utilization of storage devices，flexible loads and other controllable devices，an optimal dispatch model of energy storage in real time and a flexible load model considering the interaction between the consumers and the grid are proposed in this paper. On that basis，a distributed 3tier framework of multisource coordinated optimal dispatch for ADN based on multiagent system （ MAS） is constructed and an optimal dispatch strategy of regional autonomy coordination in order to support the joint optimal dispatch of multiple controllable devices is proposed. Finally，in JADE MAS development platform， a simulation framework is built. The feasibility of the proposed multisource coordinated realtime optimal dispatch strategy is then verified. Keywords： Active distribution network， energy storage model ， flexible load model ， multisource coordinated optimal ，multiagent system
刘广一
（ 中国电力科学研究院 摘要
北京
为实现主动配电网 （ ADN） 中大量间歇式可再生能源的充分消纳以及储能装置 、 柔性负荷等
可调资源的有效利用 ，提出了适用于主动配电网的储能实时优化调度模型和考虑用户与电网互动特性的 柔性负荷模型； 在此基础上，构建了一种基于多代理系统 （ MAS ） 的主动配电网三层多源协调优化调度架 构，提出了区域自治协调优化调度策略，以支持主动配电网中多种可调设备的联合优化调度； 最后，采用 JADE 开发平台搭建了多代理系统仿真环境，通过算例系统，验证了所提出的实时优化调度策略的有效性。 关键词 ： 主动配电网 中图分类号 ： TM315 储能模型 柔性负荷模型 多源协调优化 多代理系统
1. 2
储能虚拟放电价格
设置储能虚拟放电价格为
C dis （ t ） = a1 － a2 （ SOC （ t ） － SOC min ） + a3 P dis （ t ） － a4 （ SOC （ t ） － SOC min ）
2
（ 3）
式中 a1 、a2 、a3 、a4 分别为虚拟放电价格系数 ，可根据 储能优化目标设置不同的系数 ， 但虚拟放电价格需满 SOC（ t ） 越大 ，表示储 足一定规律 ： 当 P dis （ t ） 一定时 ， 能电量越充足 ， 虚拟放电价格应越低 ； 当 SOC（ t ） 一 P dis （ t ） 越大 ， 表示该时段 储 能 电 量 消 耗 较 多 ， 定时 ， 虚拟放电价格应越高 。 根据上述规律 、 储能优化目标和约束 ， 设置储能 运行关键点的虚拟放电价格 ， 进行曲线拟合后 ， 得到 储能虚拟放电价格与 SOC 、 P dis 的关系曲线如图 1 所 示，对其进行求解即可得到系数 a1 、a2 、a3 、a4 的值 。
（ China Electric Power Ｒesearch Institute Abstract
Beijing 100192
In order to fully consume large amounts of intermittent renewable energy and achieve effective
0
引言
在配电网中应用分布式可再生能源发电 ， 不仅能
更灵活的网络拓扑结构来进行潮流管理 ， 从而对局部 的分布 式 能 源 进 行 主 动 控 制 和 主 动 管 理 的 配 电 系 统
［1 ］
提高资源利用效率 ， 降低发电带来的环境污染 ， 还能 降低主网远距离输电产生的损耗 ， 提高配电网的灵活 性 。因此，为了实现大量间歇式新能源的充分消纳和 多种可控设备的优化控制 ， 提出了主动配电网技术 。 主动配电网 （ Active Distribution Network， ADN ） 是运用
［2 ， 3 ］
。
