分布式需求侧资源管理方法、装置及计算机设备与流程

1.本技术涉及电力系统调控管理技术领域，尤其涉及一种分布式需求侧资源管理方法、装置及计算机设备。


背景技术：

2.随着“双碳”工作的有序推进，分布式可再生能源发电广泛接入配电网，在为电力系统提供绿色、清洁电力来源的同时，也给电力系统的运行带来了新的挑战，目前，大部分电力系统会使用基于分布式的需求侧管理方法，相比于集中式的需求侧管理方法，分布式的需求侧管理能够有效保护需求侧灵活资源。
3.然而，现有的方法在实际应用中难以满足灵活资源随时加入或退出的需求，忽略了灵活资源对需求侧管理过程的参与意愿，进而降低了可再生能源发电站的电力消纳效率。


技术实现要素：

4.本技术的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中忽略了灵活资源对需求侧管理过程的参与意愿，进而降低了可再生能源发电站的电力消纳效率的技术缺陷。
5.第一方面，本技术提供了一种分布式需求侧资源管理方法，所述方法包括：
6.获取需求侧各个灵活负荷资源的意愿值、发电功率预测值、通信邻居集合；
7.根据每个灵活负荷资源的意愿值，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初始化；
8.根据各个灵活负荷资源对应的用电功率、发电功率预测值，对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化；
9.分别对每个灵活负荷资源与其对应的通信邻居集合中的各个灵活负荷资源进行信息交换，以对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新，并判断本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的辅助变量是否满足预设的收敛判定条件；
10.若不满足所述收敛判定条件，则更新需求侧各个灵活负荷资源的意愿值，并进入下一次迭代；
11.若满足所述收敛判定条件，则将各个灵活负荷资源的最新的用电功率作为需求侧资源管理的最优解。
12.在其中一个实施例中，所述根据每个灵活负荷资源的意愿值，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初始化的表达式为：
[0013][0014]
式中，pi(0)为灵活负荷资源i对应的用电功率，si(0)为灵活负荷资源i对应的未经过更新的意愿值，si(0)为1时表示灵活负荷资源i愿意参与需求侧资源管理，si(0)为0时表
示灵活负荷资源i不愿意参与需求侧资源管理，为用电功率的下限，为用电功率的上限，和均为预设值。
[0015]
在其中一个实施例中，所述辅助变量包括单位用电量产生的用电效益的估计值和净用电功率；所述根据各个灵活负荷资源对应的用电功率、发电功率预测值，对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化，包括：
[0016]
按以下表达式对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化：
[0017]
λi(0)＝ui′
(pi(0))
[0018][0019]
式中，λi(0)为灵活负荷资源i对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，pi(0)为灵活负荷资源i对应的用电功率，ui为预设的用电效益函数，其自变量和因变量分别为用电功率和用电效益，ρi(0)为灵活负荷资源i对应的净用电功率，为灵活负荷资源i掌握的可再生能源发电功率预测值，即发电功率预测值。
[0020]
在其中一个实施例中，所述辅助变量包括单位用电量产生的用电效益的估计值和净用电功率；所述对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新，包括：
[0021]
获取预设步长、决策变量及用电效益函数；
[0022]
根据本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源的通信邻居集合中各个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率和所述预设步长，更新每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值；
[0023]
根据本次迭代更新后的每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的意愿值、所述决策变量及所述用电效益函数，更新每个灵活负荷资源的用电功率；
[0024]
根据本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的用电功率及本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率，更新每个灵活负荷资源对应的净用电功率。
[0025]
在其中一个实施例中，所述根据本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源的通信邻居集合中各个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率和所述预设步长，更新每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，包括：
[0026]
按照以下表达式更新每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益：
[0027][0028]
式中，k表示本次迭代更新的轮次，λi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i的单位用电量产生的用电效益的估计值，λi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，λj(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源j对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，ρi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的净用电功率，η为预设步长，a
