基于随机模型预测控制的能源互联网双层协调优化调度

• 作者: 何向刚 周杨林 张彦 蒋泽甫 高华
• 来源期刊: 电力大数据
• 学科: 社会科学
• 关键词: 分布式能源 随机模型预测控制 主动控制能力 不确定性 双层协同优化
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 大数据专题
• 页码范围: 31-38
• 页数: 8页
• 分类号: C39
• 语种: 中文

摘要

为有效降低分布式电源出力不确定性对能源互联网优化运行的影响,从降低分布式能源出力不确定性和双层协同优化两个方面建立了能源互联网的调度体系,提出了一种基于随机模型预测控制的能源互联网双层协同优化调度方法.考虑到光伏和风电的主动控制能力,采用将风电和光伏的规则性概率分布转化为不规则性概率分布的方法,降低分布式电源处理不确定性;通过提出的双层协同优化策略的方法对不规则概率模型进行求解.第一层优化采用离散粒子群法,以系统污染物排放量期望值最少为目标,求解设备启停状态;第二层优化采用粒子群算法,以系统运行成本期望值最小为优化目标,求解设备出力.通过对某市的楼宇进行仿真获得的调度数据和成本优化数据分析,表明了本文提出方法不仅可以降低成本,还有着良好的环境友好性.