一種基于分布式協調方法的微電網電力交易系統與流程

本發明涉及智能電網領域，更具體地，涉及一種基于分布式協調方法的微電網電力交易系統。

背景技術：

分布式發電技術是近年來電力系統的關鍵技術之一，它打破了原來集中大型發電的格局，它具有支持分布式新能源、獨立組網運行等諸多優點。微電網是分布式發電系統的組成單元。將發電裝置、儲能設備、負載以及控制傳輸系統等結合起來，構成一個輸出功率可控的微型電力網。微電網既可以并網運行，向外部電網輸出多余的電能或由外部電網補充自身發電量的不足，也可以獨立運行，由內部的電源用戶向負載用戶供電，這其中涉及到電力的交易，因而構建一個合理的微電網內部交易系統是必要的。

然而，國際上還沒有微電網參與電力交易的先例，這個交易機制仍處于摸索階段，還未擁有成熟的競爭體制。但隨著微電網技術的日益成熟及環保的需求，微電網各用戶參與電力價格制定是必然的趨勢。因此，微電網的市場化是未來電網發展的一個方向，值得深入研究。

目前，國內外對微電網內部的競爭機制、價格策略和分布式管理策略問題缺乏系統性的研究。針對微電網自身間歇性強，調控實時性要求高，需求多樣化等新特點，對微電網群的分布式電力交易策略進行研究。基于分布式算法的理論基礎和關鍵技術，如何有效利用當地和附近節點信息，考慮基于供電服務質量的競爭機制，設計合適的分布式電力交易算法，構建合理的交易體系，在滿足用戶基本用電權利的同時激勵微電網提高服務質量與管理效率，已成為當今電力系統研究的熱門。

目前已知的微電網中的電力交易系統研究的文獻主要有：

[1]A.L.Dimeas and N.D.Hatziargyrious,"Operation of a multiagent system for microgrid control,"IEEE Trans.Power Syst.,vol.20,no.3,pp.24-34,2015.

[2]F.Eddy,H.B.Gooi,S.X.Chen,"Multi-agent system for distributed management of microgrids,"IEEE Trans.Power Syst.,vol.30,no.1,pp.24-34,2015.

[3]C.Huang and S.Sarkar,"Dynamic pricing for distributed generation in smart grid,"2013IEEE Green Technologies Conference,pp.422-429,April 2013.

[4]S.Li,G.Oikonomou,T.Tryfonas,T.M.Chen,and L.D.Xu,"A distributed consensus algorithm for decision making in service-oriented internet of things,"IEEE Trans.Ind.Informat,vol.10,no.2,pp.1461-1468,May 2014.

[5]N.R.Asr,Z.Zhang,M.Chow,"Consensus-based distributed energy management with real-time pricing,"2013IEEE Power and Energy Society General Meeting(PES),pp.1-5,July 2013.

其中，文獻【1】基于多重代理操作系統的微網控制系統。通過多智能體技術的優勢來控制微網并且基于對稱分配問題的經典分布式算法來達到能量最優。文獻【2】微網分布式管理的多代理系統，微電網為了獲得一定的利益參與市場交易，在對電量購買方和售電方效益最大化時，微電網先對自身效益評估，如果低于自身效益則拒絕，等待下一場交易。文獻【3】微電網分布式發電的動態價格，闡述了一種特殊的微電網參與電力市場的交易模型。它提出了一個叫價過程，通過微電網之間、微電網和配電網之間的交易，每個角色都達到了最優。文獻【4】在面向服務的物聯網中的分布式一致性算法，每個微電網都可以與附近的微電網進行雙向通信，基于本地信息隨后結合以迭代方式達成一致的過程。文獻【5】基于一致性算法的分布式能源管理和實時定價。通過提出新型分布式處理能量管理方法下的智能電網可分派分布式發電機和響應負載，使用實時定價和網絡一致性使效益最大化。

