面向海量灵活性资源的两阶段分布式协同调度方法

潘建辉; 张宁; 雍培; 王鹏

doi:10.7500/AEPS20220430001

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

面向海量灵活性资源的两阶段分布式协同调度方法

高比例新能源电力系统电力电量平衡与优化调度技术 | 更新时间：2025-06-16

- 面向海量灵活性资源的两阶段分布式协同调度方法
- Two-stage Distributed Collaborative Dispatching Method for Massive Flexible Resources
- 电力系统自动化 2023年47卷第15期页码：67-79
- 作者机构：
  
  1.清华大学电机工程与应用电子技术系，北京市 100084
  2.清华大学深圳国际研究生院，广东省深圳市 518000
- 作者简介：
  
  潘建辉(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：云储能、分布式储能调度、通信与电网融合。E-mail：pjh20@ mails.tsinghua.edu.cn
  张宁(1985—)，男，通信作者，副教授，博士生导师，主要研究方向：可再生能源、多能源系统、电力系统规划及运行。E-mail：ningzhang@tsinghua.edu.cn
  雍培(1995—)，男，博士研究生，主要研究方向：通信与电网融合、可再生能源、电网可靠性等。E-mail：yp18@mails.tsinghua.edu.cn.
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2021YFB2401200)
- DOI：10.7500/AEPS20220430001
  中图分类号：
- 收稿：2022-04-30，
  
  修回：2022-10-08，
  
  网络出版：2023-01-05，
  
  纸质出版：2023-08-10
- 稿件说明：
移动端阅览
潘建辉,张宁,雍培等.面向海量灵活性资源的两阶段分布式协同调度方法[J].电力系统自动化,2023,47(15):67-79.

PAN Jianhui,ZHANG Ning,YONG Pei,et al.Two-stage Distributed Collaborative Dispatching Method for Massive Flexible Resources[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(15):67-79.
潘建辉,张宁,雍培等.面向海量灵活性资源的两阶段分布式协同调度方法[J].电力系统自动化,2023,47(15):67-79. DOI： 10.7500/AEPS20220430001.

PAN Jianhui,ZHANG Ning,YONG Pei,et al.Two-stage Distributed Collaborative Dispatching Method for Massive Flexible Resources[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(15):67-79. DOI： 10.7500/AEPS20220430001.

摘要

电动汽车和5G基站作为柔性负荷资源，为电网提供了充足的备用容量，采用一定策略对其进行调控，可参与电网的辅助服务。但在未来海量分布式柔性资源参与的情况下，集中式的优化调度方法会存在隐私泄露和计算负担沉重的缺点。基于此，首先建立5G基站备用电池和电动汽车可调度容量的实时评估模型，利用无向图网络对通信系统和储能元件建模，提出一种基于均衡荷电状态的调度策略，采用分布式共识算法实现了隐私保护和海量资源的调度控制。然后，提出一种先评估功率边界、后进行分布式共识调度的两阶段实时调度流程方案。最后，通过仿真验证了该方案的有效性。

Abstract

As flexible load resources

electric vehicles and 5th generation (5G) base stations provide abundant reserve capacity for the power grid

which can be regulated by certain strategies and participate in the auxiliary services of the power grid. However

in the case of the participation of massive distributed flexible resources in the future

the centralized optimization dispatching method will have the shortcomings of privacy leakage and heavy computing burden. On this basis

a real-time evaluation model of 5G base station backup battery and electric vehicle dispatchable capacity is first established. Then

an undirected graph network is used to model the communication system and energy storage components. And a dispatching strategy based on balanced state of charge is proposed. The privacy protection and dispatching control of massive resources are realized by adopting the distributed consensus algorithm. Furthermore

a two-stage real-time dispatching process scheme is proposed

which first evaluates the power boundary and then distributes consensus dispatching. Finally

the effectiveness of the scheme is verified by simulation.

关键词

Keywords

references

康重庆，姚良忠 . 高比例可再生能源电力系统的关键科学问题与理论研究框架［J］. 电力系统自动化， 2017 ， 41 （ 9 ）： 2 - 11 .

KANG Chongqing ， YAO Liangzhong . Key scientific issues and theoretical research framework for power systems with high proportion of renewable energy ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2017 ， 41 （ 9 ）： 2 - 11 .

