本發(fā)明涉及一種平滑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)的滾動(dòng)時(shí)域儲(chǔ)能前瞻分布式控制策略，屬于電力系統(tǒng)自動(dòng)化領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

隨著微網(wǎng)中大規(guī)模風(fēng)、光功率的并入，新能源功率輸出的強(qiáng)波動(dòng)性給電網(wǎng)運(yùn)行和控制帶來了新的挑戰(zhàn)。另一方面，微網(wǎng)中存在大量分散儲(chǔ)能裝置，如電動(dòng)汽車、電化學(xué)儲(chǔ)能等，大量?jī)?chǔ)能單元聚合充放電效應(yīng)為實(shí)現(xiàn)平抑新能源功率輸出提供了新的契機(jī)。充分利用儲(chǔ)能裝置的充放電靈活性，可以大大降低電網(wǎng)調(diào)整agc機(jī)組處理帶來的運(yùn)行成本，同時(shí)可在風(fēng)、光功率輸出過剩情況下提高新能源的利用率。

當(dāng)前的儲(chǔ)能充放電技術(shù)仍停留在集中式控制或分散式控制。集中式控制中，控制中心需要獲知系統(tǒng)所有儲(chǔ)能的狀態(tài)信息，采用集中優(yōu)化的方式，給出每個(gè)儲(chǔ)能單元功率調(diào)整量。然而當(dāng)系統(tǒng)存在大量分散儲(chǔ)能裝置時(shí)，優(yōu)化問題的求解隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增長(zhǎng)成比例增加，進(jìn)一步增加了問題求解的復(fù)雜度；另一方面，控制中心與各個(gè)儲(chǔ)能個(gè)體間實(shí)時(shí)雙向通信仍是當(dāng)前需要克服的技術(shù)難題。分散式控制中，每個(gè)儲(chǔ)能個(gè)體僅僅根據(jù)電網(wǎng)局部信息如頻率、價(jià)格等進(jìn)行有利于自身收益的調(diào)整動(dòng)作，由于其帶有較大的隨機(jī)性，缺乏必要的協(xié)調(diào)，最終可能導(dǎo)致系統(tǒng)不可控。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：為了克服當(dāng)前微網(wǎng)中大量存在的時(shí)變新能源功率對(duì)微網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行和控制帶來新的威脅，本發(fā)明提供一種平滑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率的儲(chǔ)能前瞻分布式控制方法，基于未來一段時(shí)間微網(wǎng)內(nèi)部新能源功率和負(fù)荷預(yù)測(cè)值，并結(jié)合儲(chǔ)能更新方程和微網(wǎng)功率平衡等式約束，考慮系統(tǒng)和儲(chǔ)能物理約束，給出考慮了平滑聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)的mpc儲(chǔ)能前瞻調(diào)度模型。通過求解mpc優(yōu)化調(diào)度問題得到儲(chǔ)能聚合體的調(diào)整功率，然后基于滑?？刂?smc)方法設(shè)計(jì)有限時(shí)間快速分布式跟蹤協(xié)議，使得聚合體內(nèi)部?jī)?chǔ)能充放電功率快速跟蹤該目標(biāo)功率，實(shí)現(xiàn)平滑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率的目標(biāo)，為微網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行控制提供了保障。

技術(shù)方案：為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

一種平滑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率的儲(chǔ)能前瞻分布式控制方法，如圖4所示，考慮未來一段時(shí)間微網(wǎng)內(nèi)部新能源功率和負(fù)荷預(yù)測(cè)值，并結(jié)合儲(chǔ)能更新方程和微網(wǎng)功率平衡等式約束，考慮系統(tǒng)和儲(chǔ)能物理約束，微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率輸出波動(dòng)方差最小為控制目標(biāo)，得到考慮了平滑聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)的mpc儲(chǔ)能前瞻調(diào)度模型，通過求解儲(chǔ)能前瞻調(diào)度模型得到同質(zhì)儲(chǔ)能聚合體總的功率調(diào)整量；然后，基于滑模變結(jié)構(gòu)控制smc方法設(shè)計(jì)同質(zhì)儲(chǔ)能聚合體內(nèi)部多個(gè)儲(chǔ)能單元間快速分布式一致跟蹤協(xié)議，使得同質(zhì)儲(chǔ)能聚合體內(nèi)部?jī)?chǔ)能充放電功率快速跟蹤該目標(biāo)功率，實(shí)現(xiàn)平滑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率的目標(biāo)。