上述的文獻所運用的方法雖然可以實現與其相對應的目的，但是仍然存在一些不足之處：

1、這種機制中，它只在乎總體效益的最佳，競爭因素被忽略，模型中微電網比較理想化，及時性和操作性較差，不符合現實情況。

2、這種機制中的微電網并不是完全無私的，但是競爭因素并沒有完全體現出來。

3、這種情況下的市場平衡是最理想的平衡，只有微電網成本滿足特定的要求時才能實現，但是基于實際情況下微電網的異構性，這種理想狀態是很難符合的。

4、該算法仍屬于“部分分布式算法”，它最主要的缺點，該模型不能脫離主協調器，需要主協調器來收集總的用電量信息并制定和發布下一次迭代電力價格。

5、該模型中也還是需要一個領導智能體來發布系統中總的功率平衡信息。

技術實現要素：

本發明為克服上述現有技術所述的至少一種缺陷，提供一種基于分布式協調方法的微電網電力交易系統，根據各微電網的發電量和用電量進行決策，調節當前電價，使微電網用電與發電趨于一致。

為解決上述技術問題，本發明的技術方案如下：

一種基于分布式協調方法的微電網電力交易系統，包括：

微電網：其數目為若干個，微電網包括發電設備和用電設備；

ZigBee模塊：其數目為若干個，各ZigBee模塊對應設置于各微電網中，ZigBee模塊包括無線通信模塊和存儲模塊，各ZigBee模塊通過無線通信模塊能夠自行組網并傳輸數據，存儲模塊用于存儲所屬微電網的發電量和用電量；相鄰的ZigBee模塊之間能夠進行發電量和用電量信息的交流，根據各微電網的發電量和用電量進行決策，調節當前電價，使微電網用電與發電趨于一致；

繼電器模塊：繼電器模塊連接在ZigBee模塊和用電設備之間，通過ZigBee模塊發送命令控制繼電器模塊的開啟或閉合，實現用電設備的接入或斷開的功能。

在一種優選的方案中，所述用電設備包括照明設備，所述繼電器模塊為光電耦合繼電器驅動模塊或固態繼電器。

在一種優選的方案中，所述用電設備包括還電機設備，電機設備通過電機驅動模塊與ZigBee模塊連接，ZigBee模塊發送指令控制電機驅動模塊，使電機設備按照指定的轉速和轉向來轉動。

在一種優選的方案中，所述Zigbee模塊采用分布式協調算法，建立發電、用電和電價三者之間的關系，進行決策，具體方法為：

在微電網電力交易系統中，通過Zigbee模塊收集各個微電網t₀時刻的發電量P_i(t₀)和負載用電量L_i(t₀),此時刻的電價為r(t)；其中，i為微電網的序號；發電量多于用電量，即P_i(t₀)>L_i(t₀)時，發電量過多，微電網內將會調節電價，電價下降；電價的降低，促進各微電網內用戶的用電量增加，發電量將逐漸減少；通過分布式算法，反復作用協調，二者將趨于平衡，電價也會隨之趨于穩定。

利用了供求平衡關系，建立了發電、用電和電價三者之間的關系，微電網內的所有用戶都參與電價的調整。因此，該系統更加符合現實情況，更能滿足用戶需求。

在一種優選的方案中，微電網的ZigBee模塊開啟后自動加入ZigBee網絡中，考慮到各個ZigBee模塊加入ZigBee網絡的順序不同、信息傳輸及數據處理有時延、定時器觸發時序，通過加入延時子程序或設置標志位來實現各ZigBee模塊的同步。

與現有技術相比，本發明技術方案的有益效果是：

1)利用ZigBee模塊作為微電網電力交易系統中的分布式存儲設備，將每個微電網的電量信息分布存放，每個ZigBee模塊只要接收相鄰智能體的信息進行數據更新，巧妙的結合了ZigBee網狀網特性，具有低成本、低復雜度的特性。

2)系統采用ZigBee無線網狀網，網絡中各ZigBee模塊是平等獨立的，沒有主從地位之分，即使個別智能體發生故障無法參與電力交易，也不會造成電力系統的大面積癱瘓，其他部分仍能正常工作、制定價格；在一定程度上大大提高了無線網絡的安全性。

3)采用分布式協調算法，具有控制任務分散到各控制對象，任務簡單明確；系統實時性、可靠性高；系統拓撲結構相對簡單。

附圖說明

圖1為本發明微電網電力交易系統的示意圖。

圖2為Zigbee模塊組網的示意圖

圖3為多個ZigBee模塊中協調器和終端節點程序流程圖。

圖4為本發明所采用的多個ZigBee模塊之間的信息傳輸過程示意圖。

圖5為設置標識符的方法流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本發明的技術方案做進一步的說明。