鲁宗相，李海波，乔颖 . 含高比例可再生能源电力系统灵活性规划及挑战［J］. 电力系统自动化， 2016 ， 40 （ 13 ）： 147 - 158 .

LU Zongxiang ， LI Haibo ， QIAO Ying . Power system flexibility planning and challenges considering high proportion of renewable energy ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2016 ， 40 （ 13 ）： 147 - 158 .

鲁宗相，林弋莎，乔颖，等 . 极高比例可再生能源电力系统的灵活性供需平衡［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 16 ）： 3 - 16 .

LU Zongxiang ， LIN Yisha ， QIAO Ying ， et al . Flexibility supply-demand balance in power system with ultra-high proportion of renewable energy ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 16 ）： 3 - 16 .

李建林，田立亭，来小康 . 能源互联网背景下的电力储能技术展望［J］. 电力系统自动化， 2015 ， 39 （ 23 ）： 15 - 25 .

LI Jianlin ， TIAN Liting ， LAI Xiaokang . Outlook of electrical energy storage technologies under energy Internet background ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2015 ， 39 （ 23 ）： 15 - 25 .

孙玉树，杨敏，师长立，等 . 储能的应用现状和发展趋势分析［J］. 高电压技术， 2020 ， 46 （ 1 ）： 80 - 89 .

SUN Yushu ， YANG Min ， SHI Changli ， et al . Analysis of application status and development trend of energy storage ［J］. High Voltage Engineering ， 2020 ， 46 （ 1 ）： 80 - 89 .

李建林，马会萌，袁晓冬，等 . 规模化分布式储能的关键应用技术研究综述［J］. 电网技术， 2017 ， 41 （ 10 ）： 3365 - 3375 .

LI Jianlin ， MA Huimeng ， YUAN Xiaodong ， et al . Overview on key applied technologies of large-scale distributed energy storage ［J］. Power System Technology ， 2017 ， 41 （ 10 ）： 3365 - 3375 .

肖云鹏，王锡凡，王秀丽，等 . 面向高比例可再生能源的电力市场研究综述［J］. 中国电机工程学报， 2018 ， 38 （ 3 ）： 663 - 674 .

XIAO Yunpeng ， WANG Xifan ， WANG Xiuli ， et al . Review on electricity market towards high proportion of renewable energy ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2018 ， 38 （ 3 ）： 663 - 674 .

李翔宇，赵冬梅 . 计及可调资源动态特性的虚拟电厂多级优化配置［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 13 ）： 17 - 24 .

LI Xiangyu ， ZHAO Dongmei . Multi-level optimal configuration of virtual power plant considering dynamic characteristics of adjustable resources ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 13 ）： 17 - 24 .

齐宁，程林，田立亭，等 . 考虑柔性负荷接入的配电网规划研究综述与展望［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 10 ）： 193 - 207 .

QI Ning ， CHENG Lin ， TIAN Liting ， et al . Review and prospect of distribution network planning research considering access of flexible load ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 10 ）： 193 - 207 .

雍培，张宁，慈松，等 . 5G通信基站参与需求响应：关键技术与前景展望［J］. 中国电机工程学报， 2021 ， 41 （ 16 ）： 5540 - 5552 .

YONG Pei ， ZHANG Ning ， CI Song ， et al . 5G communication base stations participating in demand response： key technologies and prospects ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2021 ， 41 （ 16 ）： 5540 - 5552 .

YONG P ， ZHANG N ， HOU Q C ， et al . Evaluating the dispatchable capacity of base station backup batteries in distribution networks ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2021 ， 12 （ 5 ）： 3966 - 3979 .

麻秀范，孟祥玉，朱秋萍，等 . 计及通信负载的5G基站储能调控策略［J］. 电工技术学报， 2022 ， 37 （ 11 ）： 2878 - 2887 .

MA Xiufan ， MENG Xiangyu ， ZHU Qiuping ， et al . Control strategy of 5G base station energy storage considering communication load ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2022 ， 37 （ 11 ）： 2878 - 2887 .

汪春，吴可，张祥文，等 . 规模化电动汽车和风电协同调度的机组组合问题研究［J］. 电力系统保护与控制， 2015 ， 43 （ 11 ）： 41 - 48 .

WANG Chun ， WU Ke ， ZHANG Xiangwen ， et al . Unit commitment considering coordinated dispatch of large scale electric vehicles and wind power generation ［J］. Power System Protection and Control ， 2015 ， 43 （ 11 ）： 41 - 48 .