目前 ，国内外学者已开展了主动配电网的多源协 调优化调度技术研究及示范工程建设 。 其中最具影响 力的是 欧 盟 FP6 主 导 的 ADINE （ 即 Active Distribution Network ） 示范工程［4］， 其演示了主动配电网调度管理 系统如何有 效 平 抑 大 规 模 分 布 式 电 源 接 入 带 来 的 波
Multisource Coordinated Optimal Dispatch for Active Distribution Network Based on Multiagent System
Pu Tianjiao Li Ye Chen Naishi Wang Xiaohui Liu Guangyi China）
1. 3
储能虚拟充电价格
储能中储存的能量也来自电网 ， 需要设置其充电
策略 。为了平抑负荷峰谷 ， 根据分时电价设置储能充 电策略，如表 1 所示 。
表1 Tab. 1
SOC（ t） （ SOC max － SOC min ） 2
储能充电策略
Charge strategy of energy storage
2015 年 12 月 第 30 卷 第 23 期
电 工 技 术 学 报
TＲANSACTIONS OF CH INA ELECTＲOTECH NICAL SOCIETY
Vol. 30 Dec．
No. 23 2015
基于 MAS 的主动配电网多源协调优化调度
蒲天骄 李 烨 陈乃仕 王 1
储能虚拟放电价格曲线
Virtual discharge price of energy storage
通过储能虚拟放电价格的设置 ， 可引导储能在电 网电价高且剩余电量较多时 ， 采用大功率放电 ， 以缓 解电网供 电 压 力 ； 在 电 网 电 价 不 高 且 剩 余 电 量 不 多
第 30 卷第 23 期
蒲天骄等
基于 MAS 的主动配电网多源协调优化调度
69
时 ，减小放电功率 ， 使储能维持一定能量 ， 能在紧急 时提供功率支持 ，提高系统运行可靠性 。
时 ，实现削峰填谷和系统经济运行 ， 引入用户柔性负 如式 （ 6 ） 所示。 荷期望电价 C Lf （ t ） ， C Lf （ t ） = ρ1 － ρ2 P Lf （ t ） 式中 ρ1 、ρ2 为柔性负荷期望电价系数 。 当 t 时刻用户柔性负荷用电需求越多时 ， 柔性负 荷的期 望 电 价 越 低 ； 相 反 ， 柔 性 负 荷 用 电 需 求 越 少 时，其期望电价越高 。 以此可实现当电网电价高于柔 性负荷的期望电价 ， 减少柔性负荷 ； 当电网电价低于 负荷期望电价时 ， 增加柔性负荷 ， 实现柔性负荷削峰 填谷双重调峰效益 。 （ 6）
，目前被广泛应用于配电网和微电网 。文献［ 14］ 建立了多微网环境中的能
量协调调度方法 ， 提出了分层调度方案 ， 在负荷变化 时以可调发电单元作为主要调控手段 。 本文提出了储能实时优化调度模型和柔性负荷模 型 ，并利用 MAS 构建适用于主动配电网的分布式多源 协调优化调度架构以及区域自治协调优化调度策略 。 最后基于 JADE 开发平台搭建仿真环境 ， 结合算例系 统进行验证。
国家高技术研究发展（ 863 ） 计划项目 （ 2014AA051901 ） 和国家电网公 司科技项目（ 52020115001F） 资助。 0601 改稿日期 20151010 收稿日期 2015-
。如何通过有效优化调度策略实现接入的大量间
歇式新能源的充分消纳和可调资源的优化调度 ， 以保 证电网安全 、经济和高效运行 ， 是目前主动配电网研 究的核心问题
［1013 ］ ［1417 ］
式中 ： E c 为储能额定容量 ； SOC （ t ） 、SOC （ t － 1 ） 分别 为储能 t 时刻和 t － 1 时刻的荷电状态 ； P ch （ t ） 、P dis （ t ） 分别为 t 时刻储能充电功率和放电功率 ； η ch 和 η dis 分 别为充电效率和放电效率 ； SOC min 和 SOC max 分别为最 ； P c， 小、最大充电 状 态 值 ， 取 值 范 围 为 （ 0 ，1 ］ max 和 P d， max 分别为充 、 放电最大功率 。 传统的运行优化模型中储能一般考虑其运行周期 内充放电量平衡约束 （ 如式 （ 2 ） 所示 ） ， 进行长时间尺 度优化 。 SOC（ 0 ） = SOC （ T） 式中 T 为一个周期的时间 ，一般取 24 h 。 但因可再生能源受天气影响出力波动性很大 ， 进 行长时间尺度优化准确性不高 ， 也未充分发挥储能设 备在主动配电网中的调节作用 ， 因此提出储能虚拟充 放电价格 ，即对储能不同 SOC、 不同充放电功率定义 不同的虚拟价格 ，以指导储能进行充放电 。 （ 2）
充电成本 谷时电价 P c， max （ t ） P c， max （ t ） 2 P c， max （ t ） 8 平时电价 峰时电价 P c， max （ t ） 2 P c， max （ t ） 4 不充电 不充电