實施例1

如圖1-2所示，本實施例提供一種基于分布式協調方法的微電網電力交易系統，包括：

微電網：其數目為若干個，微電網包括發電設備和用電設備；

ZigBee模塊：其數目為若干個，各ZigBee模塊對應設置于各微電網中，ZigBee模塊包括無線通信模塊和存儲模塊，各ZigBee模塊通過無線通信模塊能夠自行組網并傳輸數據，存儲模塊用于存儲所屬微電網的發電量和用電量；相鄰的ZigBee模塊之間能夠進行發電量和用電量信息的交流，根據各微電網的發電量和用電量進行決策，調節當前電價，使微電網用電與發電趨于一致；

繼電器模塊：繼電器模塊連接在ZigBee模塊和用電設備之間，通過ZigBee模塊發送命令控制繼電器模塊的開啟或閉合，實現用電設備的接入或斷開的功能。

在具體實施過程中，所述用電設備包括照明設備，所述繼電器模塊為光電耦合繼電器驅動模塊或固態繼電器。

在具體實施過程中，所述用電設備包括還電機設備，電機設備通過電機驅動模塊與ZigBee模塊連接，ZigBee模塊發送指令控制電機驅動模塊，使電機設備按照指定的轉速和轉向來轉動。

在具體實施過程中，所述Zigbee模塊采用分布式協調算法，建立發電、用電和電價三者之間的關系，進行決策，具體方法為：

在微電網電力交易系統中，通過Zigbee模塊收集各個微電網t₀時刻的發電量P_i(t₀)和負載用電量L_i(t₀),此時刻的電價為r(t)；其中，i為微電網的序號；發電量多于用電量，即P_i(t₀)>L_i(t₀)時，發電量過多，微電網內將會調節電價，電價下降；電價的降低，促進各微電網內用戶的用電量增加，發電量將逐漸減少；通過分布式算法，反復作用協調，二者將趨于平衡，電價也會隨之趨于穩定。

利用了供求平衡關系，建立了發電、用電和電價三者之間的關系，微電網內的所有用戶都參與電價的調整。因此，該系統更加符合現實情況，更能滿足用戶需求。

在具體實施過程中，微電網的ZigBee模塊開啟后自動加入ZigBee網絡中，考慮到各個ZigBee模塊加入ZigBee網絡的順序不同、信息傳輸及數據處理有時延、定時器觸發時序，通過加入延時子程序或設置標志位來實現各ZigBee模塊的同步。

實施例2

本實施搭建了仿真模型和硬件實驗平臺驗證本發明微電網電力交易系統的模擬運行狀態，驗證該方法的有效性和可靠性。

(1)微電網電力交易系統硬件平臺的構建：

在本方案中采用ZigBee模塊作為分布式存儲設備，每個ZigBee模塊僅存儲該微電網發電產生或用電使用的電量，這對內存及計算能力有限的ZigBee模塊是足夠承受的。

首先，合理布設微電網內各個ZigBee模塊，設定一個節點作為協調器，建立一個ZigBee無線智能網絡。然后，經過授權的、作為終端設備的其他智能節點能夠自動搜索并且申請加入該網絡中，智能體之間可以互相通信；

其次，各ZigBee模塊分別存儲對應用戶的發電或用電信息，同時僅接收相鄰ZigBee模塊的電量信息用來更新自身的數據，并將更新后的數據信息傳輸到顯示模塊，顯示出每個ZigBee模塊中的電量變化情況。

最后，各ZigBee模塊間的用電、發電量在分布式算法的作用下，在微電網內部二者趨于平衡。此時將繼電器、電機驅動器接入智能網絡中，根據發電與用電情況，各智能體通過寫入指令，控制繼電器的閉合，實現照明設備的自動接入與斷開；同時控制電機驅動器運轉，實現轉動設備的停止、運轉方向及速度。所述的ZigBee無線智能網絡：各智能體自動搜索并加入無線網絡，這是依靠無線數據傳輸進行通信；它能夠周期性獲取并更新各節點的信息，并在顯示模塊上實時顯示出來。