具體包括以下步驟：

步驟1，通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲得未來t時(shí)間段微網(wǎng)中內(nèi)部新能源功率和負(fù)荷用電預(yù)測(cè)值pl(k)，新能源預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)包括k時(shí)刻風(fēng)能源預(yù)測(cè)功率值pw(k)和k時(shí)刻光能源預(yù)測(cè)功率值ppv(k)，由此，得到微網(wǎng)系統(tǒng)中考慮新能源和負(fù)荷用電預(yù)測(cè)值的功率平衡約束，聯(lián)絡(luò)線功率的上下限約束；

步驟2：將儲(chǔ)能集群通過聚類方法劃分成一個(gè)以上的同質(zhì)儲(chǔ)能集群，其中，同質(zhì)儲(chǔ)能集群內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元特征一致，特征一致是指初始值、充放電速率以及能效比參數(shù)均相同；單個(gè)同質(zhì)儲(chǔ)能集群的soc更新方程為：通過設(shè)定離散時(shí)間區(qū)間δt，分別考慮儲(chǔ)能充、放電情況下，得到儲(chǔ)能聚合體i的充電狀態(tài)混合更新方程和約束；

步驟3，根據(jù)步驟1得到的微網(wǎng)系統(tǒng)中考慮新能源和負(fù)荷預(yù)測(cè)值的功率平衡約束，聯(lián)絡(luò)線功率的上下限約束，步驟2得到的儲(chǔ)能聚合體i的充電狀態(tài)混合更新方程和約束，考慮聯(lián)絡(luò)線功率約束和各個(gè)同質(zhì)儲(chǔ)能聚合體物理約束，以微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率在未來t時(shí)間段內(nèi)波動(dòng)方差最小作為控制目標(biāo)，確定mpc儲(chǔ)能前瞻調(diào)度模型的優(yōu)化問題及其約束；

步驟4，在每一個(gè)調(diào)度周期，滾動(dòng)求解步驟3中多時(shí)段的優(yōu)化問題得到微網(wǎng)內(nèi)部關(guān)于各個(gè)儲(chǔ)能聚合體未來一段時(shí)間的最優(yōu)功率調(diào)整序列，下發(fā)給各個(gè)儲(chǔ)能聚合體代理節(jié)點(diǎn)執(zhí)行；

步驟5，下行儲(chǔ)能聚合體實(shí)時(shí)獲取下發(fā)的最優(yōu)功率調(diào)整序列，將序列第一個(gè)元素作為當(dāng)前功率調(diào)整輸入；將儲(chǔ)能聚合體內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元通訊網(wǎng)絡(luò)視為多智能體系統(tǒng)，設(shè)計(jì)基于smc的快速分布式牽制控制策略，在分布式牽制控制中，確定網(wǎng)絡(luò)的牽制節(jié)點(diǎn)數(shù)目，其中牽制節(jié)點(diǎn)可獲知其他單元的充放電功率值，其他非牽制節(jié)點(diǎn)則根據(jù)鄰居信息更新自身充放電功率比率，最終實(shí)現(xiàn)功率跟蹤的目標(biāo)，同時(shí)使得每個(gè)儲(chǔ)能單元充放電比率達(dá)到一致。

優(yōu)選的：所述步驟1中得到微網(wǎng)系統(tǒng)中考慮新能源和負(fù)荷用電預(yù)測(cè)值的功率平衡約束，聯(lián)絡(luò)線功率的上下限約束為：

其中，pw(k)為k時(shí)刻風(fēng)能源預(yù)測(cè)功率值，ppv(k)為k時(shí)刻光能源預(yù)測(cè)功率值，pl(k)為負(fù)荷功率預(yù)測(cè)值，{pw(k)|1≤k≤t}，{ppv(k)|1≤k≤t}，{pl(k)|1≤k≤t}，k＝1，...，t；pt(k)為微網(wǎng)與外部大電網(wǎng)間聯(lián)絡(luò)線交換功率值，pi(k)為儲(chǔ)能聚合體i的總的充放電功率輸出，m表示儲(chǔ)能聚合體的個(gè)數(shù)，為根據(jù)微網(wǎng)與外部電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行需求設(shè)定的聯(lián)絡(luò)線功率時(shí)變下限值，為根據(jù)微網(wǎng)與外部電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行需求設(shè)定的聯(lián)絡(luò)線功率時(shí)變上限值。

