一种基于多时间尺度滚动优化算法的解决方案。论文首先分析风电和光伏发电的不确定性对配电网运行的影响，阐述主动配电网的资源调控能力。在此基础上，构建包含分布式电源、储能系统、电压调节设备（如SVC、OLTC）和可控负荷等资源的主动配电网模型，并建立考虑风光出力预测误差的优化目标函数和约束条件。随后，详细介绍基于多时间尺度滚动优化算法的实现过程，包括不同时间尺度上的模型构建、优化目标的设定以及滚动求解机制。最后，通过在 IEEE 33 节点系统上的仿真算例验证所提算法的有效性和性能优势，并对仿真结果进行深入分析。

风光不确定性与主动配电网资源

风电和光伏发电的不确定性

风力发电和光伏发电的出力受气候条件（风速、太阳辐照度、温度等）影响显著，具有固有的随机性和波动性。虽然可以利用历史数据和气象预报进行预测，但预测误差始终存在，且误差的大小与预测时间尺度、天气类型等因素有关。风电出力通常可以用概率分布模型（如威布尔分布、正态分布）或时间序列模型来描述其不确定性，而光伏出力则常用Beta分布或历史数据样本来表征。这些不确定性给配电网的调度和控制带来了挑战，可能导致：

电压波动和越限：
风光出力的大幅波动可能导致线路潮流变化，引起节点电压的波动，甚至超出电压运行范围。
潮流拥塞：
风光出力集中接入可能导致局部线路潮流过大，超出输送容量限制。
频率偏差：
虽然配电网通常不直接承担频率调节任务，但大规模分布式发电的接入可能影响电网的整体频率稳定。
能量不平衡：
预测误差可能导致发电与用电之间的瞬时或长期能量失衡，需要额外的备用容量或调控手段来弥补。
运行经济性下降：
为应对不确定性，系统可能需要维持更高的备用容量，增加运行成本。

主动配电网的资源调控能力

主动配电网通过整合和协调利用分布式电源、储能系统、可控负荷以及灵活交流输电系统（FACTS）等先进技术，具备强大的资源调控能力，能够有效应对风光不确定性带来的挑战：

分布式电源（Distributed Generation, DG）：
除了风电和光伏，还可以包含微型燃气轮机、燃料电池等可控电源。通过智能控制，DG可以参与电压和潮流调节，提供备用容量。
储能系统（Energy Storage System, ESS）：
电池储能系统、飞轮储能等能够快速充放电，平抑风光出力的波动，实现能量时移，提高可再生能源的利用率。储能系统在应对风光预测误差和提供备用方面发挥关键作用。
可控负荷（Demand Response, DR）：
通过价格信号或直接控制，用户可以调整用电时间和用电量。可控负荷能够为系统提供灵活性资源，在风光出力不足时削减负荷，在风光出力富裕时增加负荷。
电压调节设备：
如静止无功补偿器（SVC）、变电站有载调压变压器（OLTC）等，能够快速调节无功功率，维持节点电压在允许范围内。
智能开关和保护装置：
提高配电网的故障隔离和自愈能力，提高供电可靠性。
先进的量测和通信设施：
实现配电网运行状态的实时感知和信息交换，为优化决策提供数据支持。

通过协调利用这些资源，主动配电网能够在风光不确定性下实现更安全、更经济、更可靠的运行。

主动配电网优化模型

为了研究风光不确定性下主动配电网的优化运行，需要建立相应的数学模型。本节将构建一个考虑风光出力预测误差的主动配电网优化模型，包括优化目标、约束条件和各资源的建模。

优化目标

在风光不确定性下，主动配电网的优化运行目标通常包括经济性和可靠性两方面。本文考虑以下综合优化目标：

最小化系统运行成本：
包括从上级电网购电成本、可控分布式电源发电成本、储能系统运行维护成本等。
最小化弃风弃光量：
在保证电网安全运行的前提下，最大化利用可再生能源。
最小化电压偏差：
维持节点电压在标准范围内，提高电能质量。
最小化有功功率损耗：
提高配电网的运行效率。

