本发明涉及一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法。
背景技术：
随着配电网中可再生分布式电源(distributedgeneration，dg)渗透率的不断提高，为主动管理与协调调度配电网内部资源，世界各国争相对rdg接入下的主动配电网(activedistributionnetwork，adn)技术进行了研究。另外，目前大多数交易调度模式建立在主动配电网对内部所有资源具有绝对控制权的基础上，然而电力体制改革使得dg及微网运营商可以作为独立的利益主体，可以进行自主调度以实现自身利益的最大化。
当前技术不足之处
(1).已有的集中式优化调度方法面临中心计算量大、隐私泄露及单点故障等问题。
(2).已有的大部分分布式调度方法需要全局信息，并非完全分布式的，且难以考虑潮流网损，不适用于配电网经济调度。
(3).已有的统一竞标出清模式需要建立集中式的交易中心，且各种出清规则难以统一，另外这种纯交易模式易导致无序竞标及主体出力、报价的双重不确定性问题，难以保证配电网的安全稳定运行；分时电价激励下的直接交易模式虽然在一定程度上对各主体进行激励以促进主动配电网的安全经济运行，但是dg利益主体只能被动响应分时电价无法充分发挥其有功、无功调节能力。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法，基于协同算法，实现了各主体分布式地获取节点的一致性出力和负荷信息，本发明方法还兼顾配电网安全稳定运行，并达到去中心化的目的。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法，包括如下步骤：
步骤s1、配电网调度中心根据日前预测数据进行日前调度，以确定oltc、scb全天的动作挡位；
步骤s2、在k时刻各rdg主体进行数据通信；
步骤s3、进行分布式迭代数据融合一致，并根据数据分布式一致性后的所有数据，确定nsga-ⅱ算法参数，并行求解pareto最优解集；
步骤s4、代入k-1时刻修正的权重ωk，选取日内实时调度决策解；
步骤s5、确定k时刻日内实时调度决策解后，更新k 1时刻的各利益主体分配权重ωk 1。
在本发明一实施例中，步骤s1具体实现如下：
配电网调度中心考虑配电网的稳定运行，其目标函数为网损及电压偏差最小，并尽量减少oltc与scb的动作成本，建立多目标函数模型如下：
式中，t为优化周期；ploss.t为t时刻网损；n为节点数；ui.t为t时刻节点i的电压；uin为基准电压；λtc、λscb分别为oltc、scb调节权重；
约束函数如下：
式中，
在本发明一实施例中，步骤s3中，采用分布式一致性共享方法进行分布式迭代数据融合一致，具体实现如下：
考虑rdg控制中心作为独立通信节点，并具有计算能力，且各rdg利益主体间具有稀疏地双向通信链路，可以进行数据交换，其稀疏通信网络构成连通的拓扑图g，记g的标准化邻接矩阵q如下式：
di、dj分别为节点i、j的度数，di＝|ni|，dj＝|nj|；矩阵q是双随机矩阵，即矩阵q的每一行和每一列元素之和都等于1，且对于任意满足
若配电网中有m个rdg利益主体，且在多利益主体存在交互影响的市场竞争情况下，各个主体会对新能源出力或节点负荷进行预测，以综合考虑多方策略，获取利益的最大化；对于有功预测数据，记
其中，t为迭代步数，πi(0)为第i个变量初值；
之后，各主体将得到的一致性结果相除，得到多主体预测数据融合的一致性出力结果
同理，进行无功数据的分布式一致性融合，实现主体数据的一致性共享。
在本发明一实施例中，步骤s4中，代入k-1时刻修正的权重ωk，选取日内实时调度决策解，其中采用采用如下公式选取日内实时调度决策解：
式中，
其中，
在本发明一实施例中，日内多利益主题分布式调度模型的约束函数如下：
1)潮流方程约束：
式中，pin,i、qin,i分别为各节点注入的净有功、无功功率；ui为节点i的电压标幺值，θij为节点i、j的电压相角差；gij、bij为网络参数；
2)电压偏差约束：
式中，
3)rdg出力约束：
式中：