優(yōu)選的：所述步驟2中儲(chǔ)能聚合體i的充電狀態(tài)混合更新方程和約束分別為：

其中，soci(k)表示儲(chǔ)能聚合體i的充電狀態(tài)量，ηch，i，ηdis，i分別為聚合體i內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元的充電和放電效率，pi(k)為充放電速率，ci為聚合體i所存儲(chǔ)電容量，為最大充、放電速率；soci^min∈(0，1)，soci^max∈(0，1)為soci上下界約束。

優(yōu)選的：所述步驟3中得到的mpc儲(chǔ)能前瞻調(diào)度模型的優(yōu)化問題及其約束為：

相對(duì)于系統(tǒng)方程及約束：

其中，分別為微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率、儲(chǔ)能聚合體i輸出功率在未來t時(shí)間段內(nèi)的平均值，目標(biāo)函數(shù)可解釋為使得未來t時(shí)間段微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)方差最下，同時(shí)降低儲(chǔ)能充放電功率調(diào)整頻次，進(jìn)而延長(zhǎng)儲(chǔ)能裝置的使用壽命，β≥0為權(quán)重系數(shù)。

優(yōu)選的：所述步驟4中優(yōu)化問題的求解方法如下：通過枚舉法得到有限個(gè)二次規(guī)劃問題，然后對(duì)比給出最優(yōu)的充放電組合；或者將充放電能效比率ηch，i，ηdis，i近似為1，轉(zhuǎn)化成二次規(guī)劃問題，通過求解該二次規(guī)劃問題得出最優(yōu)的充放電組合；得到的最優(yōu)的充放電組合即為各個(gè)儲(chǔ)能聚合體未來t時(shí)間段最優(yōu)化輸入序列{pi(k)|1≤k≤t}，將該序列第一個(gè)元素pi(k)下發(fā)給下行儲(chǔ)能聚合體代理節(jié)點(diǎn)。

優(yōu)選的：所述步驟5中滾動(dòng)時(shí)域儲(chǔ)能前瞻分布式牽制控制中，儲(chǔ)能聚合體s代理(領(lǐng)導(dǎo)者)節(jié)點(diǎn)充放電比率ρl(t)的動(dòng)力學(xué)方程為：

其中，表示ρl(t)的導(dǎo)數(shù)，κ0＞0為擴(kuò)展常系數(shù)；ps(t)為上層下發(fā)的功率調(diào)整，為聚合體s內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元j的充放電率，pj(t)表示聚合體內(nèi)部第j個(gè)儲(chǔ)能的充放電功率，表示聚合體內(nèi)部第j個(gè)儲(chǔ)能的最大充放電功率，ns為聚合體s內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元個(gè)數(shù)。

優(yōu)選的：所述步驟5中基于smc的儲(chǔ)能有限時(shí)間分布式牽制控制中，儲(chǔ)能聚合體s內(nèi)部非牽制節(jié)點(diǎn)i動(dòng)力學(xué)為：

其中，ρi(t)表示儲(chǔ)能單元i的充放電率，表示其導(dǎo)數(shù)，ηi(t)表示儲(chǔ)能單元i充放電率與鄰居節(jié)點(diǎn)的偏差，ρl(t)表示所在聚合體內(nèi)領(lǐng)導(dǎo)節(jié)點(diǎn)充放電率，均為正常數(shù)，α＞0；sgn(·)為符號(hào)函數(shù)，即sgn(x)＝1當(dāng)x＞0，sgn(x)＝0當(dāng)x≤0；sig(ηi(t))^α＝sgn(ηi(t))|ηi(t)|^α；a＝[aij]為同質(zhì)儲(chǔ)能聚合體s內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元個(gè)體間鄰接矩陣；di＝1若i與領(lǐng)導(dǎo)節(jié)點(diǎn)l相連，否則為0；最終所有儲(chǔ)能單元充放電比率ρi在有限時(shí)間內(nèi)趨于一致，且儲(chǔ)能聚合體總的輸出功率匹配目標(biāo)參考功率。

