喻洁、倪明等：基于灵活通信的微电网集群即插即用优化调度策略

在能源互联网模式下，互联网技术与可再生能源相结合，能源的开采、配送和利用从传统的集中式转变为智能化的分散式，未来的电网将成为电力能源共享网络。本文提出了基于能源互联网民主化、去中心化、智能化、物联化等特点的微电网集群优化调度控制模式，并提出了解决分布式单元即插即用的优化求解算法。本文提出的模型与算法亦适用于地域分散、虚拟控制中心、灵活组合的虚拟发电厂、售电商、负荷聚合商、能源互联网优化调度求解。

1 微电网集群优化调度为什么基于互联网灵活通信?

微电网集群是指多个微电网的集合，微电网集群化运行是一种提高分布式电源消纳、并使其整体运行可调控的重要解决方式。本文以微电网集群为研究对象，建立了上层无中心控制模式和下层集中式控制模式相结合的混合分层优化调度模型，探索了适应微电网单元即插即用的优化调度求解算法。其中，微电网集群中的各微电网单元之间没有电气连接，仅通过互联网通信链接集合而成。基于互联网灵活通信的微电网集群分布式优化调度优点在于：(1)因地制宜，利用已有互联网通信资源，避免建立微电网集群控制中心的大量通信建设投资;(2)控制灵活，支持微电网单元可独立运行而具有的即插即用特点，不影响整体微电网集群优化调度。本文的模型与算法同样适用于具有自决策能力的发用电主体成员所组成的虚拟组织，既可基于灵活通信方式组合为一个逻辑整体，对电力市场竞价或参与电力调度，也可支持各成员退出或加入整体组织而不影响优化收敛性和求解有效性。

2 如何实现支持即插即用的分布式优化调度?

传统优化调度中，参与优化求解的机组集合确定，通常不会发生变化。而微电网的即插即用特性，使得微电网集群优化求解过程中，随时有可能出现参与的微电网单元增加或减少。因此，传统的优化调度求解算法很难解决优化过程中参与集合变化的问题，这也正是微电网集群分布式调度难以工程应用推广的原因所在。

分布式优化调度基于分布式优化的数学理论模型，分布式单元之间的链接关系需满足双随机矩阵要求才能够达到分布式优化迭代收敛的结果。当分布式单元的节点数量或链接关系发生变化，由于破坏了双随机矩阵特性，因此其结果出现发散即非收敛状态。本文研究发现，如果在分布式单元的节点数量或链接关系发生了变化之后，其余分布式单元之间仍然保持双随机矩阵特性的链接关系，而且仍然可以得到优化迭代收敛的结果。

本文研究既考虑微电网集群整体优化效果，也考虑微电网单元内部优化调度。因此，构建混合多层优化调度模型，上层基于互联网灵活通信在各微电网单元之间实现无控制中心的分布式调度模式，下层在各微电网单元内部以集中式控制模式优化调度其中的分布式电源和负荷。

当某微电网退出或加入集群运行(即插即用)时，集群中微电网单元的数量和连接方式都发生了变化。为了能够保持整体优化收敛性，本文研究尝试修正通信链接矩阵以保持其双随机特性。仿真结果表明，该方法有效防止了优化结果发散，保证了优化算法对控制变量维数发生变化时的有效性，即可以解决具有即插即用特性的微电网集群优化问题。

3 混合多层的分布式协调优化如何求解?

本文提出了修正通信链路的改进分布式优化调度算法，用于求解混合多层分布式协调优化，同时在微电网单元即插即用情况下，也能够获得优化结果。本文提出了适应控制变量维数可变性的优化收敛解决方法，从而解决了即插即用引起的优化不收敛问题，对能源互联网运行模式下无中心控制的全局优化调度具有重要意义。

1)混合分层优化调度模型

微电网单元通过互联网灵活通信方式逻辑上组成为微电网集群，各单元之间的通信拓扑表达为通信拓扑链接矩阵，具有通信链接的各微电网单元之间交互每一步的优化迭代结果;每一个微电网单元基于收到的其他微电网单元迭代值更新下一步优化迭代结果，再进行交互通信;直至满足分布式优化迭代收敛条件。微电网单元之间的上层优化实现去中心化调度，以全局调度总成本最少为优化目标，以电力交换约束和传输线路限制为约束条件。

各微电网单元内部按照集中优化方式计算本地优化结果，微电网每一次利用上层迭代结果修正基层优化目标，进行再次优化。微电网内部的基层优化实现单元内部调度，以各单元内发电成本最小为目标，微电源实时发电能力为约束条件。

2) 适用于即插即用的优化求解算法

灵活的通信方式是能源互联网的应用基础，基于能源互联网运行模式的微电网集群利用灵活的通信方式将地理分散的各微电网单元组织为一个逻辑整体。微电网单元之间的通信可达性描述为满足双随机条件的通信拓扑链接矩阵，此时可保证全局优化的收敛性。微电网单元即插即用运行时，控制变量维数发生改变，通信拓扑链接矩阵的双随机性条件被破坏，全局优化不能收敛。本文提出了按照即插即用改变通信拓扑链接矩阵的方法，使之一直保持双随机性特征，从而获得控制变量维数可变时的全局收敛性。

4 优化效果如何?

在仿真中，本文建立了由9个微电网组成的集群并设计了微电网间互联网通信拓扑。在本文构建的混合多层优化模型基础上，其优化结果如图2所示。如果采用传统优化算法，当某个微电网进入独立运行模式或脱离集群(Plug-out)，即控制变量维数发生改变，优化迭代出现断崖式下跌，不能获得结果，如图3所示。采用本文提出修正链接矩阵的改进分布式优化算法，当某个微电网退出时，集群中现有各微电网仍然可以维持迭代计算稳定性，获得优化结果，如图4所示。同理，当有微电网单元加入集群时(Plug-in)，各个成员也可以通过协调优化重新分配出力以达到整体成本最小，如图5所示。