基于分布式算法的區(qū)域能源系統(tǒng)實時優(yōu)化控制研究

引言

隨著可再生能源的廣泛應(yīng)用和能源需求的不斷增長，區(qū)域能源系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性顯著增加，傳統(tǒng)的集中式控制方法在處理大規(guī)模、多主體的能源系統(tǒng)時，面臨計算復(fù)雜度高、通信負擔(dān)重等問題。分布式算法通過將優(yōu)化問題分解為多個子問題，能夠在局部進行計算和決策，顯著降低計算和通信成本。在區(qū)域能源系統(tǒng)中，分布式算法可以實現(xiàn)不同能源節(jié)點之間的協(xié)同優(yōu)化，平衡供需關(guān)系，提高能源利用效率。但是，分布式算法在實際應(yīng)用中仍面臨算法收斂性、通信延遲和數(shù)據(jù)隱私等挑戰(zhàn)。研究基于分布式算法的區(qū)域能源系統(tǒng)實時優(yōu)化控制，對于推動能源系統(tǒng)的智能化和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

1.分布式算法在區(qū)域能源系統(tǒng)實時優(yōu)化控制中存在的問題

1.1分布式算法計算復(fù)雜度高，難以滿足實時性要求

區(qū)域能源系統(tǒng)通常包含多個分布式能源節(jié)點，如光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、儲能設(shè)備和負荷需求等，每個節(jié)點都需要進行局部優(yōu)化計算，并通過信息交互實現(xiàn)全局協(xié)調(diào)。這種分布式的計算模式節(jié)點數(shù)量龐大、優(yōu)化問題非線性強，導(dǎo)致計算復(fù)雜度顯著增加。在電力系統(tǒng)中，分布式算法需要處理大量的約束條件和目標函數(shù)，如功率平衡、電壓穩(wěn)定和經(jīng)濟性優(yōu)化等，這些問題的求解往往需要多次迭代和復(fù)雜的數(shù)學(xué)運算[]。

1.3通信延遲與網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定導(dǎo)致算法收斂速度慢

在電力系統(tǒng)中，分布式算法需要實時交換各節(jié)點的功率輸出和負荷需求信息，以協(xié)調(diào)供需平衡和優(yōu)化運行效率。如果通信延遲較大或網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，節(jié)點之間的信息交互將變得不可靠，導(dǎo)致算法迭代次數(shù)增加，收斂速度變慢；網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定還可能引發(fā)數(shù)據(jù)不一致問題，進一步影響算法的優(yōu)化效果。通信延遲與網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定不僅降低了分布式算法的實時性，還可能導(dǎo)致優(yōu)化結(jié)果偏離實際需求，影響區(qū)域能源系統(tǒng)的穩(wěn)定運行[5]。

1.2區(qū)域能源系統(tǒng)數(shù)據(jù)異構(gòu)性強，影響算法協(xié)同效率

區(qū)域能源系統(tǒng)通常由多種能源形式組成，如電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可能包括電壓、電流和頻率等電氣參數(shù)，而熱力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)則涉及溫度、壓力和流量等熱力學(xué)參數(shù)。這種數(shù)據(jù)的異構(gòu)性導(dǎo)致不同能源節(jié)點之間的信息交互和協(xié)同優(yōu)化變得復(fù)雜，增加了算法設(shè)計和實施的難度。比如，區(qū)域能源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)還可能來自不同的設(shè)備和監(jiān)測系統(tǒng)，不同設(shè)備的數(shù)據(jù)采集頻率、精度和傳輸方式各不相同，進一步加劇了數(shù)據(jù)的異構(gòu)性[3]。數(shù)據(jù)異構(gòu)性不僅影響了分布式算法的協(xié)同效率，還可能導(dǎo)致信息傳遞的延遲和誤差，從而降低優(yōu)化控制的精度和實時[4]

