一种基于智能网关的含分布式电源微电网的调度方法转让专利
申请号 : CN202010112419.1
文献号 : CN111404195B
文献日 : 2021-08-27
发明人 : 张盛 , 徐勇明 , 史建勋 , 郁云忠 , 李飞伟 , 徐晶 , 李运钱 , 张冲标 , 张帆 , 陈鼎 , 唐锦江 , 郑伟军 , 钱伟杰 , 程振龙 , 毕江林 , 吴晗
申请人 : 国网浙江嘉善县供电有限公司 , 嘉善恒兴电力建设有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于智能网关的含分布式电源微电网的调度方法，所述分布式电源包括储能站和风光电站，其特征在于，
包括以下步骤：
A)在目标电网与分布式电源连接的节点wi,i∈[1,n]上安装智能网关 所述智能网关具有与调度中心连接的通信模块、监测节点电压电流的监测模块、监测节点相位的相位监测模块、监测节点频率的频率监测模块以及与分布式电源连接的控制模块；
B)将一日划分为n个时段tj,j∈[1,n]，调度中心由下一时段tj+1负载的有功功率预测值和无功功率预测值 计算下一时段tj+1特征值 若特征值 小于设定阈值λthr，则tj+1时段内风光电站Gi,i∈[1,l]仅输出有功功率，l为风光电站的数量， 为出力预测值，并进入步骤D)，反之，进入步骤C)；
C)调度中心计算 并确定风光电站Gi,i∈[1,l]输出有功功率 和无功功率 且满足
D)将时段tj+1等分为N个小时间段，每个小时间段起始时刻tj+1|k,k∈[1,N]，节点wi对应的智能网关 读取节点wi上的电压和频率，根据节点wi上的电压和频率，智能网关 就地对风光电站Gi或储能站Ei,i∈[1,m]进行功率控制，m为储能站的数量。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能网关的含分布式电源微电网的调度方法，其特征在于，
步骤C)中，时段tj+1内风光电站Gi,i∈[1,l]的有功功率 和无功功率 的分配方法包括：
C11)建立评价函数 为馈线i在时段tj+1内传递的平均有功功率， 为馈线i在时段tj+1内传递的平均无功功率， 为馈线i的负载上限,h是馈线数量；
C12)使用优化算法，获得使评价函数 值最小的风光电站Gi,i∈[1,l]的无功功率值，有功功率 为风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能网关的含分布式电源微电网的调度方法，其特征在于，
步骤C12)中，计算风光电站Gi,i∈[1,l]的工作功率因数 时段tj+1内有功功率 和无功功率 的分配使 总是成立作为优化算法的限制条件，λ′thr为设定阈值，λ′thr>λthr。
4.根据权利要求2或3所述的一种基于智能网关的含分布式电源微电网的调度方法，其特征在于，
步骤D)中，若节点wi上连接的是风光电站Gi，则执行以下步骤：若节点wi电压低于标准值，则智能网关 控制风光电站Gi增加无功功率 的输出，若节点wi电压高于标准值，则智能网关 控制风光电站Gi减少无功功率 的输出。
5.根据权利要求1或2或3所述的一种基于智能网关的含分布式电源微电网的调度方法，其特征在于，
步骤D)中，若节点wi上连接的是储能站Ei，则执行以下步骤：若节点wi电压低于标准值，则智能网关 控制储能站Ei增加功率输出或降低充电功率，若节点wi电压高于标准值，则智能网关 控制储能站Ei增加充电功率或降低放电功率。
6.根据权利要求4所述的一种基于智能网关的含分布式电源微电网的调度方法，其特征在于，
还执行以下步骤：
D11)计算风光电站 的实时出力 偏离出力预测值 的偏离概率 τ为偏离率， σ为偏离率τ|tj+1出现的概率；
D12)时段tj+1内，实时监控风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力 的偏离率τ|tj+1，若偏离概率 则增加储能站Ei,i∈[1,m]的充电功率或减小储能站Ei,i∈[1,m]的放电功率，反之，则按设定幅度增大风光电站Gi,i∈[1,l]输出的无功功率 直到实时出力 的thr
偏离率τ|tj+1对应的偏离概率 回落至σ 以下。
7.根据权利要求6所述的一种基于智能网关的含分布式电源微电网的调度方法，其特征在于，
步骤D11)中，计算偏离概率 的方法包括：D111)统计每个小周期内风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力的均值 r∈[1,N]；
D112)将时段tj+1前的w个时段执行步骤C11)，获得每个时段内的每个小周期内风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力的均值 u∈[j‑w,j],r∈[1,N]；
D113)统计 的最大值和最小值 将区间等分为若干个取值区间，分别统计落入每个区间内的 的数量，将每个取值区间内的的数量与w·N的比值，作为风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力 落入的取值区间对应的偏离概率