ii
为本次迭代更新中，灵活负荷资源i对应的权重，a
ij
为本次迭代更新
中，灵活负荷资源i对应的通信邻居集合中灵活负荷资源j对应的权重，其中，a
ii
和a
ij
的确定公式为：
[0029][0030]
式中，x为权重a的左下标，y为权重a的右下标，为灵活负荷资源x对应的通信邻居集合。
[0031]
在其中一个实施例中，所述根据本次迭代更新后的每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的意愿值、所述决策变量及所述用电效益函数，更新每个灵活负荷资源的用电功率，包括：
[0032]
按照以下表达式更新每个灵活负荷资源对应的用电功率：
[0033][0034][0035]
式中，k表示本次迭代更新的轮次，pi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的用电功率，λi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i的单位用电量产生的用电效益的估计值，pi为决策变量，ui为预设的用电效益函数，其自变量和因变量分别为用电功率和用电效益，si(k)为在本次迭代更新前，灵活负荷资源i的意愿值，为用电功率的下限，为用电功率的上限，和均为预设值。
[0036]
在其中一个实施例中，所述根据本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的用电功率及本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率，更新每个灵活负荷资源对应的净用电功率，包括：
[0037]
按照以下表达式更新每个灵活负荷资源对应的净用电功率：
[0038][0039]
式中，k表示本次迭代更新的轮次，ρi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的净用电功率，ρi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的净用电功率，ρj(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源j对应的净用电功率，pi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的用电功率，pi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的用电功率，b
ii
为本次迭代更新中，灵活负荷资源i对应的权重，b
ij
为本次迭代更新中，灵活负荷资源i对应的通信邻居集合中灵活负荷资源j对应的权重，其中，b
ii
和b
ij
的确定公式为：
[0040][0041]
式中，x为权重b的左下标，y为b权重的右下标，为灵活负荷资源y对应的通信邻居集合。
[0042]
在其中一个实施例中，所述辅助变量包括单位用电量产生的用电效益的估计值和净用电功率；所述收敛判定条件为：
[0043][0044]
式中，k表示本次迭代更新的轮次，∈
λ
为第一预设阈值，∈
ρ
为第二预设阈值，λi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i的单位用电量产生的用电效益的估计值，λi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，ρi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的净用电功率，ρi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的净用电功率。
[0045]
第二方面，本技术提供了一种分布式需求侧资源管理装置，所述装置包括：
[0046]
数据获取模块，用于获取需求侧各个灵活负荷资源的意愿值、发电功率预测值、通信邻居集合；
[0047]
第一初始化模块，用于根据每个灵活负荷资源的意愿值，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初始化；
[0048]
第二初始化模块，用于根据各个灵活负荷资源对应的用电功率、发电功率预测值，对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化；
[0049]
迭代更新模块，用于分别对每个灵活负荷资源与其对应的通信邻居集合中的各个灵活负荷资源进行信息交换，以对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新，并判断本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的辅助变量是否满足预设的收敛判定条件；
[0050]
第一判断模块，用于若不满足所述收敛判定条件，则更新需求侧各个灵活负荷资源的意愿值，并进入下一次迭代；
[0051]
第二判断模块，用于若满足所述收敛判定条件，则将各个灵活负荷资源的最新的用电功率作为需求侧资源管理的最优解。
[0052]
第三方面，本技术提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述任一项实施例所述分布式需求侧资源管理方法的步骤。
[0053]
第四方面，本技术提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器；
[0054]
所述存储器中存储有计算机可读指令，所述一个或多个处理器执行时所述计算机可读指令时，执行如上述任一项实施例所述分布式需求侧资源管理方法的步骤。
[0055]
从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：