1.4分布式算法對局部故障敏感，系統(tǒng)魯棒性不足

分布式算法在區(qū)域能源系統(tǒng)實時優(yōu)化控制中對局部故障敏感，系統(tǒng)魯棒性不足是一個亟待解決的問題。區(qū)域能源系統(tǒng)通常由多個分布式節(jié)點組成，這些節(jié)點在運行過程中可能因設(shè)備老化、外部干擾或人為操作失誤等原因發(fā)生局部故障。在電力系統(tǒng)中，任何一個節(jié)點的功率輸出信息丟失都可能導(dǎo)致全局供需平衡計算錯誤，進而影響系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。分布式算法通常假設(shè)所有節(jié)點都能正常工作和通信，缺乏對故障情況的容錯機制，進一步降低了系統(tǒng)的魯棒性。對局部故障的敏感性不僅限制了分布式算法在復(fù)雜環(huán)境中的應(yīng)用，還可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致整個區(qū)域能源系統(tǒng)的運行效率下降甚至崩潰[7]。

2.基于分布式算法的區(qū)域能源系統(tǒng)實時優(yōu)化控制措施

2.1開發(fā)輕量化分布式算法，降低計算復(fù)雜度

在開發(fā)輕量化分布式算法時，須注重算法的通用性和適應(yīng)性，以確保其能夠應(yīng)對不同場景下的優(yōu)化需求。算法設(shè)計應(yīng)基于區(qū)域能源系統(tǒng)的特點，如多能源耦合、非線性約束和動態(tài)變化等，確保其在實際應(yīng)用中的有效性，設(shè)計適用于電力、熱力和天然氣多能源系統(tǒng)的統(tǒng)一優(yōu)化框架，模塊化設(shè)計實現(xiàn)算法的靈活配置。

針對區(qū)域能源系統(tǒng)中分布式節(jié)點數(shù)量龐大、耦合關(guān)系復(fù)雜等特點，可采用輕量化的梯度驅(qū)動型分布式優(yōu)化算法。輕量化算法的部署以邊緣計算平臺為載體，利用異構(gòu)處理單元（如ARM+FPGA 組合）分擔(dān)實時調(diào)度與預(yù)測任務(wù)，保證算法在資源受限環(huán)境下仍具備穩(wěn)定性能[8]。算法構(gòu)建過程中引入稀疏化建模技術(shù)，對節(jié)點間功率約束關(guān)系進行拓撲削減，配合近似優(yōu)化函數(shù)減少高維計算量，整體收斂效率提升超過 40% 。同時，輕量化算法還須考慮計算資源的限制，采用分布式計算平臺，將計算任務(wù)分配到多個邊緣計算節(jié)點，實現(xiàn)并行計算和負載均衡。此外，輕量化算法的開發(fā)還須結(jié)合仿真和實驗驗證，確保其在實際應(yīng)用中的可靠性和穩(wěn)定性，搭建區(qū)域能源系統(tǒng)仿真平臺，測試算法在不同工況下的性能和魯棒性[。

2.2構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準化框架，提升數(shù)據(jù)協(xié)同效率

為打通區(qū)域能源系統(tǒng)中各異構(gòu)子系統(tǒng)（如風(fēng)電、光伏、儲能與負荷側(cè)裝置）之間的數(shù)據(jù)壁壘，須建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準化機制以支撐分布式協(xié)同優(yōu)化。該機制以IEC61850標準及OPCUA協(xié)議為主線構(gòu)建多能協(xié)同通信標準層，通過語義映射與接口抽象，實現(xiàn)不同設(shè)備間的高通量互操作。系統(tǒng)內(nèi)部引入數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，完成對采集數(shù)據(jù)的異常剔除、精度修正與時序?qū)R，最終形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標簽集和時空索引結(jié)構(gòu)[10]。

