基于模糊隶属度的电网调度高精度控制研究

摘 要：【目的】常规的电网调度高精度控制方法主要使用MPC（Model Predictive Control）随机预测模型来调整能源出力分布状态，易受HESS内部能量变化的影响，导致调度性能不佳。因此，提出一种基于模糊隶属度的电网调度高精度控制方法。【方法】以电网运行成本与负荷峰谷差为基础设计相关目标，并结合电网调度损耗与模糊隶属度，搭建电网调度高精度控制模型。在控制模型的支持下，确定电力负荷状态输出调度时间序列，结合目标函数来实现对电网调度高精度控制。【结果】实验结果表明，该电网调度模糊隶属度高精度控制方法的调度负荷值为112.35～128.14 kW，调度电压偏差率为0.159%～0.175%，调度惩罚成本在1.7万元以下，调度响应精度在95%以上。【结论】该电网调度高精度控制方法的控制效果较好，具有较高的经济价值，为实现高质量低损耗电网调度提供了一定参考。

关键词：模糊隶属度；电网；调度；高精度；控制

中图分类号：TM734" " " 文献标志码：A" " 文章编号：1003-5168（2024）22-0004-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.22.001

Research on High-Precision Control of Power Grid Dispatch Based on Fuzzy Membership Degree

Abstract：[Purposes] The conventional high-precision control method for power grid scheduling mainly uses the MPC （Model Predictive Control） stochastic prediction model to adjust the energy output distribution state， which is easily affected by internal energy changes in HESS， resulting in poor scheduling performance. Therefore， a high-precision control method for power grid scheduling based on fuzzy membership degree is proposed. [Methods] Based on the operating cost of the power grid and the difference between peak and valley loads， this paper designs relevant objectives， and builds a high-precision control model for power grid scheduling by combining power grid scheduling losses and fuzzy membership degree. Under the support of the control model， this paper determines the power load status output scheduling time series， and combines it with the objective function to achieve high-precision control of power grid scheduling. [Findings] The designed high-precision control method for fuzzy membership degree in power grid scheduling has a scheduling load value between 112.35 kW and 128.14 kW， a scheduling voltage deviation rate between 0.159% and 0.175%， and a scheduling penalty cost of less than 17 000 yuan and the scheduling response accuracy is more than 95%. [Conclusions] The high-precision control method designed for power grid dispatch has a good control effect and high economic value， making a certain contribution to achieving high-quality and low loss power grid dispatch

Keywords： fuzzy membership degree; power grid; scheduling; high precision; control

0 引言

电网是一种承载电力输送与分配任务的输电线路整体，通常由输配电、变电单元组成［1］。受工业化快速发展的影响，我国各个区域的电力需求激增，电网调度的难度也越来越高［2］。可运用先进的计算机、传感技术收集电网运行数据参数［3］，并进行合理调度决策，从而实现对电网的高精度调度。相关研究人员基于电网调度要求，设计出几种常规的电网调度高精度控制方法。吴晓刚等［4］利用随机模型预测控制进行储能数值模拟，提高了样本瞬间决策的完整性，但无法保证储能的利用效率；张路等［5］提出了计及冶金负荷参与的电网负荷控制策略，并评估了调度削弱潜力，构建了调度决策模型，但该方法的调度负荷过高，不满足目前的高精度控制要求。为了保证电网的综合运行效益，本研究基于模糊隶属度函数，设计出一种有效的电网调度高精度控制方法。

1 电网调度模糊隶属度高精度控制方法设计

1.1 基于模糊隶属度生成电网调度高精度控制模型

模糊隶属度可描述调度元素之间的强弱关系，并根据实际问题做出针对性地选择。因此，本研究基于模糊隶属度设计调度高精度控制方法，并生成电网调度高精度控制模型。将运行成本与负荷峰谷差作为基础进行协调优化［6］，目标式[f]计算公式见式（1）。

[f=minfc， fp] （1）

式中：[fc]为调度运行成本；[fp]为调度负荷的峰谷差值［7］。

此时，可按照不同的控制时间段来计算电网调度损耗[Cdae]，见式（2）。

[Cdae=λ-pΔt] （2）

式中：[λ]为综合平均电价；[p]为调度售电效率；[Δt]为充放电时间［8］。

为了满足电网高精度控制的关联关系，可设置可再生调度利用函数，计算其模糊隶属度[FA]，见式（3）。

式中：[EK]为调度总功率；[ER]为调度约束比。

基于此，可对原本的多目标优化函数进行归一化单目标转换，大幅度降低了电网调度控制求解的复杂度，生成的电网调度高精度控制模型如图1所示。

由图1可知，使用上述高精度控制模型可合理配置调度资源，调整出力比例，提高调度的综合经济价值。

1.2 设计电网调度分布式高精度控制策略

采用电网调度分布式高精度控制策略，将电网的调度控制功能分散到各个节点上，再由每个节点根据本地信息和全局指令进行自主控制，实现对电网的优化运行。可根据电力负荷状态输出调度时间序列[PR（n）]，见式（4）。