[0056]
本技术提供的一种分布式需求侧资源管理方法、装置及计算机设备，所述方法包括：获取需求侧各个灵活负荷资源的意愿值、发电功率预测值、通信邻居集合；根据每个灵活负荷资源的意愿值，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初始化；根据各个灵活负荷资源对应的用电功率、发电功率预测值，对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化，分别对每个灵活负荷资源与其对应的通信邻居集合中的各个灵活负荷资源进行信息交换，以对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新，并判断本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的辅助变量是否满足预设的收敛判定条件，若不满足所述收敛判定条件，则更新需求侧各个灵活负荷资源的意愿值，并进入下一次迭代，若满足所述收敛判
定条件，则将各个灵活负荷资源的最新的用电功率作为需求侧资源管理的最优解。在求解电网需求侧资源管理问题的过程中，引入各个灵活负荷资源的意愿值，以实现在灵活负荷资源存在随时加入或退出求解过程的情况下，能够使得可再生能源发电站保持较高的电力消纳效率，提高可再生能源的利用率。
附图说明
[0057]
为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0058]
图1为本技术实施例提供的一种分布式需求侧资源管理方法的流程示意图；
[0059]
图2为本技术实施例提供的对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新的流程示意图；
[0060]
图3为本技术实施例提供的一种分布式需求侧资源管理装置的结构示意图；
[0061]
图4为本技术实施例提供的一种计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0062]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0063]
在其中一个实施例中，本技术提供了一种分布式需求侧资源管理方法，下述实施例以该方法应用于服务器进行说明。可以理解，执行分布式需求侧资源管理方法可以是单个服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群，本技术对此不作具体限制。
[0064]
如图1所示，本技术提供了一种分布式需求侧资源管理方法，所述方法包括：
[0065]
步骤s101：获取需求侧各个灵活负荷资源的意愿值、发电功率预测值、通信邻居集合。
[0066]
其中，灵活负荷资源是指具备可调节能力的用电设备，意愿值用于表示对应的灵活负荷资源是否参与需求侧资源管理，发电功率预测值为对应灵活负荷资源所掌握的可再生能源发电功率预测值，通信邻居集合是指对应的灵活负荷资源能够进行信息交换的其他灵活负荷资源的集合。
[0067]
在本步骤中，当可再生能源的就地消纳效率较低时，可以对需求侧的资源进行管理，以提高能源利用效率，此时，可以通过客户端向服务端发出指令，使得服务端能够响应该指令，并执行分布式需求侧资源管理方法，当服务端接收到指令时，将会获取此时需求侧中每个灵活负荷资源的意愿值、每个灵活负荷资源的发电功率预测值以及每个灵活负荷资源的通信邻居集合，根据获取的数据以便进行后续的迭代更新。
[0068]
步骤s102：根据每个灵活负荷资源的意愿值，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初始化。
[0069]
可以理解的是，根据预设的初始化表达式，能够根据每个灵活负荷资源的意愿值
对其用电功率进行初始化，此时，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初始化可以理解为设置第零次迭代的每个灵活负荷资源的用电功率，以作为第一次迭代的数据基础。
[0070]
步骤s103：根据各个灵活负荷资源对应的用电功率、发电功率预测值，对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化。
[0071]
其中，各个灵活负荷资源对应的用电功率为步骤s102中经过初始化所得到的各个灵活负荷资源对应的用电功率，辅助变量包括单位用电量产生的用电效益的估计值和净用电功率。
[0072]
在本步骤中，根据每个灵活负荷资源对应的用电功率及每个灵活负荷资源对应的发电功率预测值，对每个灵活负荷资源的辅助变量进行初始化，以便为第一次迭代提供数据基础。
[0073]
步骤s104：分别对每个灵活负荷资源与其对应的通信邻居集合中的各个灵活负荷资源进行信息交换，以对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新。
[0074]
对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行更新需要获取该灵活负荷资源的通信邻居集合中每个灵活负荷资源对应的辅助变量，因此，在每次迭代更新前，每个灵活负荷资源需要与其对应的通信邻居集合中的各个灵活负荷资源进行信息交换，以实现对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率的更新。
[0075]
可以理解的是，当完成对每个灵活负荷资源对应的用电功率、辅助变量的初始化后，即可进入迭代更新，根据每个灵活负荷资源本次迭代更新前的一些数据以及信息交换得到的数据，对每个灵活负荷资源的用电功率及辅助变量进行更新。
[0076]
步骤s105：判断本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的辅助变量是否满足预设的收敛判定条件。
[0077]
通过判断每次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的辅助变量是否满足预设的收敛判定条件，以确定是否结束迭代更新。