本發(fā)明相比現(xiàn)有技術(shù)，具有以下有益效果：

與現(xiàn)有的儲(chǔ)能集中式或分散式控制策略相比，利用mpc滾動(dòng)時(shí)域前瞻調(diào)度和基于smc的快速分布式控制方案，可以快速實(shí)現(xiàn)平滑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率的目標(biāo)，同時(shí)將聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)限定在給定的閾值內(nèi)。此外，mpc優(yōu)化中考慮到儲(chǔ)能實(shí)時(shí)的更新狀態(tài)，充電狀態(tài)soc、充放電速率等物理約束，更加符合實(shí)際情況，在目標(biāo)函數(shù)中考慮到儲(chǔ)能功率調(diào)整帶來的成本。smc分布式牽制控制協(xié)議控制中，能夠有效降低集中制控制中帶來的通訊成本，通過相互協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)聚合體充放電輸出功率快速跟蹤時(shí)變目標(biāo)功率軌跡的效果。該控制策略的實(shí)施既能減少新能源出力對(duì)微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率帶來的不確定性影響，又能降低系統(tǒng)運(yùn)行成本，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

附圖說明

圖1平滑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率的儲(chǔ)能mpc優(yōu)化調(diào)度框圖。

圖2含新能源出力以及儲(chǔ)能裝置的微網(wǎng)系統(tǒng)示意圖。

圖3多儲(chǔ)能代理內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元分布式控制示意圖。

圖4平滑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率的儲(chǔ)能前瞻分布式控制流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例，進(jìn)一步闡明本發(fā)明，應(yīng)理解這些實(shí)例僅用于說明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍，在閱讀了本發(fā)明之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員對(duì)本發(fā)明的各種等價(jià)形式的修改均落于本申請(qǐng)所附權(quán)利要求所限定的范圍。

一種平滑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率的儲(chǔ)能前瞻分布式控制方法，考慮未來一段時(shí)間微網(wǎng)內(nèi)部新能源功率和負(fù)荷預(yù)測(cè)值，并結(jié)合儲(chǔ)能更新方程和微網(wǎng)功率平衡等式約束，考慮系統(tǒng)和儲(chǔ)能物理約束，微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率輸出波動(dòng)方差最小為控制目標(biāo)，得到考慮了平滑聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)的模型預(yù)測(cè)控制(mpc)儲(chǔ)能前瞻調(diào)度模型，通過求解儲(chǔ)能前瞻調(diào)度模型得到同質(zhì)儲(chǔ)能聚合體總的功率調(diào)整量；然后，基于滑模變結(jié)構(gòu)控制(smc)方法設(shè)計(jì)同質(zhì)儲(chǔ)能聚合體內(nèi)部多個(gè)儲(chǔ)能單元間快速分布式一致跟蹤協(xié)議，使得同質(zhì)儲(chǔ)能聚合體內(nèi)部?jī)?chǔ)能充放電功率快速跟蹤該目標(biāo)功率，實(shí)現(xiàn)平滑微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率的目標(biāo)。其中，mpc的原理在于通過求解特定系統(tǒng)未來有限時(shí)域最優(yōu)化問題，得到未來一段時(shí)間的最優(yōu)控制輸入序列，但只有該序列的第一個(gè)元素被應(yīng)用于當(dāng)前時(shí)刻系統(tǒng)控制中，上述過程在下一控制調(diào)度周期重復(fù)進(jìn)行。上述優(yōu)化求解過程在微網(wǎng)控制和管理中心進(jìn)行，mpc好處在于其能夠根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前模型和未來信息就行實(shí)時(shí)調(diào)整，并能夠考慮系統(tǒng)自身的約束。smc分布式協(xié)議控制器則能夠保證多個(gè)儲(chǔ)能充放電比率在有限時(shí)間內(nèi)趨于一致，并能夠?qū)崟r(shí)跟蹤時(shí)變目標(biāo)功率調(diào)整軌跡，做到快速精確控制。

具體包括以下步驟：

步驟1，如圖1和2所示，通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，獲得未來t時(shí)間段微網(wǎng)中內(nèi)部新能源功率和負(fù)荷用電預(yù)測(cè)值pl(k)，新能源預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)包括k時(shí)刻風(fēng)能源預(yù)測(cè)功率值pw(k)和k時(shí)刻光能源預(yù)測(cè)功率值ppv(k)，由此，得到微網(wǎng)系統(tǒng)中考慮新能源和負(fù)荷用電預(yù)測(cè)值的功率平衡約束，聯(lián)絡(luò)線功率的上下限約束：

所述步驟1中得到微網(wǎng)系統(tǒng)中考慮新能源和負(fù)荷用電預(yù)測(cè)值的功率平衡約束，聯(lián)絡(luò)線功率的上下限約束為：

