经济调度问题是电力系统中的一个非线性问题，其在满足供需平衡、发电容量等约束的条件下使目标值最小化。传统的经济调度求解方法大多以单目标为主，但在实际的电力系统的应用中，系统往往会有多个目标值。目前的多目标处理方法可以分为启发式多目标算法和解析式多目标算法两种。其中启发式多目标算法虽然有简单、灵活、不依赖模型的优点，但是当搜索的空间增大时，问题的求解时间会大大增加。解析式多目标算法求解精准、速度快，非常适用于处理大规模互联电力系统问题。
图1 多层分布式经济调度框架
传统的多目标经济调度问题基本都采用集中控制的方式求解，对于规模较小且复杂度低的系统，集中式优化的方式非常适用。然而，随着电力系统智能化程度地提高和系统规模的增大，集中式多目标经济调度算法存在鲁棒性差、速度慢和私密性难以保证等不足。因此，能弥补集中式算法缺陷的分布式算法得到了广泛研究。然而，现有的分布式多目标算法如目标交换方法收敛性差，计算速度会随着系统规模的增大大大下降。解析式多目标经济调度算法的求解速度快；分布式一致性算法有多智能体系统一致性理论的支撑，比其他分布式算法的收敛性更有保证。
图2 多层分布式多目标一致性算法
基于此，广西大学人工智能团队殷林飞助理教授和孙志响在本文引入了分层的概念。提出了一种大规模互联电力系统的多层分布式多目标经济调度框架。并针对所提框架提出了多层分布式多目标一致性算法。该方法通过网络拓扑图先计算出每层各区域的最优发电量，各区域再根据计算出的最优发电量并行计算出各区域内部各机组的有功出力。通过IEEE118节点、IEEE2154节点和吐鲁番117节点三个系统仿真结果分析表明：所提方法与集中式启发式多目标算法、集中式解析式多目标算法和分布式多目标算法相比，可以更好的解决多目标和信息私密性问题，更能实现大规模区域互联电力系统中经济调度的快速求解。
研究者相信，随着实际电力系统规模越来越大和运行设备信息私密性越来越重要，该算法还可运用于电力系统其他问题的求解上，如最优潮流、机组组合等。相关论文在线发表在Applied Energy （DOI：10.1016/j.apenergy.2021.117391）上。
原文刊载于【InfoMat】公众号
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