[0078]
可以理解的是，收敛判定条件可以由电网研发人员根据经验值等等因素进行设置，也可以利用深度学习模型对需求侧资源管理时的收敛判定条件设定进行学习，以确定收敛判定条件，本技术对此不做具体限制。
[0079]
步骤s106：若不满足收敛判定条件，则更新需求侧各个灵活负荷资源的意愿值，并进入下一次迭代。
[0080]
当本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的辅助变量不满足收敛判定条件时，将会重新获取需求侧各个灵活负荷资源的意愿值，并将重新获取的各个灵活负荷资源的意愿值用于更新本次迭代中所用的各个灵活负荷资源的意愿值，即重新获取的各个灵活负荷资源的意愿值作为下一次迭代更新中所使用的各个灵活负荷资源的意愿值。
[0081]
步骤s107：若满足收敛判定条件，则将各个灵活负荷资源的最新的用电功率作为需求侧资源管理的最优解。
[0082]
当本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的辅助变量满足收敛判定条件时，此时，各个灵活负荷资源的最新的用电功率即为需求侧资源管理的最优解，以该最优解对各个灵活负荷资源的用电功率进行调整，能够提高可再生能源的利用率。
[0083]
上述实施例中，包括：获取需求侧各个灵活负荷资源的意愿值、发电功率预测值、通信邻居集合；根据每个灵活负荷资源的意愿值，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初
始化；根据各个灵活负荷资源对应的用电功率、发电功率预测值，对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化，分别对每个灵活负荷资源与其对应的通信邻居集合中的各个灵活负荷资源进行信息交换，以对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新，并判断本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的辅助变量是否满足预设的收敛判定条件，若不满足所述收敛判定条件，则更新需求侧各个灵活负荷资源的意愿值，并进入下一次迭代，若满足所述收敛判定条件，则将各个灵活负荷资源的最新的用电功率作为需求侧资源管理的最优解。在求解电网需求侧资源管理问题的过程中，引入各个灵活负荷资源的意愿值，以实现在灵活负荷资源存在随时加入或退出求解过程的情况下，能够使得可再生能源发电站保持较高的电力消纳效率，提高可再生能源的利用率。
[0084]
在其中一个实施例中，根据每个灵活负荷资源的意愿值，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初始化的表达式为：
[0085][0086]
式中，pi(0)为灵活负荷资源i对应的用电功率，si(0)为灵活负荷资源i对应的未经过更新的意愿值，si(0)为1时表示灵活负荷资源i愿意参与需求侧资源管理，si(0)为0时表示灵活负荷资源i不愿意参与需求侧资源管理，为用电功率的下限，为用电功率的上限，和均为预设值。
[0087]
可以理解的是，当灵活负荷资源i愿意参与需求侧资源管理时，即si(0)＝1，此时，可以在由和构成的范围中随机选取一个数值作为灵活负荷资源i的用电功率，也可以预先设定某种策略，以确定选取的用电功率的数值。
[0088]
在其中一个实施例中，辅助变量包括单位用电量产生的用电效益的估计值和净用电功率；根据各个灵活负荷资源对应的用电功率、发电功率预测值，对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化，包括：
[0089]
按以下表达式对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化：
[0090]
λi(0)＝ui′
(pi(0))
[0091][0092]
式中，λi(0)为灵活负荷资源i对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，pi(0)为灵活负荷资源i对应的用电功率，ui为预设的用电效益函数，其自变量和因变量分别为用电功率和用电效益，ρi(0)为灵活负荷资源i对应的净用电功率，为灵活负荷资源i掌握的可再生能源发电功率预测值，即发电功率预测值。
[0093]
可以理解的是，ui′
(pi(0))表示自变量为pi(0)时，ui的一阶导数。
[0094]
如图2所示，在其中一个实施例中，辅助变量包括单位用电量产生的用电效益的估计值和净用电功率；对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新，包括：
[0095]
步骤s201：获取预设步长、决策变量及用电效益函数。
[0096]
其中，预设步长是指在某个方向上前进的距离，决策变量是指用于优化和决策问题的一种变量，决策变量代表了一个可以控制的输入，而在给定约束条件下，决策变量的不
同取值可以导向不同的结果。在本方案的需求侧资源管理中，决策变量的目标是使得可再生能源的利用率最大化，用电效益函数的y轴代表用户用电产生的用电效益，单位为元(￥)，x轴代表用电功率，单位为瓦特(w)。
[0097]
步骤s202：根据本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源的通信邻居集合中各个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率和预设步长，更新每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值。
[0098]
其中，单位用电量产生的用电效益可以理解为单位用电量产生的电费，净用电功率为总用电功率与总发电功率的差值。
[0099]
步骤s203：根据本次迭代更新后的每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的意愿值、决策变量及用电效益函数，更新每个灵活负荷资源的用电功率。