(2)具體闡述發電量、用電量與電價之間的關系：

假設交易系統中m個發電裝置，n個用電負載，每個用戶的智能模塊收集到t₀時刻的發電量P_i(t₀)，負載用電量L_i(t₀),此時刻的電價為r(t)。假設發電量多余用電量P_i(t₀)>L_i(t₀)，即ΔP(t_k)＞0；通過供求平衡關系，發電量過多，用電量過少，這種不平衡關系使得電價發生調整。故t+1時刻的電價r(t+1)將降低，得：

r(t+1)＝r(t)-k_rΔp(t_k)；

此時電力價格的降低又會反過來調節微電網內用戶的發電量或負載的用電量，故此時的發電量Pi(t+1)0將會減少，得：

P_i(t+1)₀＝P_i(t₀)-k_g(r(t+1)-r(t))；

相對應的負載的用電量L_i(t+1)₀將會增加，得：

L_i(t+1)₀＝L_i(t₀)+k_l(r(t+1)-r(t))；

如此反復，三者相互影響，相互作用，直到用電量與發電量平衡，微電網內電量不再有盈余或不足，此時電價穩定不再發生變化，從而得到一個明確合理的電力價格。

其中kr是電價波動因子，kg是電價對發電影響因子，kl是電價對負載用電影響因子。

(3)各智能體信息傳輸的同步性，方法有兩種：

第一種，在接收函數中插入一個延時函數，延遲時間根據定時器的周期估計設定的。由于每個ZigBee模塊加入網絡的時序不一致等因素，因而每個ZigBee模塊中延時函數的延遲時間不一樣，需要多次調整以達到更好的同步。

第二種，所有ZigBee模塊中，傳輸信息的數組中預留最后一位設置為flag標志位，傳輸數據信息的同時傳輸標志位，通過flag標志位來判斷相鄰ZigBee模塊是否接受完畢，能否進行下一個周期的數據發送和接收。

下面為具體的仿真模型結果：

其中中每一行每一列之和都為1。

如圖3所示，假設初始時刻收集到的電量數據信息，節點1(ZigBee模塊1)數值為40.00，表示用戶(微電網)1發電量為40；節點2的數值為60.00，表示用戶2體發電量為60；節點3數值為-90.00，表示用戶3用電量為90。ZigBee節點4接固態繼電器和LT-518測量模塊。節點1和節點3接繼電器模塊和照明設備，照明設備接在常閉端口上；節點2接電機驅動模塊和轉動設備。此時，設置節點1、3照明設備初始電量分別為3和5。

經過分布式協調方法后，模擬得出結果：節點1照明設備仍是亮，節點3照明設備由亮變暗；節點2上的轉動設備運轉情況：順時針轉動變慢—停止—逆時針轉。

上述情形中，微電網內的發電量與用電量不平衡。通過分布式協調算法，經過k次迭代之后，多個節點電量趨于全局一致性。理論上，所有節點的數值將會趨于它們三者的平均數，也就是3.33，由于存在同步性問題和截斷誤差，導致各節點所得結果與理論值存在誤差。

表1是各個ZigBee模塊節點通過串口顯示出的結果：

表1

表2是在接收數據程序塊加入延時子程序得到的結果：

表2

分析：節點1所接照明設備的用電量小于協調后的電量，故繼電器吸合，照明設備仍通電；同樣，節點2的電機驅動模塊運轉，驅動轉動設備運轉方向、速度等；節點3用電設備的電量小于平衡后的電量，繼電器斷開，照明設備由亮變暗。上述仿真模擬平臺實現用電設備自行判斷電量使用情況完成一系列智能操作，無需人工管理。

同步性問題，參照圖4和圖5，設置發送信息、接收信息的指針都為8位，最后一位設為標志位flag位，初始值設為0，該位是用來判斷相鄰ZigBee節點的數據是否接收完畢。

顯然，本發明的上述實施例僅僅是為清楚地說明本發明所作的舉例，而并非是對本發明的實施方式的限定。對于所屬領域的普通技術人員來說，在上述說明的基礎上還可以做出其它不同形式的變化或變動。這里無需也無法對所有的實施方式予以窮舉。凡在本發明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明權利要求的保護范圍之內。