申请/专利权人：山东理工大学

申请日：2023-11-14

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN117252034B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06N7/01;G06Q10/0631;G06Q50/06;G06F111/04;G06F113/04;G06F111/06;G06F119/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.02#授权;2024.01.05#实质审查的生效;2023.12.19#公开

摘要：本发明属于配电网储能规划技术领域，具体涉及一种基于鲁棒优化和需量防守的共享租赁储能双层规划模型，构建过程包括：S1、基于鲁棒信息间隙决策理论，构建上层的鲁棒IGDT优化模型；S2、基于分布式模型预测控制DMPC，构建下层的滚动优化模型；S3、推导基于一致性理论的同步交替方向乘子法SADMM；S4、对上下两层进行迭代优化求解，得到共享租赁储能最优规划结果。本发明构建了共享租赁储能双层规划模型，利用上下两层迭代优化求解，得到共享租赁储能最优规划结果，能够实现灵活的共享租赁储能容量配置，降低了净负荷不确定性的影响，提高了需量防守能力，增强了系统的整体经济性，可在保证园区运行经济性的同时，保证工业园区的需量防守。

主权项：1.一种基于鲁棒优化和需量防守的共享租赁储能双层规划模型，其特征在于构建过程包括以下步骤：S1、基于鲁棒信息间隙决策理论，构建上层的鲁棒IGDT优化模型，构建方法为：S11、在两部制电价下，建立确定性环境下以总成本最小化为目标的工业园区共享租赁储能规划模型；S12、对工业园区共享租赁储能规划模型设定约束；S13、结合工业园区共享租赁储能规划模型和IGDT理论，建立IGDT共享租赁储能规划模型；S14、利用鲁棒的IGDT方法，将IGDT共享租赁储能规划模型的目标函数转化，最终得到不确定环境下的鲁棒IGDT优化模型；S2、基于分布式模型预测控制DMPC，构建下层的滚动优化模型，构建方法为，结合DMPC的特性，将鲁棒IGDT优化模型的目标函数进一步改写；S3、推导基于一致性理论的同步交替方向乘子法SADMM；S4、对上下两层进行迭代优化求解，得到共享租赁储能最优规划结果；所述的S11中，工业园区共享租赁储能规划模型的构建方法为：总成本C由微燃机MT的运营成本、与电网交易的净成本、以及共享租赁储能的租赁成本组成，具体表达如公式（1）所示： ；式中：式中：1a代表MT的运营成本，是用户i的MT的成本系数，是用户i的MT在时刻t的输出功率；T、N和分别是优化时刻、用户的数量和时间间隔；（1b）表示与电网交易的净成本，、和分别是分时电价、需量电价和上网电价；、和分别是在时刻t的购买功率、需量功率和上网功率；1c代表共享租赁储能的租赁成本，、和分别为共享租赁储能的运维、功率租赁和容量租赁的成本系数，分别是t时刻共享租赁储能的放电和充电功率，分别为共享租赁储能的最大功率和容量；所述的S12中，约束包括分布式发电的运行约束和功率平衡约束：S121、分布式发电的运行约束为： ；式中：2a代表第i个用户的MT输出功率限制，分别为用户i的MT输出功率的上限和下限；2b和2c分别是共享租赁储能的充电和放电功率限制，分别为共享租赁储能充电功率的上下限，共享租赁储能放电功率的上下限；2d确保共享租赁储能的充放电不能同时进行；2e和2f分别是共享租赁储能的功率和容量约束，SOE（t）、SOC（t）分别是在t时刻共享租赁储能的能量状态和荷电状态；2g表示t时刻的共享租赁储能的能量与时刻的充放电有关,分别是共享租赁储能的充电和放电的效率；2h代表共享租赁储能的剩余电量需在0.2和1之间；2i表明在一个优化周期内共享租赁储能的充放电量应保持一致；S122、功率平衡约束为： ；式中：3a和3b分别表示工业园区和用户的功率平衡；、和分别表示在t时刻第i个用户的交换功率、负荷需量和光伏出力；所述的S13中，IGDT共享租赁储能规划模型的构建方法为：S131、IGDT共享租赁储能规划模型由系统模型和不确定模型组成，设定C（X，d）为系统模型的目标函数，系统模型包含等式约束G（X，d）=0和不等式约束B（X，d）≥0，优化问题表示为： （4）；式中：X、d分别为系统模型的不确定性变量、决策变量，U是不确定性集；S132、变量的不确定性通表示为： （5）；式中：α、分别为不确定性半径和不确定性变量的最大期望值；S133、以最大化不确定性参数的取值范围为目标，建立不确定模型，优化结果不差于预期值： （6）；式中：代表不确定性变量的最大偏差，C0、CC分别是确定性环境下的最优成本和决策者所能接受的最大成本预期值，β是由决策者制定的风险规避因子，为决策者能够接受的成本偏差度；S134、当IGDT共享租赁储能规划模型同时应用到多个用户处理不确定性时，IGDT共享租赁储能规划模型变为： （7）；式中：、和分别是第i个用户的不确定性半径、净负荷和净负荷的最大期望值；所述的S14中，目标函数转化过程为：S141、利用鲁棒优化思想，将目标函数转化为；S142、在公式7中，净负荷的需量越高，工业园区的能耗越大，此时共享租赁储能的规划成本最大，其中的公式转化成；S143、不确定环境下的鲁棒IGDT优化模型最终表示为： （8）；所述的S2中，构建下层的滚动优化模型时，将鲁棒IGDT优化模型的目标函数进一步改写的过程为：结合DMPC的特性建立预测时域为H的DMPC需量防守滚动优化模型，目标函数改写为： （9）；式中：代表在t时刻第m个子系统DMPC需量防守模型的目标函数，子系统包括电网、MT和共享租赁储能；表示第m个子系统功率组成的向量，子系统为电网时其包括、，子系统为MT时，其为，子系统为共享租赁储能时，其包括、；、分别为滚动优化模型的购买功率、上网功率，为滚动优化模型中用户i的MT的功率，、分别为滚动优化模型的共享租赁储能的放电、充电功率。

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百度查询： 山东理工大学 基于鲁棒优化和需量防守的共享租赁储能双层规划模型

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