[0100]
步骤s204：根据本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的用电功率及本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率，更新每个灵活负荷资源对应的净用电功率。
[0101]
可以理解的是，在对用电功率进行更新时，加入了每个灵活负荷资源的意愿值这一变量，允许灵活负荷资源随时加入或退出电网需求侧管理问题的求解过程，且保证对需求侧管理问题求解的最优性，进一步地提高可再生能源的利用率。
[0102]
在其中一个实施例中，根据本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源的通信邻居集合中各个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率和预设步长，更新每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，包括：
[0103]
按照以下表达式更新每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益：
[0104][0105]
式中，k表示本次迭代更新的轮次，λi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i的单位用电量产生的用电效益的估计值，λi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，λj(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源j对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，ρi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的净用电功率，η为预设步长，a
ii
为本次迭代更新中，灵活负荷资源i对应的权重，a
ij
为本次迭代更新中，灵活负荷资源i对应的通信邻居集合中灵活负荷资源j对应的权重，其中，a
ii
和a
ij
的确定公式为：
[0106][0107]
式中，x为权重a的左下标，y为权重a的右下标，为灵活负荷资源x对应的通信邻
居集合，为灵活负荷资源x对应的通信邻居集合中的灵活负荷资源的数量。
[0108]
更进一步地，ρi(k)指示了对单位用电量产生的用电效益的估计值这一参数的寻优方向，而η可以理解为在此寻优方向上前进的距离。
[0109]
示例性地，将a
ij
代入上述公式中可知：x＝i，y＝j，那么a
ij
可以表示为：
[0110][0111]
在其中一个实施例中，根据本次迭代更新后的每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的意愿值、决策变量及用电效益函数，更新每个灵活负荷资源的用电功率，包括：
[0112]
按照以下表达式更新每个灵活负荷资源对应的用电功率：
[0113][0114][0115]
式中，k表示本次迭代更新的轮次，pi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的用电功率，λi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i的单位用电量产生的用电效益的估计值，pi为决策变量，ui为预设的用电效益函数，其自变量和因变量分别为用电功率和用电效益，si(k)为在本次迭代更新前，灵活负荷资源i的意愿值，为用电功率的下限，为用电功率的上限，和均为预设值。
[0116]
可以理解的是，argmin函数的一般用法为表示目标函数取最小值时的变量值，例如：argmin
x
(f(x))表示目标函数f(x)取最小值时，x的值。
[0117]
在其中一个实施例中，根据本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的用电功率及本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率，更新每个灵活负荷资源对应的净用电功率，包括：
[0118]
按照以下表达式更新每个灵活负荷资源对应的净用电功率：
[0119][0120]
式中，k表示本次迭代更新的轮次，ρi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的净用电功率，ρi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的净用电功率，ρj(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源j对应的净用电功率，pi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的用电功率，pi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的用电功率，b
ii
为本次迭代更新中，灵活负荷资源i对应的权重，b
ij
为本次迭代更新中，灵活负荷资源i对应的通信邻居集合中灵活负荷资源j对应的权重，其中，b
ii
和b
ij
的确定公式为：
[0121]
[0122]
式中，x为权重b的左下标，y为b权重的右下标，为灵活负荷资源y对应的通信邻居集合，为灵活负荷资源y对应的通信邻居集合中的灵活负荷资源的数量。
[0123]
示例性地，将b
ij
代入上述公式中可知：x＝i，y＝j，那么b
ij
可以表示为：
[0124][0125]
在其中一个实施例中，辅助变量包括单位用电量产生的用电效益的估计值和净用电功率；收敛判定条件为：
[0126][0127]
式中，k表示本次迭代更新的轮次，∈
λ
为第一预设阈值，∈
ρ
