申请/专利权人：华北电力大学;北京工业大学;北京新源智慧互联科技有限公司;国网冀北电力有限公司经济技术研究院

申请日：2023-11-27

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117293885B

主分类号：G06Q50/06

分类号：G06Q50/06;H02J3/32;H02J3/14;H02J3/46;H02J15/00;H02J3/00;G06Q10/0631

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.01.12#实质审查的生效;2023.12.26#公开

摘要：本发明涉及一种考虑不确定性的海岛微能网多目标调度优化方法和装置，属于电力技术领域，解决如何提高海岛可再生资源的利用率，缓解淡水匮乏的问题。方法包括基于海岛微能网的出力设备系统、DHS、BCS、储能及余热锅炉和分时电价与激励政策调整用电系统分别建立相应的系统模型；基于运行成本和环境成本最小构建多目标调度优化函数；基于系统模型确定多目标调度优化函数的多个约束条件，包括改进的能量平衡、出力设备、DHS、BCS、储能及余热锅炉和需求响应约束；基于多目标调度优化函数和风光出力不确定性构建随机调度优化模型，通过拉丁超立方抽样LHS、场景消减和鲁棒随机优化确定风光出力不确定性。实现可再生能源的可持续和能源结构的清洁低碳转型。

主权项：1.一种考虑不确定性的海岛微能网多目标调度优化方法，其特征在于，包括：基于海岛微能网的出力设备系统、海水淡化耦合制氢系统DHS、生物质废能转化系统BCS、储能及余热锅炉系统和分时电价与激励政策调整用电系统分别建立相应的系统模型；基于运行成本最小和环境成本最小构建多目标调度优化函数；基于所述系统模型确定所述多目标调度优化函数的多个约束条件，所述多个约束条件包括改进的能量平衡约束、出力设备约束、海水淡化耦合制氢系统DHS约束、生物质废能转化系统BCS约束、储能及余热锅炉约束和需求响应约束；以及基于所述多目标调度优化函数及其约束条件，以及风光出力不确定性构建随机调度优化模型，基于所述随机调度优化模型进行海岛微能网多目标调度优化；其中，通过拉丁超立方抽样LHS、场景消减和鲁棒随机优化确定所述风光出力不确定性，采用拉丁超立方抽样LHS与基于改进概率距离的场景削减技术模拟风光出力随机特点，然后利用鲁棒随机优化方法刻画不确定性变量提高变量的预测精准度；其中，通过拉丁超立方抽样LHS、场景消减和鲁棒随机优化确定所述风光出力不确定性包括：利用所述拉丁超立方抽样LHS对风光出力场景的随机变量进行分层随机抽样以生成R个抽样场景数；基于改进概率距离对所述R个抽样场景数进行消减，以最小化消减后的场景与初始场景的概率距离；基于消减后的所有场景计算风光出力上限和风光出力下限；以及基于风光出力总值、所述风光出力上限和所述风光出力下限确定所述风光出力不确定性；其中，利用所述拉丁超立方抽样LHS对风光出力场景的随机变量进行分层随机抽样以生成R个抽样场景数包括：假设风光出力场景的随机变量为Xe，且随机变量的累积概率分布Ye为： ；设采样规模为R，将曲线FeXe的纵轴分成R个等间距不重叠的区间，其中，累积概率分布的变化范围为[0,1]，每个区间的长度为1R；在每个区间内进行完全随机抽样，将纵坐标值带入累积概率分布函数Ye的反函数，得到Xe的第r个采样值： ；将随机变量Xe的R个采样值排成一行，所有采样值Xe,R构成初始样本矩阵X，其中，X为以下R×R阶矩阵： ；将所述初始样本矩阵随机排序各行以生成R个场景；其中，基于改进概率距离对所述R个抽样场景数进行消减，以最小化消减后的场景与初始场景的概率距离包括：步骤1：假设对风光随机变量进行所述拉丁超立方抽样LHS之后，生成R个场景，计算集合中每对场景的二范数： ；其中，分别为第u、w个场景中的第d个值；步骤2：假设每个场景发生的概率p相同；步骤3：找出所有场景中每对场景（au,aw）的二范数与场景au发生概率pu乘积的最小值的集合： ；根据其概率距离对所述集合中的元素进行从小到大排序；步骤4：削减排序元素中的前V个满足以下式的场景； ；其中，为削减场景发生的概率，为场景发生的概率；步骤5：求出与被削减场景概率距离最小的场景，然后更新场景概率，其中，更新的场景概率等于场景原始概率加上被削减场景概率，最后更新场景集合中的元素数量；步骤6：重复步骤2至步骤5，当更新的场景集合中的元素数量满足人为设定的剩余场景数时，停止运行并生成消减后的所有场景；否则，继续削减。

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