电力系统控制与决策中的博弈问题工程博弈论初(6) -电力系统自动化杂志社投稿

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电力系统控制与决策中的博弈问题工程博弈论初(6)

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4.2 电力系统调度与主从博弈(Power system scheduling and master-slave game)

电力系统调度的主要目标是保证电网的安全、稳定和经济运行,向用户提供可靠优质的电能.为达到上述目标,在发电计划中为应对来自负荷侧的不确定因素的影响,需预留一定的备用容量.随着风电等不确定性较大的电源接入,电力系统中的不确定性增强,使得系统调度变得更加复杂.基于博弈论的调度方法可将电力系统调度视为电力系统调度人员与大自然之间的博弈格局,进而可以博弈论为基本工具求解鲁棒调度策略,从而最大程度地抑制不确定性对调度安全性和经济性的影响.笔者团队基于主从博弈提出了多时间尺度鲁棒调度方法[25–27],包括鲁棒机组组合,鲁棒备用整定和鲁棒实时调度,其中文[26]入选中国百篇最具影响力学术论文.文[28]将合作博弈思想引入鲁棒优化,提出多目标鲁棒调度方法,该文被全球新能源创新组织评选为“新能源利于重要科技论文(key scienti fic article contributing to the excellence in renewable and clean energy research)”.团队进一步将上述方法集成于大规模光伏接入的青海电网鲁棒一体化调控平台.目前青海省累计光伏装机容量近700万千瓦,已成为世界上大型光伏电站最集中的地区.上述成果已应用于200多个光伏场站,覆盖光伏总装机容量超过600万千瓦,根据不断提高的光伏出力预测精度滚动优化调度策略,以5min为周期在线修正机组出力方案,实时下发光伏电站出力增发量,可显著减少弃光.项目成果推广应用后,青海地区光伏消纳率提升至96%,取得了巨大社会经济环境效益.近3年累计消纳光伏约222.54亿千瓦时,等效于节约标准煤750.145万吨,减排二氧化碳2099.97万吨.2017年6月17日到6月23日,青海电网首次实现了全省100%清洁能源(水、风、光)持续供电168小时.上述成果获《人民日报》头版报道.

4.3 电力系统控制与微分博弈(Power system control and differential game)

线性与非线性鲁棒控制是微分博弈最典型的应用场景.电力系统在实际运行过程中不可避免地会受到各种不确定性(简称干扰)的影响.为此,基于微分博弈的电力系统鲁棒控制为解决该类问题提供了重要手段[17].从20世纪90年代开始,微分博弈理论在H∞控制中得到广泛的应用,其基本思想是将干扰作为零和微分博弈中的一方,将控制策略作为另一方,应用最大最小极值原理优化控制代价,而最坏干扰与最优控制构成该微分博弈的反馈Nash均衡.文献[29]对这一思想作了系统的论述.笔者团队基于基于微分博弈研发了发电机鲁棒调速[30]与励磁[31–33]控制装置,并在东北数十座厂站投运,保障了东北–华北联网系统安全稳定运行.

4.4 分布式电源与微电网(从分布式优化或多智能体角度)(Distributed power supply and microgrid(from a distributed optimization or multiagent perspective))

随着分布式电源接入、微电网的兴起,电网正逐渐演变为综合电力、信息、控制和计算技术的大规模异构信息–物理系统.与传统电网相比,分布式电源与微电网的引入使得配电网与分布式电源、分布式电源之间、分布式电源与微电网,微电网与配电网、微电网之间的运行与决策过程相互联系相互制约,从而导致系统的运行及市场化运营呈现下述两个特点:

1)系统运行工况与环境呈现大范围时变性与高度不确定性.

2)系统决策主体的异构多元化.

上述这些特征使得现有的集中优化决策框架难以适用,而博弈论作为分析多决策主体行为相互耦合、相互影响的数学理论,可为分析研究分布式电源及微电网接入后的异构多主体决策问题提供新的数学工具和合理的研究框架,目前已经逐渐成为分布式优化研究的热点[34].针对分布式电源并联运行的协同性问题,笔者团队提出了微电网分布式控制一般框架[35]与频率分布式控制方法[36–37],并将其应用于虚拟同步机分布式协同控制,研发了工业装置,在故障后离网运行时,可实现有限通信条件下的系统频率恢复;在并网运行时,可实现有功功率优化分配.

4.5 电网演化与演化博弈(Power grid evolution and evolutionary game)

智能电网的快速发展为电网的演化带来众多新的驱动因素,传统的演化分析方法难以全面分析电网发展过程,无法准确预测其发展结果.为此,可以借鉴分析生物进化的演化博弈工具研究电网演化.其中的关键问题包括:

1)电网演化中适应度函数的构建.

在生物演化中,适应度函数定义比较明确,一般是指生物的繁殖能力.在电网演化中,可以考虑将装机容量的增加、负荷的增长、线路的扩建等因素与之进行类比,构建电网演化博弈模型中的适应度函数,刻画电网演化过程中的坚强程度.

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