为第二预设阈值，λi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i的单位用电量产生的用电效益的估计值，λi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，ρi(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的净用电功率，ρi(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的净用电功率。
[0128]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0129]
下面对本技术实施例提供的分布式需求侧资源管理装置进行描述，下文描述的分布式需求侧资源管理装置与上文描述的分布式需求侧资源管理方法可相互对应参照。
[0130]
如图3所示，本技术提供了一种分布式需求侧资源管理装置300，所述装置包括：
[0131]
数据获取模块301，用于获取需求侧各个灵活负荷资源的意愿值、发电功率预测值、通信邻居集合；
[0132]
第一初始化模块302，用于根据每个灵活负荷资源的意愿值，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初始化；
[0133]
第二初始化模块303，用于根据各个灵活负荷资源对应的用电功率、发电功率预测值，对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化；
[0134]
迭代更新模块304，用于分别对每个灵活负荷资源与其对应的通信邻居集合中的各个灵活负荷资源进行信息交换，以对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新，并判断本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的辅助变量是否满足预设的收敛判定条件；
[0135]
第一判断模块305，用于若不满足收敛判定条件，则更新需求侧各个灵活负荷资源的意愿值，并进入下一次迭代；
[0136]
第二判断模块306，用于若满足收敛判定条件，则将各个灵活负荷资源的最新的用电功率作为需求侧资源管理的最优解。
[0137]
在其中一个实施例中，迭代更新模块包括：
[0138]
数据获取子模块，用于获取预设步长、决策变量及用电效益函数；
[0139]
用电效益更新子模块，用于根据本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源的通信邻居集合中各个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率和预设步长，更新每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值；
[0140]
用电功率更新子模块，用于根据本次迭代更新后的每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的意愿值、决策变量及用电效益函数，更新每个灵活负荷资源的用电功率；
[0141]
净用电功率更新子模块，用于根据本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的用电功率及本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率，更新每个灵活负荷资源对应的净用电功率。
[0142]
上述分布式需求侧资源管理装置中各个模块的划分仅仅用于举例说明，在其他实施例中，可将分布式需求侧资源管理装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述分布式需求侧资源管理装置的全部或部分功能。上述分布式需求侧资源管理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0143]
在一个实施例中，本技术还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述分布式需求侧资源管理方法的步骤。
[0144]
在一个实施例中，本技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述分布式需求侧资源管理方法的步骤。
[0145]
示意性地，如图4所示，图4为本技术实施例提供的一种计算机设备的内部结构示意图，该计算机设备400可以被提供为一服务器。参照图4，计算机设备400包括处理组件402，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器401所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件402的执行的指令，例如应用程序。存储器401中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件402被配置为执行指令，以执行上述任意实施例的分布式需求侧资源管理方法。
[0146]
计算机设备400还可以包括一个电源组件403被配置为执行计算机设备400的电源管理，一个有线或无线网络接口404被配置为将计算机设备400连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口405。计算机设备400可以操作基于存储在存储器401的操作系统，例如windows server tm、mac os xtm、unix tm、linux tm、free bsdtm或类似。
[0147]
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备
可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0148]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应当理解的是，术语“包括/包含”或“具有”等指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的存在，但是不排除存在或添加一个或更多个其他特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的可能性，同时，在本说明书中使用的术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
