[论文解读] Hierarchical Control Framework for Integrated Coordination between DERs and Demand Response

Di Wu, Jianming Lian+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 8, 2017

Smart Grid Energy Management参考文献 24被引用 4

一句话总结

本文提出了一种分层控制框架，通过两层架构将分布式能源资源（DERs）与需求响应（DR）集成：分布式协调层优化系统级资源分配，实时设备层则利用动态负荷模型和效用函数控制空调等单个资源。主要贡献是一种通信高效、隐私保护的方法，通过最少的数据交换近似复杂负荷动态特性，仿真结果表明该方法在实现功率平衡与成本降低方面效果显著。

ABSTRACT

Demand response represents a significant but largely untapped resource that can greatly enhance the flexibility and reliability of power systems. This paper proposes a hierarchical control framework to facilitate the integrated coordination between distributed energy resources and demand response. The proposed framework consists of coordination and device layers. In the coordination layer, various resource aggregations are optimally coordinated in a distributed manner to achieve the system-level objectives. In the device layer, individual resources are controlled in real time to follow the optimal power dispatch signals received from the coordination layer. For practical applications, a method is presented to determine the utility functions of controllable loads by accounting for the real-time load dynamics and the preferences of individual customers. The effectiveness of the proposed framework is validated by detailed simulation studies.

研究动机与目标

• 解决智能电网中分布式能源资源（DERs）与需求响应（DR）之间缺乏集成协调的问题。
• 克服集中式控制的局限性，包括高通信成本、可扩展性问题和隐私担忧。
• 开发一种考虑可控负荷（如空调）动态热行为与用户偏好的实时控制策略。
• 通过仅用最少数据近似详细负荷需求曲线，实现高效通信，减轻网络负担。
• 在真实条件下验证该框架在实现系统级经济与运行目标方面的有效性。

提出的方法

• 该框架采用两层分层控制架构：协调层用于分布式优化，设备层用于实时控制。
• 协调层制定并求解分布式优化问题，以在DERs与可控负荷之间分配功率，最小化系统成本，同时满足运行约束。
• 使用热力学动力学方程（如(12)和(13)）对单个可控负荷进行建模，以捕捉其基于设定温度与环境条件的时变功率消耗行为。
• 基于用户定义的温度偏好（T_min, T_max）和实时电价，为每个负荷推导效用函数，使其能够根据调度信号动态响应，同时遵守舒适度约束。
• 通过仅使用E_min^i、E_max^i以及λ_min^i与λ_max^i的中点定义的阶梯函数，对需求曲线进行近似，从而在不损失精度的前提下减少通信需求。
• 采用解析与数值解法，确定每个设备的可行功率边界（E_min^i, E_max^i）及其对应的电价阈值（λ_min^i, λ_max^i）。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何以去中心化、可扩展且保护隐私的方式有效协调DERs与需求响应？
• RQ2 负荷动态特性与用户偏好对可控负荷实时控制策略设计有何影响？
• RQ3 如何仅用最少数据表示可控负荷的完整需求曲线，以减少通信开销？
• RQ4 对需求曲线采用简化的阶梯函数近似，在与DERs协调时能多大程度上保持系统性能？
• RQ5 在协调框架中集成动态负荷模型后，成本降低与功率平衡方面的性能提升程度如何？

主要发现

• 所提出的框架通过分布式优化实现了DERs与DR之间最优的系统级协调，显著降低了对集中式控制的依赖。
• 通过建模空调的热力学动态特性，该框架能够准确捕捉在不同设定温度与电价条件下的时变功率消耗行为。
• 基于用户偏好与实时电价的效用函数使可控负荷能够根据调度信号动态响应，同时遵守舒适度约束。
• 仅使用三个参数（E_min^i, E_max^i，以及中点价格）对需求曲线进行近似，显著减少了通信需求，且未牺牲协调精度。
• 仿真结果表明，该方法能有效实现功率平衡与成本降低，验证了其在可扩展、高效集成DERs与DR方面的有效性。
• 该方法通过避免披露各负荷的完整状态信息，实现了高可扩展性与隐私保护，适用于实际配电网系统中的部署。