(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210916474.5 (22)申请日 2022.08.01 (71)申请人 华北电力大 学 地址 102206 北京市昌平区北农路2号 (72)发明人 周振宇　潘超　汤中卫　田歌星　 于海军　廖海君　张翔　李从非　 贾璐瑞　陈亚鹏　 (74)专利代理 机构 成都方圆聿联专利代理事务 所(普通合伙) 51241 专利代理师 苟铭 (51)Int.Cl. H02J 3/46(2006.01) H02J 3/14(2006.01) H02J 3/32(2006.01) G06N 20/20(2019.01)G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种分布式能源聚合调控与自主调控协同 优化方法及系统 (57)摘要 本发明提供一种分布式能源聚合调控与自 主调控协同优化方法及系统， 包含设备层， 边缘 层和云层； 设备层将负荷与电源信息上传至边缘 层， 边缘层训练局部模型上传至云层并接收云层 下发的全局模 型， 同时根据全局模 型与局部模型 向设备层下发聚合调控与自主调控指令。 包括以 下步骤： (1)提出区域电网分布式能源调控系统 模型； (2)构建分布式光伏总出力成本和供电可 靠性联合优化问题； (3)基于一致性算法增强联 邦深度强化学习的负荷聚合调控与分布式光伏 自主调控两阶段协同优化。 本发 明提高局部模型 的训练和调控优化性能， 实现了信息不确定性下 的全局决策优化， 实现了电网运行的经济性和可 靠性的联合优化。 权利要求书4页 说明书10页 附图3页 CN 115149586 A 2022.10.04 CN 115149586 A 1.一种分布式能源聚合调控与自主调控协同优化系统， 其特征在于： 包含设备层， 边缘 层和云层； 设备层将 负荷与电源信息上传至边 缘层； 边缘层根据设备层上传的负荷和电源信 息训练局部模型， 边缘层将训练后的局部模型 上传至云层并接收云层下发的全局模型； 局部模型用于边缘层进 行区域电网内部负荷调 度 决策； 全局模型用于汇集各个局部模型， 并会及时的下发至各个边缘， 实现边缘之间信息的 共享； 边缘层根据全局模型与局部模型向设备层下发聚合调控与自主调控指令， 聚合调控与 自主调控指令用于控制分布式能源聚合调控和自主调控。 2.根据权利要求1所述的一种分布式能源聚合调控与自主调控协同优化系统， 其特征 在于： 所述的设备层由分布式发电机、 分布式负荷以及分布式储能器组成； 所述的边缘层由 区域电网调控控制器和现场边缘服务器组成； 所述的云层 包含中央云服务器支持的电网调 控控制器， 负责 分布式的跨区域优化能源调控。 3.一种分布式能源聚合调控与自主调控协同优化方法， 其特征在于， 采用权利要求1或 2所述的系统， 包括以下步骤： (1)根据区域电网负荷和电源等信息， 构建区域电网分布式能源调控系统模型； (2)基于步骤(1)提出的分布式能源聚合调控模型， 构建分布式光伏总出力成本和供电 可靠性联合优化问题； (3)设计基于一致性算法增强联邦深度强化学习的负荷聚合调控与分布式光伏自主调 控两阶段协同优化方法， 求解步骤(2)中的联合优化问题， 实现分布式能源聚合调控与自主 调控。 4.根据权利要求3所述的一种分布式能源聚合调控与自主调控协同优化方法， 其特征 在于， 步骤(1)中， 负荷和分布式光伏调控的场景由中央控制器、 区域控制器、 负荷和分布式 光伏组成； 配电网分为N个区域， 集合定义为G； 第n个区域电网Gn包含Mn个分布式光伏， 集合 定义为εn； 总的调控时间包含T个时 隙， 集合为T； 在每个时隙中， 区域控制器收集本地信息， 以实现汇总的负荷调控； 分布式光伏设备根据调控的负荷自主地调控输出功率； 中央控制 器从每个区域控制器收集本地模型， 并实现全局汇总和分析。 5.根据权利要求4所述的一种分布式能源聚合调控与自主调控协同优化方法， 其特征 在于， 步骤(1)中模型包括： 电网负荷模型： 将区域电网Gn的最小和最大可调控负荷定义为 和 Gn的 调控负荷由以下公式给 出： 其中ρn(t)∈[0,1]是Gn的计划负荷比例； Gn的总负荷， 即Pn(t)， 是基本负荷 和计划 负荷 之和； 供电的可靠性模型： 供电可靠性， 即Rn， 根据计划负荷 与最大可调控负荷 的比率来衡量：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115149586 A 2其中， 计划接入负荷， 和 为区域电网Gn的最小和 最大可调控负荷， Rn(t)为台区Gn的供电可靠性； ξn为可靠性相关系数； 分布式光伏自主调控的经济性模 型： 将区域电网Gn中的第m个 分布式光伏定义为 其 输出功率为 的出力成本被建模为 的二次函数； Gn中自主分布式光伏调控的总成 本是Mn分布式光伏的输出成本之和； 光伏出力成本函数为： 其中， 为台区Gn中光伏单元 的出力成本函数； 分别为光伏单元 出 力成本函数中的一次项、 二次项与常数项系数； 根据各个光伏单 元的出力成本函数 得到区域电网总发电成本： 6.根据权利要求3所述的一种分布式能源聚合调控与自主调控协同优化方法， 其特征 在于， 步骤(2)中， 分布式能源调控的目标， 其公式为： P1: 其中Vr是一个非负的权重； C1是预定负荷比例约束； ρn(t)被离散为K级； C2是瞬时供需平 衡约束； C3是分布式光伏的输出功率约束， 其中 和 分别是 的输出功率下限和 上限； C4是区域电网运行的可靠性约束， 其中Rn,min(t)代表Gn的最小可靠性要求。 7.根据权利要求3所述的一种分布式能源聚合调控与自主调控协同优化方法， 其特征 在于， 步骤(3)， 包括： 第一阶段负荷聚合调控 优化； 每个区域电网的第一阶段优化问题可由状态空间、 行动空间和奖励组成； 状态空间定 义为由供电可靠性、 可调控负荷和分布式光伏输出成本参数 的历史信息组成； 行动空间定 义为可选择的计划负荷比例的集合； 奖励定义为供电可靠性和光伏输出成本之间的加权 差； 每个区域控制器自身构建一个本地的负荷聚合调控模型， 包括一个评估网络、 一个目 标网络和 一个经验回放池； 本地模型 的训练是基于本地信息的； 中央控制器从区域电网收 集本地模型， 基于联合聚合训练一个聚合负荷调控的全局模型， 并及时将全局模型分发到 每个区域电网；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115149586 A 3