[0149]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且相同相似部分互相参见即可。
[0150]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种分布式需求侧资源管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取需求侧各个灵活负荷资源的意愿值、发电功率预测值、通信邻居集合；根据每个灵活负荷资源的意愿值，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初始化；根据各个灵活负荷资源对应的用电功率、发电功率预测值，对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化；分别对每个灵活负荷资源与其对应的通信邻居集合中的各个灵活负荷资源进行信息交换，以对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新，并判断本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的辅助变量是否满足预设的收敛判定条件；若不满足所述收敛判定条件，则更新需求侧各个灵活负荷资源的意愿值，并进入下一次迭代；若满足所述收敛判定条件，则将各个灵活负荷资源的最新的用电功率作为需求侧资源管理的最优解。2.根据权利要求1所述的分布式需求侧资源管理方法，其特征在于，所述根据每个灵活负荷资源的意愿值，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初始化的表达式为：式中，p
i
(0)为灵活负荷资源i对应的用电功率，s
i
(0)为灵活负荷资源i对应的未经过更新的意愿值，s
i
(0)为1时表示灵活负荷资源i愿意参与需求侧资源管理，s
i
(0)为0时表示灵活负荷资源i不愿意参与需求侧资源管理，为用电功率的下限，为用电功率的上限，和均为预设值。3.根据权利要求1所述的分布式需求侧资源管理方法，其特征在于，所述辅助变量包括单位用电量产生的用电效益的估计值和净用电功率；所述根据各个灵活负荷资源对应的用电功率、发电功率预测值，对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化，包括：按以下表达式对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化：λ
i
(0)＝u
i
′
(p
i
(0))ρ
i
(0)＝p
i
(0)-g
ires
式中，λ
i
(0)为灵活负荷资源i对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，p
i
(0)为灵活负荷资源i对应的用电功率，u
i
为预设的用电效益函数，其自变量和因变量分别为用电功率和用电效益，ρ
i
(0)为灵活负荷资源i对应的净用电功率，为灵活负荷资源i掌握的可再生能源发电功率预测值，即发电功率预测值。4.根据权利要求1所述的分布式需求侧资源管理方法，其特征在于，所述辅助变量包括单位用电量产生的用电效益的估计值和净用电功率；所述对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新，包括：获取预设步长、决策变量及用电效益函数；根据本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源的通信邻居集合中各个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率和所述
预设步长，更新每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值；根据本次迭代更新后的每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的意愿值、所述决策变量及所述用电效益函数，更新每个灵活负荷资源的用电功率；根据本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的用电功率及本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率，更新每个灵活负荷资源对应的净用电功率。5.根据权利要求4所述的分布式需求侧资源管理方法，其特征在于，所述根据本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源的通信邻居集合中各个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率和所述预设步长，更新每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，包括：按照以下表达式更新每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益：式中，k表示本次迭代更新的轮次，λ
i
(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i的单位用电量产生的用电效益的估计值，λ
i
(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，λ
j
(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源j对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，ρ
i