综合考虑上述因素，可以构建如下优化目标函数：

min⁡Ctotal=Cpurchase+CDG+CESS+Ccurtailment+Cdeviation+Closs

具体的成本计算公式取决于电价、燃料价格、设备维护成本等因素。为了应对风光的不确定性，可以将目标函数设定为在考虑风光预测误差的情况下，期望运行成本的最小化，或者采用场景分析、鲁棒优化等方法来处理不确定性。

约束条件

主动配电网的优化运行需要满足一系列物理和运行约束：

潮流方程：
描述配电网中节点电压、支路电流和功率之间的关系，通常采用牛顿-拉夫逊法或前推回代法进行求解。由于配电网通常是辐射状结构，可以采用简化模型。

支路容量约束：
所有支路的电流或功率传输容量不能超过其额定值。

储能系统约束：
包括充放电功率约束、荷电状态（SOC）约束，以及SOC在不同时间段之间的动态关系。
可控负荷约束：
可控负荷的调节量在允许范围内，并考虑其对用户舒适度的影响。
变电站主变压器和调压设备约束：
包括容量约束和调压范围约束。
功率平衡约束：
在每个时间点，系统的总发电功率（包括购电、DG、风电、光伏）减去总负荷功率（包括固定负荷和可控负荷）等于系统的总功率损耗。

∑Pgen+Pbuy=∑Pload+Ploss

在考虑风光不确定性时，这些约束条件需要在不同的场景或概率分布下得到满足。

风光出力建模与不确定性处理

风电和光伏出力的不确定性可以通过以下方法进行建模和处理：

概率分布模型：
根据历史数据拟合风速和太阳辐照度的概率分布，然后通过功率曲线转化为出力概率分布。
场景分析法：
基于预测值和预测误差，生成一定数量具有代表性的风光出力场景，每个场景赋予相应的概率。优化问题转化为在不同场景下优化运行的期望值或最差情况。
鲁棒优化：
考虑风光出力在一定不确定性区间内波动，通过最小化最坏情况下的目标函数来保证运行的鲁棒性。
随机优化：
将风光出力建模为随机变量，构建随机优化问题，通常需要采样和求解大量随机样本。

本文将采用基于预测误差的场景生成方法来处理风光的不确定性，生成多个可能的风光出力场景，并在优化模型中考虑这些场景下的运行状态。

多时间尺度滚动优化算法

风光不确定性下主动配电网的运行是一个典型的动态优化问题，需要根据实时信息不断调整运行策略。多时间尺度滚动优化算法能够有效地解决这类问题。

算法框架

多时间尺度滚动优化算法的基本思想是将整个优化时间周期（例如一天）分解为多个相互关联的短时间优化周期（例如一小时），并在不同时间尺度上进行滚动求解。 typically 采用两层或多层结构：

长时间尺度（例如，未来一天）：
基于中长期风光预测信息，进行粗粒度的运行计划制定，确定主要设备的启停安排、储能系统的整体充放电策略等。这个阶段的优化可以忽略短期波动，侧重于整体的经济性。
短时间尺度（例如，未来一小时）：
基于短期风光预测和实时量测数据，对长时间尺度计划进行细化和修正，考虑更详细的系统动态和实时风光出力波动。这个阶段的优化侧重于实时调整和应对不确定性。

滚动优化的过程如下：

初始化：
在第一个长时间尺度周期开始时，基于可用的预测信息，在长时间尺度上进行一次优化，生成初步的长时间尺度计划。
进入第一个短时间尺度周期：
将长时间尺度计划传递到第一个短时间尺度优化层。
短时间尺度优化：
在当前短时间尺度周期内，基于更精确的短期预测和实时量测数据，进行短时间尺度优化。该优化可能以长时间尺度计划作为参考，并考虑更详细的系统动态和不确定性。优化的输出是当前短时间尺度内的具体控制指令。
执行控制指令：
根据短时间尺度优化结果，对主动配电网中的资源进行实时控制。
数据更新：
实时量测数据被采集并用于更新系统状态和风光预测信息。
滚动到下一个短时间尺度周期：
根据新的实时数据和更新的预测信息，重复步骤3-5，直到完成当前长时间尺度周期。
滚动到下一个长时间尺度周期：
在完成一个长时间尺度周期后，根据最新的预测信息和前一个长时间尺度周期的运行结果，在下一个长时间尺度周期开始时重复步骤1-6。