8.根据权利要求5所述的一种基于智能网关的含分布式电源微电网的调度方法，其特征在于，
步骤D)中，控制储能站Ei,i∈[1,m]增加充电功率或增加放电功率的方法包括：D21)计算储能站Ei,i∈[1,m]的总增加充电功率ρ为设定裕度系数，ρ>1；
D22)建立评价函数 其中z表示小周期序数， 为馈线i在时段tj+1的第z个小周期的平均负载， 为馈线i的负载上限,h是馈线数量；
D23)在第z个小周期开始前的设定时刻，以第(z‑1)个小周期至当前时刻内的风光电站Gi的实时出力 的均值计算 的值；
D24)使用优化算法，获得使评价函数 值最小的储能站Ei,i∈[1,m]的实时增加充电功率，在下一个小周期开始前的设定时刻返回步骤D23)执行。
说明书 :
一种基于智能网关的含分布式电源微电网的调度方法
技术领域
背景技术
为解决全球能源和环境问题的有效举措之一。近年来随着风能以及光能发电场的快速建
设，大量的分布式电源并网投产。造成配网中可再生能源的渗透率快速上升，馈线潮流倒
送、局部过电压问题出现，影响供电安全。为应对高密度分布式电源对未来电网发展带来的
挑战，需探索研究更加有效的分布式电源信息接入与就地控制技术。通过就地智能控制，提
高分布式可再生能源的综合利用效率和配电网的安全性。
出力波动或负载波动情况下功率平衡条件被满足，实现微电网中分布式电源的精准调度。
在此种控制方法中，负载需求的有功功率和无功功率与发电机发出的有功功率和无功功率
平衡；相比于传统集中式电力系统中周期性的经济调度方法，其能够保证微电网在不同的
运行场景下实现经济调度的精准控制。但其采用负载需求的有功功率和无功功率与发电机
发出的有功功率和无功功率平衡的方式，当微电网中存在大量可再生能源发电场时，会导
致传统发电机的功率因数运行在不合理的范围内，降低传统发电机的效率，甚至影响传统
发电机的正常工作。
发明内容
方法。
标电网与分布式电源连接的节点wi,i∈[1,n]上安装智能网关 所述智能网关 具有与调
度中心连接的通信模块、监测节点电压电流的监测模块、监测节点相位的相位监测模块、监
测节点频率的频率监测模块以及与分布式电源连接的控制模块；B)将一日划分为n个时段
tj,j∈[1,n]，调度中心由下一时段ti+1负载的有功功率预测值 和无功功率预测值 计
算下一时段tj+1特征值 若特征值 小于设定阈值λthr，则tj+1时
段内风光电站Gi,i∈[1,l]仅输出有功功率，l为风光电站的数量，并进入步骤D)，反之，进入步
骤C)；C)调度中心计算 并确定风光电站Gi,i∈[1,l]输出有
功功率 和无功功率 且满足 D)将时段tj+1等分为N个
小时间段，每个小时间段起始时刻tj+1|k,k∈[1,N]，节点wi对应的智能网关 读取节点wi上的
电压和频率，根据节点wi上的电压和频率，智能网关 就地对风光电站Gi或储能站
Ei,i∈[1,m]进行功率控制，m为储能站的数量。仅需要通过监测模块、相位监测模块以及频率监
测模块获取节点的相应状态数据，就可以完成接入调度任务，安装扩展方便，适合分布式电
源的接入。当配网中的无功功率占比较大时，调度分布式电源输出部分无功功率，虽然会降
低部分效益，但能够有效提高变压器所工作的功率因数，提高微电网的稳定性，显著降低传
统能源为适应可再生能源接入而新增的成本，适合具有高渗透率的可再生能源的微电网的
调度。
i在时段tj+1内传递的平均有功功率， 为馈线i在时段tj+1内传递的平均无功功率，
为馈线i的负载上限,h是馈线数量；C12)使用优化算法，获得使评价函数 值最小
的风光电站Gi,i∈[1,l]的无功功率 值，有功功率 为风
光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力。优化馈线潮流，提高馈线的整体传输能力。
化算法的限制条件，λ′thr为设定阈值，λ′thr>λthr。确保风光电站的工作状态处于较佳水平，
避免过多的可再生能源浪费。
压高于标准值，则智能网关 控制风光电站Gi减少无功功率 的输出。
高于标准值，则智能网关 控制储能站Ei增加充电功率或降低放电功率。
离率τ|tj+1出现的概率；D12)时段tj+1内，实时监控风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力 的偏
离率τ|tj+1，若偏离概率 则增加储能站Ei,i∈[1,m]的充电功率或减小储能站
Ei,i∈[1,m]的放电功率，反之，则按设定幅度增大风光电站Gi,i∈[1,l]输出的无功功率
thr
直到实时出力 的偏离率τ|tj+1对应的偏离概率 回落至σ 以下。
步骤C11)，获得每个时段内的每个小周期内风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力的均值 u
∈[j‑w,j],r∈[1,N]；D113)统计 的最大值和最小值， 将区间
等分为若干个取值区间，分别统计落入每个区间内的 的数量，
