申请/专利权人：西安理工大学

申请日：2021-07-29

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113642165B

主分类号：G06F30/18

分类号：G06F30/18;G06Q10/0631;G06Q50/06;G06F111/10;G06F113/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.11.30#实质审查的生效;2021.11.12#公开

摘要：本发明公开了考虑需求侧不确定性的电‑气耦合配网的分布式优化方法，本发明针对电‑气综合配网，研究考虑需求侧不确定性的电‑气耦合能源配网分布式优化，分别用某一区间的一个随机数表示可转移负荷、可削减负荷和可转换负荷的不确定性，在此基础之上，利用综合需求响应实现负荷曲线的削锋填谷，并将配电网和配气网作为不同的运行主体，考虑到各主体数据的隐私性，使用分布式的求解方法，在提升系统经济性的同时，平滑了系统的负荷曲线，缓解了用能压力并促进了风电资源的利用。

主权项：1.考虑需求侧不确定性的电-气耦合配网的分布式优化方法，其特征在于，具体操作过程包括如下步骤：步骤1：建立电网可转移负荷、可削减负荷以及可转换负荷的数学模型，进一步地，给出几种灵活性负荷的不确定性表达式；步骤1中，主要包括电转气、燃气轮机和储气罐数学模型以及与配电网和配气网有关的安全运行约束，其配电网和配气网的优化目标为： 式1中，t为调度时间段索引，tl为可转换负荷用户索引，T为总调度时段，NTL为可转换负荷用户总数；F1和F2分别为配电网和配气网的基础运行成本，其中可转移负荷与可削减负荷已经分别转化为电网和气网的运行成本包含在F1和F2中；为可被替代为气负荷的可转换电负荷量；为可被替代为电负荷的可转换气负荷量；γtl,t为有关可转换负荷的拉格朗日一次惩罚系数；λtl,t为有关可转换负荷的拉格朗日二次惩罚系数；可转移负荷、可削减负荷以及可转换负荷受用户心理的影响，呈现一定的不确定性，其表达式如下：可转移负荷： kup为线性区波动区间随价格变化的斜率；kdown为饱和区波动区间随价格变化的斜率；为负荷转移率的最大波动区间；为可转移需求响应量误差；εSL,t为可转移需求响应量误差最大值；为可转移负荷最终响应值；PL,t为基础负荷值；Δmt为价格变化量；Δm1为最大波动区间点；为价格变化最大值；可削减负荷： 为可削减需求响应量误差；εCL,t为可削减需求响应量误差最大值；为用户实际响应容量；kCL为可削减响应系数；可转换负荷：电-气耦合的能源系统中，电能和天然气能之间的关系如式8和9： 其中，为电负荷需求响应后的负荷；为参与可转移和可削减需求响应后的电负荷；为可替代负荷随机变量；为气负荷需求响应后的负荷；为参与可转移和可削减需求响应后的气负荷；χeg为电-气能源转换系数；当为正时表示电负荷由气负荷替代，当为负时表示气负荷由电负荷替代，其中，如式10， LTL,t为可替代负荷应该响应量；为可替代负荷相应误差的模糊量，其模糊表示如下： 其中，kTL为可替代响应系数；经过三种需求响应后的实际电气负荷分别如下： 其中，为电负荷量，为气负荷量，为可转移电负荷的最终响应量，为可转移气负荷的最终响应量，为用户实际气负荷响应量；步骤2：建立电-气耦合能源配网，初始化配电网和配气网的系统参数，设定迭代求解的最大优化迭代次数；步骤3：先利用CPLEX求解器独立求解配电网和配气网的优化模型，得到电气两网的耦合变量，然后使用分布式优化算法，对电气两网优化模型进行迭代求解；步骤4：根据步骤3中所获得的耦合变量信息判断是否满足收敛条件或达到最大迭代次数；若收敛或达到最大迭代次数，则输出最终结果，否则返回步骤3进行下一次迭代；步骤4中，需要满足耦合变量约束，具体表达式如下： 具体实施时，耦合变量及系统成本需满足最小收敛约束，具体表达式如下： 其中，Fe,t指配电网总体运行成本，Fgas,t指配气网总体运行成本，ε1与ε2为收敛性阈值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安理工大学 考虑需求侧不确定性的电-气耦合配网的分布式优化方法

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