智能电网环境下的考虑风险因素的安全经济运行完全分布式快速优化研究

With the continuous developments of the smart grid and the deepening reforms of the electricity market, security economic dispatch of power systems has been concerned for a long time because of its remarkable economic benefits. However, the existing related models cannot be used directly because of the diversity of smart grid and complexity of electricity market. And the traditional centralized methods cannot satisfy the requirements of dispatch because that they require too much in communication and master station’s resource. Therefore, considering load aggregator, two-level agent, etc., this project aims to establish the safe and economic operation model considering some important factors of smart grid, such as V2G, demand response, emission management, etc. Taking actual market under consideration, this project will analyze the fluctuations of prices by using related GARCH models and describe the relation among these fluctuations of prices by using multivariate GARCH and Copula functions, then, a safe and economic operation model with risk factors will be formulated based on conditional robust profit and conditional value at risk. Basing on ADMM, this project aims to design the fully distributed methods for solving the proposed models and aims to improve outer approximation method and interior point method for solving the resulted sub problems efficiently. The researches of our project provide new thoughts and technologies for safe and economic operation under the new environments, which have important theoretical and practical significances.

智能电网不断发展和电力市场持续深化改革的环境下，电力系统安全经济运行，由于具有显著经济效益而长期受到关注。然而，现有相关模型难以同时刻画智能电网的多元性和电力市场的复杂性，传统的集中式优化方法对通信和主站资源要求高，势必难以适应不断发展的调度需求。为此，本项目结合负荷聚集商和两层代理商等机制，在安全经济运行建模中融合V2G、需求响应、排放管理等智能电网重要因素；结合实际交易市场，运用GARCH相关模型对各类价格波动进行分析，再采用多元GARCH和Copula函数对各价格波动的相关性进行刻画，并基于条件鲁棒利润和条件风险价值建立考虑风险的安全经济运行模型；基于ADMM，设计所提模型的完全分布式计算方法，并改进外逼近法和内点法对分布式优化中涉及的各个子问题进行高效求解。本项目的研究为新环境下的电力系统安全经济运行分布式优化提供了新的思路和技术手段，具有重要的理论和现实意义。

随着智能电网的发展，被调度的资源和设备种类和数量越来越多(如：电动汽车、需求响应、光伏、储能设备以及碳排放等)，传统的优化调度模型和集中式优化调度方法对调度中心配置的计算和存储资源需要急剧增长，难以适应不断发展的调度需求。.本项目研究过程中，一方面综合考虑智能电网环境下几类重要因素和电力市场因素，基于条件风险价值，建立了一系列考虑风险因素的智能电网安全经济运行模型，主要包括：考虑需求不确定的安全约束最优潮流模型、考虑罚点效应的经济调度模型、计及碳排放交易的机组组合模型、计及碳排放交易的直流最优潮流模型、考虑电价不确定性的发电商自调度分布鲁棒优化模型等。另一方面，针对经典ADMM对凸多分块不收敛的缺陷，提出算法结构简单的新型ADMM；针对非凸分块问题算法不收敛的困难，提出基于正则化与参数调整技术的新型ADMM，构造适当价值函数控制迭代序列，提高算法稳定性；基于Lagrange对偶，设计新型完全分布式对偶ADMM，实现完全分布式计算；利用临近项技术提高对偶ADMM收敛速度，建立鲁棒性原始-对偶内点算法，设计新型鲁棒性牛顿修正方程，构建修正方程的二次规划问题，利用ADMM设计完全分布式原始-对偶内点算法；基于新型节点通信策略，利用解耦-分解-回代方法设计完全分布式内点算法。第三方面，利用凸近似方法、紧且简洁变换以及对偶变换将项目研究得到的难以直接求解的模型转化成凸优化问题，应用所提的分布式优化方法实现模型的完全分布式优化计算，对于ADMM和IPM框架分解得到的子问题，其中的MINLP子问题，基于外逼近方法将问题分解，以降低原问题求解难度。.本项目提出的基于ADMM的现代智能电网环境下的分布式优化调度模型与方法，能满足智能电网、分布式发电的快速发展的实时性需求，具有良好的学术和应用价值，为推进我国电力系统向智能电网运行模式转变提供了理论和技术支撑。