将每个取值区间内的 的数量与w·N的比值，作为风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力
落入的取值区间对应的偏离概率 短期内风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力分布概
率具有一定的稳定性，当实时出力处于出现概率较低的水平时，配网的调度无需做大幅度
的调整，仅需要短期使用储能站平衡实时出力波动即可。
定裕度系数，ρ>1；D22)建立评价函数 其中z表示小周期序数，
为馈线i在时段tj+1的第z个小周期的平均负载， 为馈线i的负载上限,h是馈线
数量；D23)在第z个小周期开始前的设定时刻，以第(z‑1)个小周期至当前时刻内的风光电
站Gi的实时出力 的均值计算 的值；D24)使用优
化算法，获得使评价函数 值最小的储能站Ei,i∈[1,m]的实时增加充电功率，在下
一个小周期开始前的设定时刻返回步骤D23)执行。
高微电网运行的可靠性和安全性，提高微电网的整体能源利用效率。
附图说明
具体实施方式
的相位监测模块400、监测节点频率的频率监测模块500以及与分布式电源连接的控制模块
300。
值 小于设定阈值λthr，则tj+1时段内风光电站Gi,i∈[1,l]仅输出有功功率，l为风光电站的
数量，并进入步骤D)，反之，进入步骤C)。
风光电站Gi,i∈[1,l]的有功功率 和无功功率 的分配方法包括：C11)建立评价函
数 为馈线i在时段tj+1内传递的平均有功功率，
为馈线i在时段tj+1内传递的平均无功功率， 为馈线i的负载上限,h是馈线数
量；C12)使用优化算法，获得使评价函数 值最小的风光电站Gi,i∈[1,l]的无功功率
值，有功功率 为风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力。优
化馈线潮流，提高馈线的整体传输能力。步骤C12)中，计算风光电站Gi,i∈[1,l]的工作功率因
数 时段tj+1内有功功率 和无功功率 的分配使
总是成立作为优化算法的限制条件，λ′thr为设定阈值，λ′thr>λthr。确保风光电站的工作状态
处于较佳水平，避免过多的可再生能源浪费。
地对风光电站Gi或储能站Ei,i∈[1,m]进行功率控制，m为储能站的数量。若节点wi上连接的是
风光电站Gi，则执行以下步骤：若节点wi电压低于标准值，则智能网关 控制风光电站Gi增
加无功功率 的输出，若节点wi电压高于标准值，则智能网关 控制风光电站Gi减少
无功功率 的输出。若节点wi上连接的是储能站Ei，则执行以下步骤：若节点wi电压低
于标准值，则智能网关 控制储能站Ei增加功率输出或降低充电功率，若节点wi电压高于
标准值，则智能网关 控制储能站Ei增加充电功率或降低放电功率。
概率；D12)时段tj+1内，实时监控风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力 的偏离率τ|tj+1，若偏
离概率 则增加储能站Ei,i∈[1,m]的充电功率或减小储能站Ei,i∈[1,m]的放电功
率，反之，则按设定幅度增大风光电站Gi,i∈[1,l]输出的无功功率 直到实时出力
thr
的偏离率τ|tj+1对应的偏离概率 回落至σ 以下。
得每个时段内的每个小周期内风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力的均值 u∈[j‑w,j],r∈
[1,N]；D113)统计 的最大值和最小值， 将区间
等分为若干个取值区间，分别统计落入每个区间内的 的数量，将每个取值区间内的
的数量与w·N的比值，作为风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力 落入的取值区间对
应的偏离概率 短期内风光电站Gi,i∈[1,l]的实时出力分布概率具有一定的稳定性，当
实时出力处于出现概率较低的水平时，配网的调度无需做大幅度的调整，仅需要短期使用
储能站平衡实时出力波动即可。
当配网中的无功功率占比较大时，调度分布式电源输出部分无功功率，虽然会降低部分效
益，但能够有效提高变压器所工作的功率因数，提高微电网的稳定性，显著降低传统能源为
适应可再生能源接入而新增的成本，适合具有高渗透率的可再生能源的微电网的调度。
总增加充电功率 ρ为设定裕度系数，ρ>1；D22)建立评价
函数 其中z表示小周期序数， 为馈线i在时段tj+1的第z
个小周期的平均负载， 为馈线i的负载上限,h是馈线数量；D23)在第z个小周期开始前
的设定时刻，以第(z‑1)个小周期至当前时刻内的风光电站Gi的实时出力 的均值
计算 的值；D24)使用优化算法，获得使评价函数
值最小的储能站Ei,i∈[1,m]的实时增加充电功率，在下一个小周期开始前的设定时刻返回步
骤D23)执行。优化算法运行时，将变压器负荷限制、馈线潮流限制以及分布式电源出力上限
作为限制条件是本领域已知技术，在此不再赘述。相对于实施例一，本实施例通过智能网关
提供小周期就地功率控制，进一步提升了微电网运行的安全性和能源综合利用效率。