这个过程不断滚动进行，使得优化决策能够根据实时情况进行调整，从而提高应对不确定性的能力。

不同时间尺度的模型与优化目标

在不同的时间尺度上，主动配电网的优化模型和优化目标可能有所不同：

长时间尺度优化：
- 模型：
  可以采用简化的配电网模型，例如DC潮流模型，以降低计算复杂度。重点关注主要设备的运行状态和能量平衡。
- 风光建模：
  基于中长期预测，可以使用预测值的期望值或典型场景。
- 优化目标：
  侧重于整体的运行经济性，例如最小化日运行成本。
- 决策变量：
  主要设备的启停计划、储能系统的整体充放电安排、可控负荷的整体响应计划。
短时间尺度优化：
- 模型：
  采用更精确的配电网模型，例如AC潮流模型，以准确计算电压和潮流分布。需要考虑更详细的动态特性。
- 风光建模：
  基于短期预测和实时量测数据，可以使用预测值的概率分布或多场景表示。
- 优化目标：
  侧重于实时运行的安全性、可靠性和经济性，例如最小化当前短时间尺度内的运行成本、电压偏差和弃风弃光量。
- 决策变量：
  各分布式电源的出力设定、储能系统的实时充放电功率、电压调节设备的无功出力、可控负荷的实时响应量。

在滚动过程中，不同时间尺度之间的优化问题通过边界条件、状态变量的传递等方式进行关联。长时间尺度优化的结果为短时间尺度优化提供指导和约束，而短时间尺度优化则根据实时情况对长时间尺度计划进行修正和细化。

滚动机制与不确定性应对

多时间尺度滚动优化的滚动机制使得算法能够灵活应对风光的不确定性：

反馈机制：
实时量测数据作为反馈，用于更新短期预测和优化模型，使得后续的优化决策更加准确。
预测更新：
随着时间推移，可用的预测信息不断更新，预测精度提高，有助于减少不确定性的影响。
计划修正：
在每个短时间尺度周期，根据新的信息对长时间尺度计划进行修正，避免因初始预测误差导致的长期偏差。

对于风光的不确定性，可以在短时间尺度优化中采用以下策略：

基于场景的随机规划：
在每个短时间尺度，生成多个可能的风光出力场景，求解多场景优化问题，得到在不同场景下的最优控制策略。最终的控制指令可以采用各场景最优解的期望值或其他准则。
鲁棒优化：
构建鲁棒优化模型，确保在一定范围内的风光出力波动下，系统运行满足约束条件。
模型预测控制（MPC）思想：
短时间尺度优化可以看作是MPC的一个应用，通过预测未来一段时间内的系统行为，计算最优控制序列，并只执行第一个控制指令，然后滚动进行。

本文将采用基于场景的随机规划方法在短时间尺度优化中处理风光不确定性，通过生成多个场景，求解多场景优化问题，以提高优化结果的鲁棒性。

IEEE 33 节点系统仿真算例

为了验证所提基于多时间尺度滚动优化算法在风光不确定性下主动配电网优化运行中的有效性，本文将以 IEEE 33 节点系统作为仿真平台。IEEE 33 节点系统是一个经典的配电网测试系统，包含33个节点和32条支路，具有辐射状结构，常用于配电网相关研究。

系统设置

网络拓扑：
采用 IEEE 33 节点系统的标准拓扑结构。
负荷数据：
采用典型的日负荷曲线，并考虑负荷的波动性。
分布式电源：
在系统中接入风力发电机和光伏发电设备。其容量和接入位置根据实际情况设定，例如在某些节点接入一定容量的风电，在另一些节点接入一定容量的光伏。
储能系统：
在某些节点接入电池储能系统，设定其额定容量、最大充放电功率和效率。
电压调节设备：
考虑在变电站配置OLTC，并在某些节点配置SVC。
可控负荷：
设定一部分负荷为可控负荷，设定其可调节范围和调节成本。
上级电网：
将系统与上级电网连接，允许从上级电网购电。
风光数据：
采用真实的或基于历史数据的风速和太阳辐照度曲线，并加入预测误差。预测误差可以通过在预测值上叠加随机扰动来模拟。

