一种基于边缘计算的智能微网能量管理方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113704976A(43)申请公布日2021.11.26(21)申请号202110892566.XH02J3/46(2006.01)(22)申请日2021.08.04G06F111/04(2020.01)G06F111/10(2020.01)(71)申请人华南理工大学G06F113/04(2020.01)地址510640广东省广州市天河区五山路381号(72)发明人李捷潘振宁余涛(74)专利代理机构广州粤高专利商标代理有限公司44102代理人何淑珍江裕强(51)Int.Cl.G06F30/20(2020.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q50/06(2012.01)H02J3/00(2006.01)H02J3/28(2006.01)权利要求书4页说明书8页附图2页(54)发明名称一种基于边缘计算的智能微网能量管理方法(57)摘要本发明公开了一种基于边缘计算的智能微网能量管理方法，属于电网运行与控制技术领域。包括以下步骤：步骤1、建立微网的调度优化模型；步骤2、根据最优分割对微网的多参数变量形成的多面体进行快速分区；步骤3、计算每个分区内最优调度出力与各参数的映射关系；步骤4、输入各参数变量的样本数据，输出得到微网内各单元的出力、购售电情况及目标函数的数值。本发明能够实现微网系统的快速边缘智能计算，一方面满足实时性和智能性的需求，另一方面可以有效防止微网的隐私泄露。CN113704976ACN113704976A权利要求书1/4页1.一种基于边缘计算的智能微网能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤：建立微网的调度优化模型；根据最优分割对微网的多参数变量形成的多面体进行快速分区；计算每个分区内最优调度出力与各参数的映射关系；输入各参数变量的样本数据，输出得到各单元的出力、购售电情况及最小成本，得到微网的实时决策。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的智能微网能量管理方法，其特征在于，建立微网的调度优化模型，包括微网的功率平衡约束、储能系统约束、分布式电源约束、向上层电网的购售电约束及微网的目标函数。3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的智能微网能量管理方法，其特征在于，所述功率平衡约束如下：buysellWPVDGESSCONPt+Pt+Pt+Pt+Pt+Pt＝Pt(1)buysellPVW式中，Pt和Pt分别为微网在t时刻向上层电网买电和卖电的功率；Pt和Pt分别为DGESS光伏和风机在t时刻发出的有功功率；Pt为微燃机在t时刻中发出的有功功率；Pt为t时CON刻储能的有功出力，放电为正，充电为负；Pt为t时刻微网的负荷；储能系统约束如下：ESS,minESSESS,maxPt≤Pt≤Pt(3)ESS，minESSESS，maxEt≤Et≤Et(4)ESS式(2)中，为t+1时刻储能的能量，Pt为t时刻储能的功率，大于0时表示放电，小ESS,min于0时表示充电，式(3)和(4)分别为能量和功率的上下限约束，η为充放电效率，Pt、ESS,maxPt分别为t时刻储能功率的下限和上限，和分别为t时刻储能的能量的下限和上限。4.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的智能微网能量管理方法，其特征在于，分布式电源包括微燃机、光伏发电和风机，则所述分布式电源约束包括微燃机约束、光伏发电和风机约束，其中微燃机约束如下：其中，为微燃机在t+1时刻中发出的有功功率；vup和vdowm分别为微燃机的向上最大2CN113704976A权利要求书2/4页爬坡速率和向下最大爬坡速率，PDG，max和PDG，min分别为微燃机输出功率的上限和下限；光伏发电和风机约束如下：PVWPV，maxW，max其中，Pt和Pt分别为光伏和风机在t时刻发出的有功功率；Pt和Pt分别为光伏和风机在t时刻发出的最大功率。5.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的智能微网能量管理方法，其特征在于，所述向上层电网的购售电约束如下：buysellbuy，maxsell其中，Pt和Pt分别为微网在t时刻向上层电网买电和卖电的功率；Pt和Pt，maxsell分别为微网在t时刻向上层电网买电和卖电的功率最大值，其中，Pt为负值。6.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的智能微网能量管理方法，其特征在于，建立微网的调度优化模型中，以微网的总成本最小来构建所述微网的目标函数，即其中，分别是t时刻微网向外部电网购电的成本与售电的收益之和、t时刻储能的运行成本，皆为线性函数，是t时刻分布式电源的运行成本，为二次函数。7.根据权利要求2‑6任一所述的一种基于边缘计算的智能微网能量管理方法，其特征在于，根据多参数规划理论中的最优分割对微网的多参数变量形成的多面体进行快速分区，包括：所述多参数变量