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申请/专利权人：华北电力大学

摘要：本发明提供一种分布式能源聚合调控与自主调控协同优化方法及系统，包含设备层，边缘层和云层；设备层将负荷与电源信息上传至边缘层，边缘层训练局部模型上传至云层并接收云层下发的全局模型，同时根据全局模型与局部模型向设备层下发聚合调控与自主调控指令。包括以下步骤：1提出区域电网分布式能源调控系统模型；2构建分布式光伏总出力成本和供电可靠性联合优化问题；3基于一致性算法增强联邦深度强化学习的负荷聚合调控与分布式光伏自主调控两阶段协同优化。本发明提高局部模型的训练和调控优化性能，实现了信息不确定性下的全局决策优化，实现了电网运行的经济性和可靠性的联合优化。

主权项：1.一种分布式能源聚合调控与自主调控协同优化方法，采用分布式能源聚合调控与自主调控协同优化系统，包含设备层，边缘层和云层；设备层将负荷与电源信息上传至边缘层；边缘层根据设备层上传的负荷和电源信息训练局部模型，边缘层将训练后的局部模型上传至云层并接收云层下发的全局模型；局部模型用于边缘层进行区域电网内部负荷调度决策；全局模型用于汇集各个局部模型，并会及时的下发至各个边缘，实现边缘之间信息的共享；边缘层根据全局模型与局部模型向设备层下发聚合调控与自主调控指令，聚合调控与自主调控指令用于控制分布式能源聚合调控和自主调控；其特征在于，所述的方法包括以下步骤：1根据区域电网负荷和电源等信息，构建区域电网分布式能源调控系统模型；负荷和分布式光伏调控的场景由中央控制器、区域控制器、负荷和分布式光伏组成；配电网分为N个区域，集合定义为第n个区域电网Gn包含Mn个分布式光伏，集合定义为εn；总的调控时间包含T个时隙，集合为在每个时隙中，区域控制器收集本地信息，以实现汇总的负荷调控；分布式光伏设备根据调控的负荷自主地调控输出功率；中央控制器从每个区域控制器收集本地模型，并实现全局汇总和分析；模型包括：电网负荷模型：将区域电网Gn的最小和最大可调控负荷定义为和Gn的计划负荷由以下公式给出： 其中ρnt∈[0,1]是Gn的计划负荷比例；Gn的总负荷，即Pnt，是基本负荷和计划负荷Pnct之和；供电的可靠性模型：供电可靠性，即Rn，根据计划负荷与最大可调控负荷的比率来衡量： 其中，Rnt为台区Gn的供电可靠性；ξn为可靠性相关系数；分布式光伏自主调控的经济性模型：将区域电网Gn中的第m个分布式光伏定义为其输出功率为的出力成本被建模为的二次函数；Gn中自主分布式光伏调控的总成本是Mn个分布式光伏的输出成本之和；光伏出力成本函数为： 其中，为台区Gn中光伏单元的出力成本函数；分别为光伏单元出力成本函数中的一次项、二次项与常数项系数；根据各个光伏单元的出力成本函数得到区域电网总发电成本： 2基于步骤1提出的分布式能源聚合调控模型，构建分布式光伏总出力成本和供电可靠性联合优化问题；3设计基于一致性算法增强联邦深度强化学习的负荷聚合调控与分布式光伏自主调控两阶段协同优化方法，求解步骤2中的联合优化问题，实现分布式能源聚合调控与自主调控。

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