分布式微电网能源交易算法：基于次梯度的开销最小化算法复现及分析

分布式微电网能源交易算法：基于次梯度的开销最小化算法复现及分析

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/szgodewFr/article/details/137235608

随着能源需求的不断增长和对可再生能源的需求的提高，微电网成为解决电能供应和能源管理的有效方式。然而，孤岛微电网之间的能源交易问题仍然是一个具有挑战性的问题。传统的集中式能源交易算法往往无法满足微电网各种需求的同时最小化全球运行成本。因此，本文提出了一种分布式算法来解决该问题。

系统模型

本文的系统模型包括几个通过任意拓扑交换能量流的孤岛微网格。每个微网格都有其独立的能源需求和能源产生能力。为了实现全球运行成本的最小化，微网格之间需要进行能源交易，并满足局部需求。系统模型如图1所示。

图1：系统模型示意图

算法流程

本文提出的分布式算法基于次梯度的开销最小化算法。算法流程如下：

1. 清除工作区和关闭所有图形窗口，以确保算法从干净的状态开始。
2. 设置模拟参数，包括输入文件路径、拓扑结构、最大迭代次数、终止条件等，以确保算法的可控性。
3. 读取配置文件中的参数，并计算出一些初始值，为后续的计算做准备。
4. 创建成本函数和传输成本函数，以便在能源交易中对成本进行评估。
5. 进行一些调试操作，如绘制图形等，以便在算法执行中进行可视化分析。
6. 计算Lambdas的最小和最大值，并初始化Lambdas和椭圆矩阵，以便在每次迭代中解决本地微电网问题。
7. 进行主算法迭代，以求解全局最优解。
8. 在每次迭代中，根据给定的Lambdas解决本地微电网问题，并计算能量。
9. 计算对偶成本函数的次梯度，并进行归一化，以便在每次迭代中更新Lambdas和椭圆矩阵。
10. 计算给定Lambdas的总成本，并进行成本的评估。
11. 更新Lambdas和椭圆矩阵，以便在下一次迭代中继续求解。
12. 检查解是否可接受，以确保算法的稳定性。
13. 检查新的Lambdas是否在原始边界内，以确保算法的有效性。
14. 计算对偶间隙，并进行分析。
15. 输出最终结果，并进行总结。

算法实现

本文提出的算法基于Matlab编程语言实现，具体代码实现如下：

此外，程序还包括一些绘图函数，用于绘制Lambdas、成本和对偶间隙的变化情况。

结果与讨论

通过对实际案例的测试，本算法在实际迭代次数有限的情况下收敛到最优解，并实现了全球运行成本的最小化。此外，本算法还满足了每个微网格的局部需求，进一步提高了能源交易的效率和可行性。

结论

本文针对孤岛微电网之间的能源交易问题，提出了一种基于分布式算法的解决方案。该算法通过几个通过任意拓扑交换能量流的岛屿微网格，实现了全球运行成本的最小化，并同时满足每个微网格的局部需求。实验结果表明，该算法具有高效、可行和收敛到最优解的特点。