仿真 scenarios

为了全面评估算法性能，可以设计以下仿真场景：

基准场景：
不考虑风光不确定性，使用预测值进行确定性优化。
不确定性场景：
考虑风光出力的预测误差，采用基于场景的随机规划方法进行优化。可以生成不同预测误差水平下的场景。
不同可控资源配置场景：
比较在不同数量和位置的储能系统、可控负荷等资源配置下的优化运行效果。
不同时间尺度划分场景：
比较不同时间尺度划分方案对优化结果的影响。

评价指标

评价算法性能的指标包括：

总运行成本：
比较不同场景下的总运行成本，反映经济性。
弃风弃光量：
评估可再生能源的利用率。
电压偏差：
统计节点电压越限情况和电压偏差的平均值，反映电能质量。
有功功率损耗：
评估系统的运行效率。
计算效率：
衡量算法的计算时间和求解复杂度。
鲁棒性：
评估算法在应对风光不确定性时的性能表现，例如在实际风光出力与预测值存在较大偏差时，系统能否稳定运行并维持较好的性能。

仿真流程

数据准备：
收集并处理 IEEE 33 节点系统数据、负荷数据、风光数据、设备参数等。
模型构建：
根据主动配电网的拓扑结构和资源配置，建立长时间尺度和短时间尺度优化模型。
不确定性建模：
根据风光预测误差生成多个场景。
滚动优化求解：
按照多时间尺度滚动优化算法流程，进行滚动优化求解。在每个短时间尺度周期，求解基于场景的随机优化问题。
结果分析：
记录并分析各评价指标的数值，比较不同场景下的性能表现。

预期结果与分析

通过在 IEEE 33 节点系统上的仿真，预期能够验证所提基于多时间尺度滚动优化算法在风光不确定性下主动配电网优化运行中的有效性，并观察到以下现象：

与确定性优化相比，基于多时间尺度滚动优化算法能够更有效地应对风光不确定性。
预期在不确定性场景下，滚动优化能够显著降低弃风弃光量、减小电压偏差、提高系统运行的鲁棒性。虽然考虑不确定性可能增加一定的计算量，但能够带来更好的运行性能。
主动配电网资源（储能、可控负荷等）在应对风光不确定性中发挥关键作用。
预期在配置了足够可控资源的场景下，系统能够更好地平抑风光波动，提高可再生能源消纳能力。
多时间尺度协同优化能够平衡长时间尺度的经济性和短时间尺度的实时性。
长时间尺度优化为整体运行提供方向，短时间尺度优化则根据实时情况进行精细调整，两者协同作用提高整体优化效果。
滚动优化的反馈机制有助于提高优化决策的准确性。
实时量测数据的引入使得算法能够根据实际运行状态进行调整，提高应对突发情况的能力。

具体的仿真结果将通过图表和数据进行展示，并对结果进行深入分析，阐述算法的优势和不足，并探讨未来进一步研究的方向。

结论

风光不确定性是主动配电网发展面临的关键挑战之一。本文针对 IEEE 33 节点系统，研究了基于多时间尺度滚动优化算法在风光不确定性下主动配电网的优化运行问题。通过构建包含分布式电源、储能系统、可控负荷等资源的优化模型，并采用基于场景的随机规划方法处理风光不确定性，所提算法能够有效地实现主动配电网在动态环境下的优化控制。

多时间尺度滚动优化算法通过将长时间尺度的整体规划与短时间尺度的实时调整相结合，能够更好地捕捉系统动态特性和应对风光出力波动。仿真结果预期将验证该算法在降低运行成本、提高可再生能源利用率、改善电压质量和增强系统鲁棒性等方面的优势。

未来的研究可以进一步探索：