同時，標準化框架結(jié)合消息隊列機制與邊緣數(shù)據(jù)緩存策略，支持毫秒級數(shù)據(jù)分發(fā)與節(jié)點調(diào)度同步，確保協(xié)同算法的數(shù)據(jù)驅(qū)動鏈路穩(wěn)定可靠。在實際部署中，標準化體系須具備高度的自適應(yīng)能力，可根據(jù)不同節(jié)點協(xié)議、數(shù)據(jù)頻率與采樣粒度，動態(tài)選擇適配模塊并維持低時延通信狀態(tài)，從根本上提升分布式優(yōu)化的整體數(shù)據(jù)協(xié)同效率與魯棒性。

2.3優(yōu)化通信協(xié)議與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，減少通信延遲與波動

為應(yīng)對延遲和網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的難題，須采用高效的通信協(xié)議和穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和可靠性，采用低延遲、高帶寬的通信協(xié)議，如時間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）或5G通信技術(shù)，確保節(jié)點之間的信息能夠快速傳輸。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)計應(yīng)注重冗余和容錯能力，以應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)波動和故障，構(gòu)建多路徑傳輸和自愈網(wǎng)絡(luò)，確保在網(wǎng)絡(luò)中斷或擁塞時，數(shù)據(jù)仍能通過備用路徑傳輸，還可以利用邊緣計算技術(shù)，將部分計算任務(wù)分配到網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點，減少數(shù)據(jù)傳輸量和通信延遲。

在優(yōu)化通信協(xié)議與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)時，須注重技術(shù)的先進性和適用性，以確保其能夠滿足區(qū)域能源系統(tǒng)的復(fù)雜需求。在電力系統(tǒng)中，可以采用IEC61850標準，支持實時數(shù)據(jù)交換和設(shè)備互操作；在熱力系統(tǒng)中，則可以采用Modbus協(xié)議或OPCUA協(xié)議，滿足不同設(shè)備的通信需求。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)計應(yīng)考慮系統(tǒng)的規(guī)模和拓撲結(jié)構(gòu)，確保網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可擴展性，采用分層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，將核心節(jié)點與邊緣節(jié)點分離，減少核心網(wǎng)絡(luò)的負載和延遲。

2.4引入容錯機制與冗余設(shè)計，增強系統(tǒng)魯棒性

區(qū)域能源系統(tǒng)在運行過程中可能面臨設(shè)備故障、通信中斷或外部干擾等多種不確定性因素。引入容錯機制，能夠在局部故障發(fā)生時自動調(diào)整系統(tǒng)運行狀態(tài)，確保整體系統(tǒng)的穩(wěn)定性。采用分布式一致性算法，如Paxos或Raft，確保在部分節(jié)點故障時，系統(tǒng)仍能達成一致決策。在實施容錯機制時，須注重機制的靈活性和成本效益，以確保其在實際應(yīng)用中的可行性和有效性。冗余設(shè)計通過增加備用設(shè)備和通信路徑，能夠有效應(yīng)對單點故障和網(wǎng)絡(luò)波動。在電力系統(tǒng)中，可以配置備用發(fā)電設(shè)備和儲能裝置，確保在主設(shè)備故障時仍能維持電力供應(yīng)；在通信網(wǎng)絡(luò)中，可以采用多路徑傳輸和自愈技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在部分路徑中斷時仍能通過備用路徑傳輸。冗余設(shè)計應(yīng)考慮系統(tǒng)的經(jīng)濟性和可維護性，避免過度冗余導(dǎo)致的資源浪費，優(yōu)化備用設(shè)備的配置策略，確保在滿足系統(tǒng)可靠性要求的同時，降低設(shè)備投資和維護成本。

3.案例分析

3.1項目背景與系統(tǒng)架構(gòu)概述

2022年北京冬奧會張家口賽區(qū)能源

保障任務(wù)由（以下簡稱“華電通達”）承擔(dān)，面對賽事“清潔能源百分百供應(yīng)”的硬性指標，華電通達構(gòu)建了“風(fēng)-光-儲-負荷”協(xié)同的區(qū)域能源系統(tǒng)，并依托“智慧能源管控平臺”實現(xiàn)對全網(wǎng)42個能源節(jié)點的實時優(yōu)化控制。系統(tǒng)包含20臺風(fēng)電機組（120MW）、12處光伏陣列（65MW）和6組儲能系統(tǒng)（30MWh），整體具備復(fù)雜耦合性和強非線性特征。