(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的净用电功率，η为预设步长，a
ii
为本次迭代更新中，灵活负荷资源i对应的权重，a
ij
为本次迭代更新中，灵活负荷资源i对应的通信邻居集合中灵活负荷资源j对应的权重，其中，a
ii
和a
ij
的确定公式为：式中，x为权重a的左下标，y为权重a的右下标，为灵活负荷资源x对应的通信邻居集合。6.根据权利要求4所述的分布式需求侧资源管理方法，其特征在于，所述根据本次迭代更新后的每个灵活负荷资源对应的单位用电量产生的用电效益的估计值、本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的意愿值、所述决策变量及所述用电效益函数，更新每个灵活负荷资源的用电功率，包括：按照以下表达式更新每个灵活负荷资源对应的用电功率：按照以下表达式更新每个灵活负荷资源对应的用电功率：式中，k表示本次迭代更新的轮次，p
i
(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的用电功率，λ
i
(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i的单位用电量产生的用电效益的估计值，p
i
为决策变量，u
i
为预设的用电效益函数，其自变量和因变量分别为用电功率和用电效
益，s
i
(k)为在本次迭代更新前，灵活负荷资源i的意愿值，为用电功率的下限，为用电功率的上限，和均为预设值。7.根据权利要求4所述的分布式需求侧资源管理方法，其特征在于，所述根据本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的用电功率及本次迭代更新前每个灵活负荷资源对应的净用电功率，更新每个灵活负荷资源对应的净用电功率，包括：按照以下表达式更新每个灵活负荷资源对应的净用电功率：式中，k表示本次迭代更新的轮次，ρ
i
(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的净用电功率，ρ
i
(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的净用电功率，ρ
j
(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源j对应的净用电功率，p
i
(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的用电功率，p
i
(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的用电功率，b
ii
为本次迭代更新中，灵活负荷资源i对应的权重，b
ij
为本次迭代更新中，灵活负荷资源i对应的通信邻居集合中灵活负荷资源j对应的权重，其中，b
ii
和b
ij
的确定公式为：式中，x为权重b的左下标，y为b权重的右下标，为灵活负荷资源y对应的通信邻居集合。8.根据权利要求1至7任一项所述的分布式需求侧资源管理方法，其特征在于，所述辅助变量包括单位用电量产生的用电效益的估计值和净用电功率；所述收敛判定条件为：式中，k表示本次迭代更新的轮次，∈
λ
为第一预设阈值，∈
ρ
为第二预设阈值，λ
i
(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i的单位用电量产生的用电效益的估计值，λ
i
(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的单位用电量产生的用电效益的估计值，ρ
i
(k+1)为本次迭代更新后，灵活负荷资源i对应的净用电功率，ρ
i
(k)为本次迭代更新前，灵活负荷资源i对应的净用电功率。9.一种分布式需求侧资源管理装置，其特征在于，所述装置包括：数据获取模块，用于获取需求侧各个灵活负荷资源的意愿值、发电功率预测值、通信邻居集合；第一初始化模块，用于根据每个灵活负荷资源的意愿值，对每个灵活负荷资源的用电功率进行初始化；第二初始化模块，用于根据各个灵活负荷资源对应的用电功率、发电功率预测值，对每个灵活负荷资源对应的辅助变量进行初始化；迭代更新模块，用于分别对每个灵活负荷资源与其对应的通信邻居集合中的各个灵活
负荷资源进行信息交换，以对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新，并判断本次迭代更新前后的每个灵活负荷资源对应的辅助变量是否满足预设的收敛判定条件；第一判断模块，用于若不满足所述收敛判定条件，则更新需求侧各个灵活负荷资源的意愿值，并进入下一次迭代；第二判断模块，用于若满足所述收敛判定条件，则将各个灵活负荷资源的最新的用电功率作为需求侧资源管理的最优解。10.一种计算机设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器，以及存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行时，执行如权利要求1至8任一项所述分布式需求侧资源管理方法的步骤。

技术总结
本申请提供的一种分布式需求侧资源管理方法、装置及计算机设备，方法包括：获取需求侧各个灵活负荷资源的意愿值、发电功率预测值、通信邻居集合，以对每个灵活负荷资源的用电功率、辅助变量进行初始化，分别对每个灵活负荷资源与其对应的通信邻居集合中的各个灵活负荷资源进行信息交换，以对每个灵活负荷资源对应的辅助变量、用电功率进行迭代更新，并判断本次迭代更新是否满足收敛判定条件，若不满足，则更新需求侧各个灵活负荷资源的意愿值，并进入下一次迭代，若满足，则将各个灵活负荷资源的最新的用电功率作为需求侧资源管理的最优解。在灵活负荷资源存在随时加入或退出求解过程的情况下，使得可再生能源发电站保持较高的电力消纳效率。高的电力消纳效率。高的电力消纳效率。


技术研发人员：喻磊 谈竹奎 刘胤良 王扬 林心昊 肖小兵 蔡永翔 段舒尹 徐敏 郝树青 李跃 徐玉韬 冯起辉 欧阳广泽 原吕泽芮
受保护的技术使用者：贵州电网有限责任公司
技术研发日：2023.07.21
技术公布日：2023/10/20