[PR（n）=y（n-τ）] （4）

式中：[y]为调度负荷预测常量；[n]为综合调度维度；[τ]为调度处理时间。

为了克服出现集中式控制的局限性，需要各个电力节点进行相互协作与信息共享，并根据本地情况作出快速响应，此时得到的目标函数[minC]见式（5）。

[minC=Cpcc+CFL+CMR+CDERG] （5）

式中：[Cpcc]为电网供配电成本；[CFL]为输出负荷成本；[CMR]为分布式调度损耗值；[CDERG]为基础惩罚参量。

基于此，设计的电网调度分布式高精度控制策略如图2所示。

由图2可知，上述分布式控制策略具有强大的自适应性，能根据外部环境的变化自动调整运作策略。例如，在电力不足时，可自动增加发电设备的运行强度，提高全局的用电效能。此外，该策略还可对电力数据进行实时监测分析，从电力的生成、传输、分配等环节出发，优化电力的生成和供应，以最小的成本来满足用户需求；降低对传统能源的依赖，提高可再生能源的利用率，为实现可持续发展和碳减排目标提供有效的手段。

2 实验

为了验证基于模糊隶属度的电网调度高精度控制方法的控制效果，本研究配置了有效的实验环境，并将其与吴晓刚等［4］、张路等［5］提出的电网调度高精度控制方法进行对比实验。

2.1 实验准备

根据电网调度高精度控制的实验要求，本研究选用Windows10构建R2019B MATLAB仿真实验平台，该实验平台的CPU为i7-6700，采用时间组合法来确定电网调度的边界条件，并读取电网负荷频道，构建的实验模型如图3所示。

由图3可知，该实验模型包括若干个与主网连接的分布式电源，变压器额定容量设定为2 500 kVA，功率因数设定为0.85，调整充放电功率与荷电状态，按照峰平谷时段要求设置电价。待完成上述步骤后，可预设电网调度负载，输出电网调度高精度控制实验结果。

2.2 实验结果与讨论

结合上述实验准备，需要预设基础功率调度曲线、调整调度时刻，确保并网波动能满足实验周期关系，分别用本研究设计的基于模糊隶属度的电网调度高精度控制方法、吴晓刚等［4］提出的基于随机模型预测控制的电网调度高精度控制方法、张路等［5］提出的计及负荷参与的电网调度高精度控制方法进行调度控制。使用PEPSE（Performance Evaluation of Power System Efficiencies）电力性能评估软件输出3种方法在不同调度时间内的调度负荷值、调度电压偏差率、调度惩罚成本、调度响应精度指标，得到的实验结果见表1。

由表1可知，本研究设计的电网调度高精度控制方法的调度时间稳定（1.10～1.15 h），调度负荷适中（波动范围为112.35～128.14 kW）；调度响应精度较高，均在95%以上；调度电压偏差率极低（0.159%～0.175%），调度惩罚成本相对较低。吴晓刚等［4］提出的方法在调度时间上缺乏优势，且调度响应精度普遍较低（在70 %左右）；调度电压偏差率显著较高，平均偏差率超过2%，可能导致电网运行不稳定，且调度惩罚成本非常高，远超其他2种方法。张路等［5］提出方法的调度响应精度过低，只有60%～70%；调度电压偏差率、调度惩罚成本也相对较高，部分情况超过3%。由此可知，本研究设计的电网调度高精度控制方法在调度时间、调度负荷、调度响应精度、调度电压偏差率及调度惩罚成本方面均表现较好。

3 结语

综上所述，在现代化电力需求激增的背景下，我国电力系统规模越来越大，组成越来越复杂。为了满足用户的供配电质量要求，优化现有的能源结构，需要对电力进行有效的调度控制。受能源转型与可再生能源接入的影响，目前电网调度存在调度波动性、间歇性问题，无法保证控制精度。因此，本研究基于模糊隶属度设计出一种有效的电网调度高精度控制方法。实验结果表明，该电网调度高精度控制方法的控制指标良好，具有明显的经济价值，应对日益复杂的电力系统挑战，保障电力系统的稳定、高效性作出了一定的贡献。

参考文献：

［1］何宇斌，周华锋，顾慧杰，等.电网调度控制中心的业务演变趋势与发展路径探讨：以南方电网为例［J］.企业改革与管理，2024（1）：165-168.

［2］娄敏，杨淑瑶.坚守三尺调度台守护电网保安全：记国网北京丰台供电公司电力调度控制中心供电服务指挥中心地区调控室［J］.工会博览，2023（20）：21-22.

［3］杨宗铭，朱红杰，陈冠宇，等.基于模型预测控制和机会约束的主动配电网实时调度优化策略［J］.电力需求侧管理，2023，25（2）：23-29.

［4］吴晓刚，季青锋，张有鑫，等.基于随机模型预测控制的电氢混合储能微电网弹性调度［J］.湖南电力，2023，43（6）：116-123.

［5］张路，陈军，南东亮，等.计及冶金负荷参与安全辅助服务的电网紧急负荷控制策略［J］.电工电能新技术，2023，42（12）：77-87.

［6］徐忠文，韦洪波，齐鹏辉，等.一种智能电网新型协同调度控制策略模型［J］.武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2023，45（1）：67-72，88.

［7］陈光宇，杨锡勇，江海洋，等.高比例新能源接入下计及工业负荷特性的电网需求响应调控策略［J］.电力自动化设备，2023，43（4）：177-184.

［8］阿依努尔·阿布都艾尼江，希望·阿不都瓦依提，王维庆，等.基于补偿激励的电动汽车与电网联合优化调度［J］.科学技术与工程，2022，22（10）：4206-4214.