在本发明一实施例中，步骤s5中，确定k时刻日内实时调度决策解后，更新k 1时刻的各利益主体分配权重ωk 1，具体采用如下公式更新k 1时刻的各利益主体分配权重ωk 1：
式中
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明基于协同算法，实现了各主体分布式地获取节点的一致性出力和负荷信息，本发明还兼顾配电网安全稳定运行，并达到去中心化的目的。
附图说明
图1为本发明一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。
如图1所示，本发明提供了一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法，包括如下步骤：
步骤s1、配电网调度中心根据日前预测数据进行日前调度，以确定oltc、scb全天的动作挡位；
步骤s2、在k时刻各rdg主体进行数据通信；
步骤s3、进行分布式迭代数据融合一致，并根据数据分布式一致性后的所有数据，确定nsga-ⅱ算法参数，并行求解pareto最优解集；
步骤s4、代入k-1时刻修正的权重ωk，选取日内实时调度决策解；
步骤s5、确定k时刻日内实时调度决策解后，更新k 1时刻的各利益主体分配权重ωk 1。
以下为本发明的具体实现过程。
本发明一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法
1.1、图论基础
通信网络的拓扑图用g(v,e)表示，其中v＝{1,2,…,n}为非空有穷点集，代表通信节点的集合；
按照边的方向性，图有有向图和无向图之分。定义：一个有向图g(v,e)包括非空有穷点集v和顶点有序对边集e，其中(i,j)∈e表示节点j可收到节点i的信息。如果对于任何(i,j)∈e，都有(j,i)∈e，则图g是无向图。
对于有向图g(v,e)，定义顶点i的入邻居集和出邻居集分别为：
上式表明节点i可以发送信息给任意
进一步地，称对于任意点到任意另一个点都存在一条路径的图为连通图。
1.2、分布式协同算法
如果非负矩阵q的每一行元素之和均等于1，即对所有i＝1,2,...,n，都有
考虑如下线性迭代格式：
π(t 1)＝qπ(t)(2)
将上式表达为局部形式，第i行可表达为:
式中t为迭代步数，πi(0)为第i个变量初值。
定理：如果q是双随机矩阵，任意主体的初值πi(0)经式(2)迭代都会收敛于
上述定理表明双随机矩阵q可以渐进的解决平均协同问题。
1.3、数据分布式一致性共享方法
为充分考虑配电网的潮流约束，本发明希望在去中心化下，各调度主体可以提前分布式地获取各个节点的预测或实际出力信息，并达到协同一致。因此本节提出数据融合下的分布式一致性共享方法。
考虑rdg控制中心作为独立通信节点，并具有一定计算能力，且各rdg利益主体间具有稀疏地双向通信链路，可以进行数据交换，其稀疏通信网络构成连通的拓扑图g，记g的标准化邻接矩阵q如下式：
可简单验证矩阵q是双随机矩阵，且对于任意满足
若配电网中有m个rdg利益主体，且在多利益主体存在交互影响的市场竞争情况下，各个主体一般会对新能源出力或节点负荷进行预测，以综合考虑多方策略，获取利益的最大化。以有功预测数据的一致性共享为例，记
之后，各主体将得到的一致性结果相除，得到多主体预测数据融合的一致性出力结果
所提出的基于协同算法的数据分布式一致性共享方法有如下优点：1)无需中心节点，每个通信节点仅根据邻居信息就可以实现数据融合，达成协同一致；2)当通信网络改变时，只需要即时修改矩阵q即可，具有一定的即插即用性；3)数据融合通过糅合多方数据可以削减预测误差，提升预测精度；4)上述迭代都是线性计算，计算简单，收敛速度快，且一定能实现收敛。
2、多利益主体协调电价模式
为协调配电网与下级rdg主体的利益矛盾，使各利益主体在追逐利益最大化的同时，自觉维护配电网的安全运行，并充分激发rdg的有功无功调节能力，本节提出一种多利益主体协调电价模式。此模式通过配电网发布以电压和网损为变量的电价偏差函数，使各利益主体可通过改变策略直接影响电价水平。提出的电价定价模式如下：