3.2項目實施環(huán)節(jié)

3.2.1輕量化分布式算法的部署

項目初期面臨多能源節(jié)點高頻率迭代計算帶來的實時性瓶頸。華電通達在管控平臺中引入了基于局部子梯度投影的輕量化優(yōu)化算法，通過將優(yōu)化目標分解為節(jié)點出力、能量平衡、功率預(yù)測等子模塊，實現(xiàn)邊緣側(cè)計算的并行加速。平臺以60秒為周期刷新能量分配策略，系統(tǒng)計算負載相比傳統(tǒng)方法減少約 37% 實時調(diào)度響應(yīng)時間從原有的5分鐘縮短至1分鐘內(nèi)。

3.2.2統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準化框架的集成

針對多源數(shù)據(jù)異構(gòu)問題，華電通達采用IEC61850標準與0PCUA協(xié)議混合的通信標準，實現(xiàn)電、熱、儲能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性編碼與時序同步。平臺設(shè)立專門的中間件進行數(shù)據(jù)抽象與清洗，平均降低節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸誤差15.2% ，有效支撐了分布式優(yōu)化算法對數(shù)據(jù)一致性的要求。

3.2.3優(yōu)化通信協(xié)議與邊緣網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

華電通達在通信層部署了TSN（時間敏感網(wǎng)絡(luò)）協(xié)議，同時構(gòu)建了邊緣節(jié)點冗余組網(wǎng)結(jié)構(gòu)。主通信網(wǎng)絡(luò)采用星形拓撲，輔以環(huán)形備份路徑，網(wǎng)絡(luò)平均時延控制在 27m s以內(nèi)，節(jié)點在線率達到99.92% 。在賽事高峰期，系統(tǒng)未出現(xiàn)任何一次調(diào)度信息丟包或網(wǎng)絡(luò)延時報警。

3.2.4冗余容錯與故障自愈機制設(shè)計

考慮儲能單元可能出現(xiàn)失效的風(fēng)險，華電通達設(shè)置了3套備用電池組和雙重通信備份通道，平臺同時引入Raft算法進行節(jié)點一致性判斷與切換決策。在賽區(qū)出現(xiàn)突發(fā)電池通信中斷事件時，系統(tǒng)自動切換至備用路徑，并于 200ms 內(nèi)完成優(yōu)化重構(gòu)，保障負荷側(cè)電力平穩(wěn)接續(xù)。

3.3實施效果

為驗證策略實施效果，平臺運行前后各關(guān)鍵性能指標如表1所示。

可以看出，該平臺不僅提高了可再生能源利用率，而且有效壓降了運行成本與響應(yīng)時延，顯著提升了系統(tǒng)魯棒性與智能化水平。

結(jié)語

基于分布式算法的區(qū)域能源系統(tǒng)實時優(yōu)化控制研究，為應(yīng)對復(fù)雜能源系統(tǒng)的管理挑戰(zhàn)提供了新的思路和方法，通過分布式算法的應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)能源系統(tǒng)的高效協(xié)調(diào)和優(yōu)化運行，提高能源利用效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性。隨著算法的不斷優(yōu)化和技術(shù)的進步，分布式算法將在區(qū)域能源系統(tǒng)中發(fā)揮更加重要的作用。本文為能源系統(tǒng)的智能化管理提供了理論依據(jù)，也為相關(guān)領(lǐng)域的進一步探索指明了方向。

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作者簡介：黃晨，碩士研究生，dq1981@126.com，研究方向：智慧能源管控、物聯(lián)網(wǎng)等。