其中，pw(k)為k時(shí)刻風(fēng)能源預(yù)測(cè)功率值，ppv(k)為k時(shí)刻光能源預(yù)測(cè)功率值，pl(k)為負(fù)荷功率預(yù)測(cè)值，{pw(k)|1≤k≤t}，{ppv(k)|1≤k≤t}，{pl(k)|1≤k≤t}，k＝1，...，t；pt(k)為微網(wǎng)與外部大電網(wǎng)間聯(lián)絡(luò)線交換功率值，pi(k)為儲(chǔ)能聚合體i的總的充放電功率輸出，m表示儲(chǔ)能聚合體的個(gè)數(shù)，為根據(jù)微網(wǎng)與外部電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行需求設(shè)定的聯(lián)絡(luò)線功率時(shí)變下限值，為根據(jù)微網(wǎng)與外部電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行需求設(shè)定的聯(lián)絡(luò)線功率時(shí)變上限值。

步驟2：如圖4所示，將儲(chǔ)能集群通過聚類方法劃分成一個(gè)以上的同質(zhì)儲(chǔ)能集群，其中，同質(zhì)儲(chǔ)能集群內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元特征一致，特征一致是指初始值、充放電速率以及能效比參數(shù)均相同；單個(gè)同質(zhì)儲(chǔ)能集群的soc更新方程為：通過設(shè)定離散時(shí)間區(qū)間δt，分別考慮儲(chǔ)能充、放電情況下，得到儲(chǔ)能聚合體i的充電狀態(tài)混合更新方程和約束：

其中，soci(k)表示儲(chǔ)能聚合體i的充電狀態(tài)量，ηch，i，ηdis，i分別為聚合體i內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元的充電和放電效率，pi(k)為充放電速率，ci為聚合體i所存儲(chǔ)電容量，為最大充、放電速率；soci^min∈(0，1)，soci^max∈(0，1)為soci上下界約束。

步驟3，如圖1所示，確定微網(wǎng)系統(tǒng)的控制目標(biāo)，如在滿足聯(lián)絡(luò)線功率約束情況下，使得未來一段時(shí)域聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)方差最小，同時(shí)考慮儲(chǔ)能功率調(diào)整帶來的成本；確定mpc模型的預(yù)測(cè)時(shí)域t，得到以平滑聯(lián)絡(luò)線功率為目標(biāo)的mpc優(yōu)化模型，其中儲(chǔ)能聚合體功率調(diào)整為優(yōu)化問題的決策變量，聯(lián)絡(luò)線功率值作為系統(tǒng)模型輸出。因此本實(shí)施例根據(jù)步驟1得到的微網(wǎng)系統(tǒng)中考慮新能源和負(fù)荷預(yù)測(cè)值的功率平衡約束，聯(lián)絡(luò)線功率的上下限約束，步驟2得到的儲(chǔ)能聚合體i的充電狀態(tài)混合更新方程和約束，考慮聯(lián)絡(luò)線功率約束和各個(gè)同質(zhì)儲(chǔ)能聚合體物理約束(充放電速率約束、充電狀態(tài)soc約束等)，以微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率在未來t時(shí)間段內(nèi)波動(dòng)方差最小作為控制目標(biāo)，同時(shí)考慮儲(chǔ)能功率調(diào)整帶來的成本，確定mpc儲(chǔ)能前瞻調(diào)度模型的優(yōu)化問題及其約束。即使得微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率在未來t時(shí)間段內(nèi)波動(dòng)方差最小，同時(shí)考慮步驟1中系統(tǒng)功率平衡約束以及m各儲(chǔ)能聚合體soc更新方程、約束。旨在求解如下形式的mpc優(yōu)化問題

相對(duì)于系統(tǒng)方程及約束：

其中，分別為微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率、儲(chǔ)能聚合體i輸出功率在未來t時(shí)間段內(nèi)的平均值，目標(biāo)函數(shù)可解釋為使得未來t時(shí)間段微網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線功率波動(dòng)方差最下，同時(shí)降低儲(chǔ)能充放電功率調(diào)整頻次，進(jìn)而延長(zhǎng)儲(chǔ)能裝置的使用壽命，β≥0為權(quán)重系數(shù)。

步驟4，如圖1和4所示，在每一個(gè)調(diào)度周期，滾動(dòng)求解步驟3中多時(shí)段的優(yōu)化問題得到微網(wǎng)內(nèi)部關(guān)于各個(gè)儲(chǔ)能聚合體未來一段時(shí)間的最優(yōu)功率調(diào)整序列，下發(fā)給各個(gè)儲(chǔ)能聚合體代理節(jié)點(diǎn)執(zhí)行；

