Distributed Collaborative Optimal Dispatch of Multi-park Integrated Energy System Based on Bilayer Imitation Learning

CHENG Yi; LI Gengfeng

doi:10.7500/AEPS20220507005

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Distributed Collaborative Optimal Dispatch of Multi-park Integrated Energy System Based on Bilayer Imitation Learning

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Distributed Collaborative Optimal Dispatch of Multi-park Integrated Energy System Based on Bilayer Imitation Learning
- Automation of Electric Power Systems Vol. 46, Issue 24, Pages: 16-25(2022)
- 作者机构：
  
  西安交通大学电气工程学院，陕西省西安市 710049
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(51977168)
- DOI：10.7500/AEPS20220507005
  CLC：
- Received：07 May 2022，
  
  Revised：2022-08-08，
  
  Published Online：07 September 2022，
  
  Published：25 December 2022
- 稿件说明：
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程义,李更丰.基于双层模仿学习的多园区综合能源系统分布式协同优化调度[J].电力系统自动化,2022,46(24):16-25.

CHENG Yi,LI Gengfeng.Distributed Collaborative Optimal Dispatch of Multi-park Integrated Energy System Based on Bilayer Imitation Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(24):16-25.
程义,李更丰.基于双层模仿学习的多园区综合能源系统分布式协同优化调度[J].电力系统自动化,2022,46(24):16-25. DOI： 10.7500/AEPS20220507005.

CHENG Yi,LI Gengfeng.Distributed Collaborative Optimal Dispatch of Multi-park Integrated Energy System Based on Bilayer Imitation Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(24):16-25. DOI： 10.7500/AEPS20220507005.

摘要

针对多园区综合能源系统协同调度存在的源荷及电价等多重不确定性因素和隐私保护问题，提出一种分布式协同双层优化模型。模型上层采用通信神经网络依据即时信息决策各园区储能动作，通过模仿学习进行监督式训练，使智能体获得预测决策一体化功能；下层由各园区采用交替方向乘子法进行分布式优化，得到其他设备动作及园区间电力交互量，形成当前时段完整的多园区分布式协同优化运行方案，并提出了考虑上级电网实时电价和多园区系统供求关系的园区间交易机制以保障各园区利益。算例证明所提方法不依赖于对源荷及电价等不确定性因素的准确预测，能够在保护各园区数据隐私的前提下达到与理论最优策略接近的性能。

Abstract

Aiming at the multiple uncertainty factors such as source-load and electricity price as well as privacy protection problems in the collaborative dispatch of multi-park integrated energy system

a bilayer distributed collaborative optimization model is proposed. The upper layer of the model adopts the communication neural network (CommNet) to decide the energy storage actions of each park based on real-time information

and conducts supervised training through imitation learning

enabling the agent to obtain the integrated function of prediction and decision-making. In the lower layer

each park adopts the alternating direction method of multipliers (ADMM) to carry out distributed optimization

and obtains the actions of other equipment and the power interaction between the parks

forming a complete multi-park distributed collaborative optimal operation scheme for the current period. This paper also proposes an inter-park transaction mechanism considering the real-time electricity price of the upper power grid and the supply and demand relationship of the multi-park integrated energy system to protect the interests of each park. The numerical example proves that the proposed method does not rely on the accurate prediction of the uncertainty factors such as source-load and electricity price

and can achieve performance close to the theoretically optimal strategy on the premise of protecting the data privacy in each park.

关键词

Keywords

references

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