罗卓伟，胡泽春，宋永华，等 . 电动汽车充电负荷计算方法［J］. 电力系统自动化， 2011 ， 35 （ 14 ）： 36 - 42 .

LUO Zhuowei ， HU Zechun ， SONG Yonghua ， et al . Study on plug-in electric vehicles charging load calculating ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2011 ， 35 （ 14 ）： 36 - 42 .

占恺峤，胡泽春，宋永华，等 . 含新能源接入的电动汽车有序充电分层控制策略［J］. 电网技术， 2016 ， 40 （ 12 ）： 3689 - 3695 .

ZHAN Kaiqiao ， HU Zechun ， SONG Yonghua ， et al . Electric vehicle coordinated charging hierarchical control strategy considering renewable energy generation integration ［J］. Power System Technology ， 2016 ， 40 （ 12 ）： 3689 - 3695 .

KUMAR K N ， SIVANEASAN B ， CHEAH P H ， et al . V2G capacity estimation using dynamic EV scheduling ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2014 ， 5 （ 2 ）： 1051 - 1060 .

HAN S ， HAN S ， SEZAKI K . Estimation of achievable power capacity from plug-in electric vehicles for V2G frequency regulation： case studies for market participation ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2011 ， 2 （ 4 ）： 632 - 641 .

张聪，张祥文，夏俊荣，等 . 电动汽车实时可调度容量评估方法研究［J］. 电力系统保护与控制， 2015 ， 43 （ 22 ）： 99 - 106 .

ZHANG Cong ， ZHANG Xiangwen ， XIA Junrong ， et al . Research on estimation of electric vehicles real-time schedulable capacity ［J］. Power System Protection and Control ， 2015 ， 43 （ 22 ）： 99 - 106 .

ZHANG H C ， HU Z C ， XU Z W ， et al . Evaluation of achievable vehicle-to-grid capacity using aggregate PEV model ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2017 ， 32 （ 1 ）： 784 - 794 .

吴洲洋，艾欣，胡俊杰 . 需求侧灵活性资源参与调频辅助服务的备用优化与实时调度［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 6 ）： 148 - 157 .

WU Zhouyang ， AI Xin ， HU Junjie . Reserve optimization and real-time scheduling of frequency regulation ancillary service with participation of flexible resource on demand side ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 6 ）： 148 - 157 .

王昊天，孙英云，汪丽伟，等 . 基于联盟链的电动汽车虚拟聚合调频［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 16 ）： 122 - 131 .

WANG Haotian ， SUN Yingyun ， WANG Liwei ， et al . Frequency regulation by virtual aggregation of electric vehicles based on consortium blockchain ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 16 ）： 122 - 131 .

李航，李国杰，汪可友 . 基于深度强化学习的电动汽车实时调度策略［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 22 ）： 161 - 167 .

LI Hang ， LI Guojie ， WANG Keyou . Real-time dispatch strategy for electric vehicles based on deep reinforcement learning ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 22 ）： 161 - 167 .

刘敦楠，王玲湘，汪伟业，等 . 基于深度强化学习的大规模电动汽车充换电负荷优化调度［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 4 ）： 36 - 46 .

LIU Dunnan ， WANG Lingxiang ， WANG Weiye ， et al . Optimal scheduling of electric vehicle load for large-scale battery charging and swapping based on deep reinforcement learning ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 4 ）： 36 - 46 .

YANG S P ， TAN S C ， XU J X . Consensus based approach for economic dispatch problem in a smart grid ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2013 ， 28 （ 4 ）： 4416 - 4426 .

LIU Y ， XIN H H ， QU Z H ， et al . An attack-resilient cooperative control strategy of multiple distributed generators in distribution networks ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2016 ， 7 （ 6 ）： 2923 - 2932 .

XING H ， MOU Y T ， FU M Y ， et al . Distributed bisection method for economic power dispatch in smart grid ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2015 ， 30 （ 6 ）： 3024 - 3035 .

ZHONG H W ， YAN X F ， TAN Z F . Real-time distributed economic dispatch adapted to general convex cost functions： a secant approximation-based method ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2021 ， 12 （ 3 ）： 2089 - 2101 .

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于移相控制与模式切换的双向无线电能传输系统效率优化方法

虚拟电厂标准化现状及体系架构设计