摘要：随着社会经济的不断发展，在构建新能源为主体的新型电力系统背景下，私人和公共投资一直在稳步转向可再生能源，导致可再生能源发电在电网中的渗透率越来越高。而可再生能源发电具有天然的波动性和间歇性，大量渗透将导致更加频繁的发电和负荷需求之间的不平衡，从而使频率发生偏移，可能会损害电能质量，损坏设备，甚至造成停电，这给电网安全稳定运行带来了额外的挑战。作为智能电网的重要组成部分，能量管理利用信息技术和智能化设备对电网的电力供应、需求和储能综合协调，保障了智能电网的稳定性与可靠性。

关键词：电力系统；分布式；在线优化；算法研究

引言

随着我国可再生能源市场经济的迅速发展，传统电网正逐步过渡为智能电网。智能电网可以提高电力系统的可靠性、经济性和环保性，实现能源的高效利用和可持续发展。在实际应用中，智能电网需要在更短时间内获得最优发电量和能源分配方案，从而确保电力系统的高效稳定运行，这就需要更加有效的优化算法。相比于传统优化算法，加速优化算法可以在更短时间内收敛到最优解，在大数据时代下更能满足智能电网对运行效率的要求。

1课题研究背景及意义

当前，能源和环境问题日益突出，遏制或减少化石能源发电，实现高比例风光等可再生能源消纳已成为电力系统发展的必然趋势。然而，与化石燃料能源发电相比，风、光等可再生能源发电有着本质的差别。一方面，风光等可再生能源发电的最大有功功率由风、光等自然因素决定，其有功功率具有显著的不确定性（随机性和波动性）。为维持发电与用电在规定频率范围内实时的能量平衡，往往需要调控化石燃料发电等跟踪可再生能源出力变化，而化石燃料发电调节能力往往有限，难以满足未来高比例可再生能源消纳的需求。另一方面，光伏发电大多以分布式方式接入配电网，配电网内部因双向流及不确定性等因素影响将产生严重的电压问题，尤其是在多云天气，电压问题尤其突出。

解决限制可再生能源发电接入问题的根本在于引入储能、主动负荷等快速可控资源，并挖掘逆变/整流的功率因数变换作用，实时改变用电的时空特性和电网潮流分布，从而应对风光等可再生能源发电的不确定性变化。在这一背景下，相关学者对含大量分布式能源〈包含分布式光伏发电、储能和主动负荷等）电力系统的优化决策方法做了大量研究，包括输-配电网协调的分布式经济调度，有源配电网的分布式优化、滚动的在线决策、鲁棒优化、和随机优化等。电力系统运行的决策理念正逐步走向分布式，并趋于不断利用在线信息向前进行滚动的、超前的优化决策方式，决策的时间级也愈加精细化，其目的就是要充分发挥储能、主动负荷和逆变/整流作用等应对可再生能源发电不确定性波动的优势。

2研究现状

智能电网是基于信息技术和通信技术的新一代电力系统，具有更高效、更安全、更环保、更灵活等特点。为了实现智能电网的可持续发展，需要建立完备的自愈与优化的高级软件系统，其中包括智能化能量管理和控制系统等。能量管理系统是其中重要的一部分，它通过各种传感器、通讯设备等实现对电网中各个环节的信息获取、传输、处理和反馈，实现对电力系统运行的监视、分析和控制，从而保障电能流通的安全性和经济性。在智能电网中能量管理包括经济调度问题和需求响应问题两个基本问题。经济调度问题指的是如何以最小的成本分配不可控的负荷需求给发电机组，保证电力系统的稳定和可靠，涉及发电机组输出功率、启停控制和电网负荷调度等方面；而需求响应问题是指根据市场电价调整用户用电需求，减少电网负荷峰值，提高电网供电效率，避免过载和崩溃。这两个问题相互影响，如在高负荷时，经济调度问题需要优化发电机组的输出功率，而需求响应问题可以通过降低用户用电需求来减少电网负荷峰值。因此，综合考虑这两个问题可以提高电网的能源利用效率和经济效益。然而，对于集中式方法而言，控制中心的存在必然需要昂贵的通信系统收集系统范围内的信息，同时需要一个强大的中央控制器处理大量接收到的数据，这导致了单点故障的增加。而且中央控制器的运作需要收集所有发电设备与用户负荷的隐私信息，这不利于智能电网这类大规模系统的隐私性与安全性。

3电力系统运行的分布式在线优化算法研究

3.1分布式经济调度策略

在我国，能源短缺问题和可再生能源的应用更为重要和根本。而电动汽车的不断发展可以帮助社会可持续发展，因此电动汽车已经成为电力市场的未来参与者，特别是为电力系统提供辅助服务。然而，从技术和经济角度来看，配电网及其运行和设计面临着诸多挑战，只有设计合理且协调良好的电动汽车并网运行策略，提高充放电管理水平，才能真正实现其价值，为系统带来可观的经济效益和环境效益。

3.2智能电网资源分配模型

智能电网是未来能源系统的重要组成部分，为实现清洁、高效的能源供应提供了新的解决方案。目前智能电网面临着复杂的负荷管理问题，如何将资源分配到各个发电源或储能源上，以最大程度地优化能源利用效率，是智能电网领域的一个热点研究问题。其中，分布式储能系统作为智能电网中重要的储能方式，对实现资源分配问题具有重要作用。通过将电能转化为储能，分布式储能系统可以在需要时将其释放，为智能电网提供了灵活性和可靠性。

3.3在线优化的调频策略

调频的目的是将电力系统的频率稳定在规定范围之内，实时维持电力系统的能量平衡，控制量为大电源的有功出力。在当前电力系统的调控中，（二次、一次）调频通常由固定参与因子的积分控制配合本地比例控制来实现，参与因子可在经济调度中优化得到。在可控源出力未达到上/下限且目标为二次函数条件下，可证明基于经济调度所得参与因子实现的调频控制是最经济的（满足等耗量微增率准则）。然而，这一条件在实际中很难满足，满足等耗量微增率准则下的可控源出力很可能已超出其发电限制，此时，经济调度所得参与因子并非是最经济的，甚至由于备用需求的增加无法得到可执行的参与因子。

3.4在线优化的调压策略

就当前在线优化的调压策略而言，其调控对象为配电网中的分布式能源，旨在解决光伏电源接入配电网引发的一系列电压问题。调压问题往往可认为是在特定模型下的最优潮流，其调控指标与最优潮流相似，包括电网网损、电压控制效果等。但是，调压问题一般仅将电压作为控制的状态量，并且考虑的约束往往是简化的，例如不考虑配电网根节点注入功率约束、线路功率限制、有功与无功之间的耦合约束等。由于对模型的简化，且配电网运行的拓扑结构通常较为特殊，往往可将优化灵敏度信息推演为仅与各节点本地信息和相邻节点信息相关，由此实现分布式的电压控制。

结语

在线优化的核心在于借助量测、通信等技术快速获取系统的运行状态，据此实时调整系统输入以实现一种近似于连续的闭环优化效果，其优化效果的好坏与反馈状态信息的完整程度和质量密切相关。在实际中，量测不完备、量测误差和通信延迟等存在，都会对在线优化效果产生不良影响。当前研究也对此进行了探讨，并证明了在量测、通信和优化参数满足一定条件下，在线优化仍可驱使受控系统运行到最佳状态附近。

参考文献：

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