上述優(yōu)化問題涉及到儲(chǔ)能充放電混合更新方程，因此是個(gè)混合整數(shù)規(guī)劃問題，可通過枚舉法得到有限個(gè)二次規(guī)劃問題，然后對(duì)比給出最優(yōu)的充放電組合；該方法隨著預(yù)測(cè)時(shí)域跟儲(chǔ)能聚合體個(gè)數(shù)的增加，計(jì)算成本相應(yīng)地增加。次優(yōu)地，可以將充放電能效比率ηch，i，ηdis，i設(shè)置為1，轉(zhuǎn)化成簡(jiǎn)單的二次規(guī)劃問題，可通過優(yōu)化軟件matlab，cplex等求解。通過求解上述數(shù)學(xué)規(guī)劃問題，可得到系統(tǒng)每個(gè)儲(chǔ)能聚合體未來t時(shí)間段最優(yōu)化輸入序列{pi(k)|1≤k≤t}，將該序列第一個(gè)元素pi(k)下發(fā)給下行儲(chǔ)能聚合體代理。得到的最優(yōu)的充放電組合即為各個(gè)儲(chǔ)能聚合體未來t時(shí)間段最優(yōu)化輸入序列{pi(k)|1≤k≤t}，將該序列第一個(gè)元素pi(k)下發(fā)給下行儲(chǔ)能聚合體代理節(jié)點(diǎn)。

步驟5，如圖3和4所示，下行儲(chǔ)能聚合體實(shí)時(shí)獲取下發(fā)的最優(yōu)功率調(diào)整序列，將序列第一個(gè)元素作為當(dāng)前功率調(diào)整輸入；將儲(chǔ)能聚合體內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元通訊網(wǎng)絡(luò)視為多智能體系統(tǒng)，設(shè)計(jì)基于smc的快速分布式牽制控制策略：在分布式牽制控制中，確定網(wǎng)絡(luò)的牽制節(jié)點(diǎn)數(shù)目，其中牽制節(jié)點(diǎn)可獲知其他單元的充放電功率值，其他非牽制節(jié)點(diǎn)則根據(jù)鄰居信息更新自身充放電功率比率，最終實(shí)現(xiàn)功率跟蹤的目標(biāo)，同時(shí)使得每個(gè)儲(chǔ)能單元充放電比率達(dá)到一致。

滾動(dòng)時(shí)域儲(chǔ)能前瞻分布式牽制控制中，儲(chǔ)能聚合體s代理節(jié)點(diǎn)動(dòng)力學(xué)方程為：

其中，表示ρl(t)的導(dǎo)數(shù)，κ0＞0為擴(kuò)展常系數(shù)；ps(t)為上層下發(fā)的功率調(diào)整，為聚合體s內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元j的充放電率，pj(t)表示聚合體內(nèi)部第j個(gè)儲(chǔ)能的充放電功率，表示聚合體內(nèi)部第j個(gè)儲(chǔ)能的最大充放電功率，ns為聚合體s內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元個(gè)數(shù)。

基于smc的儲(chǔ)能有限時(shí)間分布式牽制控制中，儲(chǔ)能聚合體s內(nèi)部非牽制節(jié)點(diǎn)i動(dòng)力學(xué)為：

其中，ρi(t)表示儲(chǔ)能單元i的充放電率，表示其導(dǎo)數(shù)，ηi(t)表示儲(chǔ)能單元i充放電率與鄰居節(jié)點(diǎn)的偏差，ρl(t)表示所在聚合體內(nèi)領(lǐng)導(dǎo)節(jié)點(diǎn)充放電率，均為正常數(shù)，α＞0；sgn(·)為符號(hào)函數(shù)，即sgn(x)＝1當(dāng)x＞0，sgn(x)＝0當(dāng)x≤0；sig(ηi(t))^α＝sgn(ηi(t))|ηi(t)|^α；a＝[aij]為同質(zhì)儲(chǔ)能聚合體s內(nèi)部?jī)?chǔ)能單元個(gè)體間鄰接矩陣；aij＝1，若節(jié)點(diǎn)i和j相連接(無向拓?fù)?，否則為0；di＝1若i與領(lǐng)導(dǎo)節(jié)點(diǎn)l相連，否則為0；可以證明，通過與鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，最終所有儲(chǔ)能單元充放電比率ρi在有限時(shí)間內(nèi)趨于一致，且儲(chǔ)能聚合體總的輸出功率匹配目標(biāo)參考功率。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出：對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。