ct＝f(xt).c0(8)
式(8)～(9)中，c0是配电网基础购电价格；ui.t为t时刻各节点电压；un为电压基准值取1；
此电价模式具体形式为：(1)配电网与利益主体在日前根据预测共同协商确定并下发电价偏差函数。(2)利益主体在日内根据电价偏差函数与预测数据确定自身最优策略。(3)各主体执行调度策略，配电网根据电价函数计算价格并清算各主体利益。
所提出的定价模式无需配电网主观定价，且在数据分布式一致性共享的基础上，各利益主体可以自行计算各时刻的实时电价，这可以达到去中心化的作用。另外，此实时电价需要在各利益主体实行策略后才能最终确定，避免了利益主体在传统电价机制下，中途改变调度策略的恶意行为。对于新能源接入配电网，不计代价的完全接纳会影响安全运行，完全不接纳则不利于经济节能，此模式可以激励rdg积极参与调度，进行适量弃风弃光以维持电价水平。定价方式透明客观化，有利于电力交易的公平性，易让rdg投资商所接受。且提前达成共识的确定性电价偏差函数可在一定程度上消除传统竞标出清方式的报价和出力不确定性。
3、多利益主体协调优化调度模型
3.1、日前优化调度模型
3.1.1、目标函数
日前调度考虑配电网调度中心所控制的有载调压变压器(on-linetapchanger，oltc)、并联电容器组(shuntcapacitorbank，scb)等无功设备具有容量大、稳态调节效果显著，但响应速度较慢，无法进行快速无功调节的特点[6]，对这些设备进行提前调度，以降低配电网运行风险。配电网调度中心主要考虑配电网的稳定运行，其目标函数为网损及电压偏差最小，并尽量减少oltc与scb的动作成本。为此本发明建立如下多目标函数模型：
式(10)中，t为优化周期；ploss.t为t时刻网损；n为节点数；ui.t为t时刻节点i的电压；uin为基准电压；λtc、λscb分别为oltc、scb调节权重；
3.1.2、约束函数
日内调度主要约束为oltc、svc挡位约束。
式中，
3.2、日内多利益主体分布式调度模型
3.2.1、目标函数
日内rdg调度在日前调度结果的基础下，各主体对各个节点负荷、出力进行预测，然后采用数据分布式一致性共享方法使各主体获取所有节点出力信息。在此基础上，建立每时刻各rdg主体以自身利益最大化为目标的调度模型如下：
式(12)中，在时刻t的总收益，
3.2.2、约束函数
1)潮流方程约束
式(13)中，pin,i、qin,i分别为各节点注入的净有功、无功功率；ui为节点i的电压标幺值，θij为节点i、j的电压相角差；gij、bij为网络参数。
2)电压偏差约束
上式中：
3)rdg出力约束
式中：
3.3、模型求解
本发明的日前调度模型由配电网在日前根据全天预测数据独立进行求解多目标优化问题，以提前确定oltc、scb的动作挡位.。此问题的求解只要采用多目标算法，选取各目标函数的合理权重进行求解即可。日内调度中配电网由于不进行直接定价而不做为中心参与调度，由各独立rdg主体以自身利益最大化为目标进行博弈调度。考虑到数据通信一致使各主体具有一定的合作基础，但各利益主体可能难以形成紧密的联盟本发明采用pareto最优解作为多利益主体博弈决策解。pareto最优是资源分配的极限状态，其可以在博弈中使各方利益极大化；且pareto最优的特性使得任何主体为了合作的持续，都不会单独或同时改变自身策略[19]。nsga-ⅱ算法可以求取均匀的pareto解集，同时算法具有较好的收敛性和鲁棒性[21]。所以本发明采用nsga-ⅱ算法求解pareto最优解集。另外在各方利益主体难以组成紧密联盟进行利益再分配的情况下，为保证总体利益的最大化，本发明考虑选取每时刻pareto解集中各方利益加权和最大的解作为实时协议决策解：
式中，
为保证利益分配公平，使各利益主体达成共识协议。考虑基于之前时刻各方主体为保证集体利益最大而进行让利的累积大小来分配下一时刻的权重。其表达式如下：
式中
本发明中各方主体需要在日前协议好pareto解的选取方法，然后各利益主体在每个时刻并行分布式进行nsga-ⅱ求解并更新下一刻的权重。如图1所示，本发明调度模型的具体步骤如下：
