智能电网中需求响应与能量有效协同优化与控制

需求响应与能量有效协调是未来智能电网实现清洁、高效与安全可靠的一个关键基础问题。本项目围绕"分散、扁平式电网多目标自主优化与协同控制"这一科学问题展开研究, 重点针对智能电网供需双向时变性、不确定性和多时间尺度问题，采用分布式多智能体建模技术、基于博弈论的多智能体分布优化计算理论和网络化控制系统稳定性分析理论，从模型、优化和控制三方面攻克多目标自主优化关键理论与协同控制设计难题，为智能电网的能源可持续发展奠定理论基础。项目的主要研究内容：①分散、扁平式智能电网多目标自主优化模型与优化算法；②分布式电网动态能量管理与控制算法；③大规模分布式能量控制系统的级联稳定性与镇定控制。.本项目相关科学问题和控制技术的突破将为智能电网的能源可持续发展奠定理论基础，为可再生能源的友好接入和能量有效需求响应程序和负荷控制提供科学、有效的分析与设计工具，因而具有重要的科学意义和经济价值。

智能电网是一个分布式、扁平化的信息物理系统，如何保证智能电网中各利益相关方的效用、在自组织行为下同时获得能量持续高效利用，对智能电网的可持续发展具有重要意义。本项目围绕智能电网用户的需求响应和能量有效管理，深入研究需求响应对能量调度与优化的影响，主要工作包括：.1）智能电网多目标自主优化系统建模。通过分析参与智能电网发、送、配、用电和电力市场交易的各实体的行为特性，结合AMI信息、电力市场信息和环境信息等，我们构建了基于多智能体的能源管理系统，提出了基于用户需求响应的负荷预测模型、光伏阵列单智能体模型和基于能源管理系统的分布式多智能体模型，给出了基于面向对象的能源管理系统的总体目标和每类智能体所对应的子系统优化模型。.2）分布式动态能量管理与控制。在所建光伏阵列模型的基础上，我们给出了光伏系统最大功率点跟踪算法，使得分布式可再生能源在其最大功率点处并网，实现可再生能源的优化利用。依据用户的需求响应预测模型，我们还制定了智能电网的峰谷分时电价定价，提出了多时间尺度下的插入式负荷能耗管控分布式算法和基于Stackelberg博弈的PEV建筑能源供需平衡策略。.3）分布式能量控制系统的稳定性分析与最优设计。研究了滚动优化机制引入前后对系统性能的影响，探讨了存在特定约束下滚动优化对系统性能的提升作用，提出了基于用户响应的智能电网发用电一体化日前经济优化调度方案，给出了光伏并网的稳定性判据，并分析了分布式控制算法的性能极限，给出了其与最优性能之间的量化关系式。.4）硬件在环仿真验证。采用了MATLAB与PSIM软件联合仿真，并结合实验室已有的30KW光伏系统平台对所研究的结果进行试验。仿真结果表明预测模型的输出和实际测量值的误差在允许范围内，所提的分布式预测算法可以实现高峰时段用户负荷的有效转移和能量有效分配，达到消峰填谷、优化配置的目的，验证了所提模型和方法的有效性。.项目还研究了智能电网系统的可靠性和安全控制问题，受本项目资助出版著作（章节）1章，发表与录用期刊论文7篇，会议论文15篇，授权专利1项，申请专利1项。