Multi-time-scale Optimization Scheduling of Integrated Energy System Based on Distributed Model Predictive Control

Lei WANG; Jianping ZHOU; Liuzhu ZHU; Xuli WANG; Chenxu YIN; Hao CONG

doi:10.7500/AEPS20200825006

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Multi-time-scale Optimization Scheduling of Integrated Energy System Based on Distributed Model Predictive Control

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Multi-time-scale Optimization Scheduling of Integrated Energy System Based on Distributed Model Predictive Control
- Automation of Electric Power Systems Vol. 45, Issue 13, Pages: 57-65(2021)
- 作者机构：
  
  1.安徽省新能源利用与节能省级实验室（合肥工业大学），安徽省合肥市 230009
  2.国网安徽省电力有限公司经济技术研究院，安徽省合肥市 230022
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  the Regional Innovation and Development Joint Fund of National Natural Science Foundation of China;Fundamental Research Funds for the Central Universities
- DOI：10.7500/AEPS20200825006
  CLC：
- Received：25 August 2020，
  
  Revised：2021-01-25，
  
  Published Online：23 April 2021，
  
  Published：10 July 2021
- 稿件说明：
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王磊,周建平,朱刘柱等.基于分布式模型预测控制的综合能源系统多时间尺度优化调度[J].电力系统自动化,2021,45(13):57-65.

WANG Lei,ZHOU Jianping,ZHU Liuzhu,et al.Multi-time-scale Optimization Scheduling of Integrated Energy System Based on Distributed Model Predictive Control[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(13):57-65.
王磊,周建平,朱刘柱等.基于分布式模型预测控制的综合能源系统多时间尺度优化调度[J].电力系统自动化,2021,45(13):57-65. DOI： 10.7500/AEPS20200825006.

WANG Lei,ZHOU Jianping,ZHU Liuzhu,et al.Multi-time-scale Optimization Scheduling of Integrated Energy System Based on Distributed Model Predictive Control[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(13):57-65. DOI： 10.7500/AEPS20200825006.

摘要

采用具有滚动优化、反馈校正特点的模型预测控制是实现综合能源系统多时间尺度优化调度的关键技术之一。鉴于集中式模型预测控制实现系统整体在线优化的复杂性，文中提出一种基于分布式模型预测控制的综合能源系统多时间尺度优化调度方法，通过各子系统协调配合实现综合能源系统灵活调度。首先，建立以系统日运行经济最优、系统日运行费用及机组启停惩罚费用最小为目标的日前、日内滚动优化模型。然后，在实时阶段采用基于分布式模型预测控制的优化调度策略对整体优化问题进行分解，各子系统根据其他子系统前一时刻的输入序列进行状态估计并优化自身性能指标。最后，通过对各子系统的协调控制进而实现整个系统的在线优化，满足其动态调整需求。仿真结果表明，所提方法能够在改善系统控制性能的同时，提高系统运行的经济性。

Abstract

The use of model predictive control with characteristics of rolling optimization and feedback correction is one of the key technologies to achieve multi-time-scale optimization scheduling of integrated energy systems. In view of the complexity of the centralized model predictive control to achieve the overall online optimization of the system

this paper proposes a multi-time-scale optimization scheduling method for the integrated energy system based on the distributed model predictive control

which realizes the flexible scheduling of the integrated energy system with the coordination of various subsystems. First

day-ahead and intra-day rolling optimization models are established with the objectives of optimal economy in daily operation of the system

the lowest system daily operation costs and unit on-off penalty costs. Then

at the real-time stage

an optimal scheduling strategy based on the distributed model predictive control is used to decompose the overall optimization problem. Each subsystem estimates the state according to the input sequence of the previous time of other subsystems and optimizes its performance index. Finally

through the coordinated control of various subsystems

the online optimization of the entire system is realized to meet its dynamic adjustment demands. The simulation results show that the proposed method can improve the economy of the system operation while improving the control performance of the system.

关键词

Keywords

references

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