智能电网配用电信息接入与负载调度研究

电力网络是一个大型的互联的基础设施,负责把电能从发电站输送到千家万户。在过去的几十年间,虽然信息技术和控制技术发生了很大的变化,但日渐老化的电力网络并没有跟上技术变革的步伐。作为新一代的电力网络,智能电网以自动化的方式应用信息与通信技术,实现灵活、可靠、有效、安全、经济与环境友好的目标。 配用电网是智能电网的咽喉,保证智能配用电网中实时可靠的信息接入与合理优化的负载调度也是建设我国“坚强智能电网”的基石。来自智能电表的抄表数据将会多达数以万计的太字节,这对于智能电网通信网络收集、传输和存储如此大规模的数据带来了巨大的挑战。亟需先进的无线通信技术,如认知无线电技术,以保证抄表数据实时可靠的传输。另一方面,在未来的几十年里,用户的用电量还将继续增长。此外,电动汽车的广泛应用还可能使得电能需求量翻倍,合理的负载调度迫在眉睫。本文结合该方向的最新研究成果,以智能电网配用电信息接入与负载调度的关键技术研究为主要内容。本文的主要工作和贡献包括以下几个方面： 1.简要回顾了智能配用电网信息接入与负载调度问题的相关研究背景、概述和国内外研究现状。 2.研究基于认知无线电技术的配用电信息接入。为了克服频谱资源有限和利用不充分的矛盾,将认知无线电技术引入智能配用电网的通信,提高信息接入和传输的实时性与可靠性。由于电池供电的频谱感知传感器受能量约束,能量有效性成为传感器辅助认知无线电网络中的关键问题。优化调度各传感器的工作时间能够有效地延长网络寿命。把能量有效的协同频谱感知构建成一个调度问题,并证明其为NP完全问题。首先用贪心降解法将原问题简化为一系列整数线性规划子问题,然后分别提出三种不同的算法：隐枚举法、普通贪心法和λ贪心法来求解该子问题。仿真结果验证了上述算法的性能,同时考察了可调参数对算法性能的影响。 3.研究通信质量对配用电性能的影响。将认知无线电引入智能电网以改善通信质量。通过频谱感知与信道切换技术,智能电表可以决定通过原有的非授权信道或另外的授权信道传输数据,以减少通信中断。考虑到频谱感知的能耗以及不可靠通信对控制性能的影响,构建了感知-性能的权衡问题以期通过较小的通信代价获得较好的控制性能，为绿色智能电网铺平道路。分析了通信中断对需求响应管理控制性能的影响,包括减少供电商的利润和系统性能,但并不一定减少用户的效用。基于能量检测器进行频谱感知,证明存在唯一的最优频谱感知时间达到感知-性能之间最好的权衡,同时保证授权信道被充分保护。相关仿真结果验证了对应的理论分析。 4.研究基于博弈论和带时间耦合约束的负载调度。对于居民用户的用电调度问题,同时考虑用户之间的博弈关系以及时间耦合约束,构建成带耦合约束的博弈问题。提出的求解算法分为两部分：首先,通过对偶分解把原始问题解耦；然后,对于解耦后的博弈问题,通过最适反应法得到纳什均衡。该算法可扩展为在线版本,从而减少电价预测误差带来的影响。仿真结果表明提出的算法能够有效地转移高峰负载和降低峰均比,同时还能给用户带来利益。另外还考察了该算法的可扩展性以及用户个数对其性能的影响。 5.研究考虑未来电价不确定性的负载调度。在实时电价环境下,由于未来电价的不确定性,负载调度构建为带期望和时间耦合约束的优化问题。由于应用随机动态规划的算法复杂度太高很难得到显式解,提出用对偶分解和随机梯度的方法解决该问题。首先,把原始问题对偶分解为一系列单独的子问题,然后基于对未来电价的统计知识,每个子问题中的电价不确定性由随机梯度法处理。此外,还提出用在线算法进一步降低电价预测误差带来的影响。数值仿真结果验证了对应的理论分析。 最后对全文进行了总结,并对进一步的研究工作进行了展望。