1、配电网调度中心根据日前预测数据进行日前调度，以确定oltc、scb全天地动作挡位。
2、在k时刻各rdg主体进行数据通信，并采用本发明中的方法进行数据融合一致。
3、根据数据分布式一致性后的所有数据，确定nsga-ⅱ算法参数，并行求解pareto最优解集。
4、代入k-1时刻修正的权重ωk，根据式(16)选取的k时刻日内实时调度决策解。
5、确定k时刻决策解后，根据式(17)更新k 1时刻的各利益主体分配权重ωk 1。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。
1.一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤s1、配电网调度中心根据日前预测数据进行日前调度，以确定有载调压变压器oltc、并联电容器组scb全天的动作挡位；
步骤s2、在k时刻各rdg主体进行数据通信；
步骤s3、进行分布式迭代数据融合一致，并根据数据分布式一致性后的所有数据，确定nsga-ⅱ算法参数，并行求解pareto最优解集；
步骤s4、代入k-1时刻修正的权重ωk，选取日内实时调度决策解；
步骤s5、确定k时刻日内实时调度决策解后，更新k 1时刻的各利益主体分配权重ωk 1。
2.根据权利要求1所述的一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法，其特征在于，步骤s1具体实现如下：
配电网调度中心考虑配电网的稳定运行，其目标函数为网损及电压偏差最小，并尽量减少oltc与scb的动作成本，建立多目标函数模型如下：
式中，t为优化周期；ploss.t为t时刻网损；n为节点数；ui.t为t时刻节点i的电压；uin为基准电压；λtc、λscb分别为oltc、scb调节权重；
约束函数如下：
式中，
3.根据权利要求1所述的一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法，其特征在于，步骤s3中，采用分布式一致性共享方法进行分布式迭代数据融合一致，具体实现如下：
考虑rdg控制中心作为独立通信节点，并具有计算能力，且各rdg利益主体间具有稀疏地双向通信链路，可以进行数据交换，其稀疏通信网络构成连通的拓扑图g，记g的标准化邻接矩阵q如下式：
di、dj分别为节点i、j的度数，di＝|ni|，dj＝|nj|；矩阵q是双随机矩阵，即矩阵q的每一行和每一列元素之和都等于1，且对于任意满足
若配电网中有m个rdg利益主体，且在多利益主体存在交互影响的市场竞争情况下，各个主体会对新能源出力或节点负荷进行预测，以综合考虑多方策略，获取利益的最大化；对于有功预测数据，记
其中，t为迭代步数，πi(0)为第i个变量初值；
之后，各主体将得到的一致性结果相除，得到多主体预测数据融合的一致性出力结果
同理，进行无功数据的分布式一致性融合，实现主体数据的一致性共享。
4.根据权利要求1所述的一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法，其特征在于，步骤s4中，代入k-1时刻修正的权重ωk，选取日内实时调度决策解，其中采用采用如下公式选取日内实时调度决策解：
式中，
其中，maxwit为日内多利益主题分布式调度模型目标函数，
5.根据权利要求4所述的一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法，其特征在于，日内多利益主题分布式调度模型的约束函数如下：
1)潮流方程约束：
式中，pin,i、qin,i分别为各节点注入的净有功、无功功率；ui为节点i的电压标幺值，θij为节点i、j的电压相角差；gij、bij为网络参数；
2)电压偏差约束：
式中，
3)rdg出力约束：
式中：
6.根据权利要求4所述的一种多主体协调定价模式的去中心化调度方法，其特征在于，步骤s5中，确定k时刻日内实时调度决策解后，更新k 1时刻的各利益主体分配权重ωk 1，具体采用如下公式更新k 1时刻的各利益主体分配权重ωk 1：
式中
