采用同步型交替方向乘子法的微电网分散式动态经济调度算法

2017第六届新能源发电系统技术创新大会

中国电工技术学会主办，2017年6月21-24日在河北省张北县举办，大会围绕新能源发展战略、系统关键技术、微电网及储能等重要议题展开交流。浏览会议详情和在线报名参会请长按识别二维码。

文章正文开始

华南理工大学电力学院的研究人员欧阳聪、刘明波、林舜江、冯汉中，在2017年第5期《电工技术学报》上撰文指出，微电网中各类电源特性各异,网络通信能力不足以及对发电单元隐私保护的需求,对集中式经济调度提出了挑战。

综合考虑常规发电机组的发电成本、新能源发电的弃置费用、储能装置的折旧费用及网络有功损耗,按照各发电单元和储能装置在网络中的接入位置进行分区,从而建立微网分散式动态经济调度模型。

采用同步型交替方向乘子算法,每次迭代过程中相邻区域之间仅需交换电压相角信息,即可实现各区域经济调度之间并行求解,从而得到最优解。并以某实际微网为测试系统,验证了所提算法的正确性和有效性。

微电网是一种将分布式电源、储能装置与负荷集中在一起的新型能源系统，在绿色能源与环境友好问题日益受到重视的今天，微电网的出现为可再生能源的综合利用提供了一种有效的技术手段。

微电网运行的经济性是推动其大规模推广的重要影响因素。微电网系统的运行特性与大电网的运行特性存在着较大的区别，大电网的动态经济调度模型和方法并不能完全照搬过来，因此研究其动态经济调度问题具有重要意义。目前，对该问题的研究主要集中于集中式优化方法上，常见的优化方法有线性规划法、混合整数规划法、混沌蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等。

然而，微电网集中式优化存在电源运行特性差异性较大、对集中式控制的网络通信要求难以满足，以及对于被调度者隐私性的保护等问题的弊端，因此在微电网发展道路上，分散式优化调度应运而生。

目前对微网分散式优化调度的研究还较少，文献［16］提出了一种即插即用的分布式优化方法应用于微电网最优经济调度; 文献［17］基于对偶分解算法，提出了一种隐私保护的微电网能量调度分布式优化算法。作为分布式优化领域中重要的一种方法，交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers， ADMM)是基于非传统梯度的分布式优化算法，较之一般的次梯度方法优势在于其收敛速度有很大的提高。

文献［14］将ADMM应用于大电网分散式动态经济调度，将电网分成设备、端子和连通点3种子系统模型，进行分散式优化计算。文献［19］提出了基于交替方向乘子法的微电网经济调度分散式优化方法，但并没有考虑网络安全约束。

文献［20］提出同步型ADMM(Synchronous ADMM，SADMM)，并应用于分散式最优潮流计算。文献［21］提出了一种完全分散的ADMM求解主动配电网的无功优化问题。

本文针对考虑网络安全约束微电网经济调度分散式优化问题，采用同步型ADMM算法，使得各区域之间得到完全解耦，在每次迭代中各区域只需更新本区域内部的变量，各自更新完成后再统一更新相邻区域之间的耦合变量，从而可以实现区域之间的并行计算。最后通过实际的微电网算例进行验证，并对比集中式优化的结果，证明此算法可行。

图5  两区域标准ADMM法优化示意图

结论

本文基于微电网分散式经济调度问题，在标准ADMM法基础上，采用一种改进的ADMM法进行求解，得到以下结论：

1）SADMM法具有较高的稳定性，能可靠收敛到与集中式优化完全一致的全局最优解。

2）SADMM法实现各区域之间完全的解耦，从而实现各区域之间的并行计算，相对于传统ADMM法可以缩短优化求解的时间，且各区域之间的交换信息少，能够满足区域内部的隐私性。

3）全局常量ε的取值会影响最终的收敛速度，ε过大或者过小都会增加最后收敛的迭代次数。