申请/专利权人：西安理工大学

申请日：2020-09-18

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112257229B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06Q50/06;H02J3/00;H02J3/46;G06F111/04;G06F113/04;G06F113/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.02.09#实质审查的生效;2021.01.22#公开

摘要：本发明公开了一种微网两阶段鲁棒调度方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、设计微网系统日前调度总运行成本最小的目标函数，构建预调度阶段优化模型；步骤2、考虑源荷侧不确定性，构建再调度阶段优化模型；微网数据收集及初始化算法参数；步骤3、利用列约束生成算法求解上述微网两阶段鲁棒优化模型，判断最优值上界与目标函数值下界差是否小于允许收敛偏差，若满足则停止迭代，输出最优调度方案，完成调度；否则，继续寻优直至算法收敛，在保证微网调度的经济性和鲁棒性前提下，能够保证系统降低弃风减载风险。

主权项：1.一种微网两阶段鲁棒调度方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、设计微网系统日前调度总运行成本最小的目标函数，构建预调度阶段优化模型；具体按照以下步骤实施：步骤1.1、根据风力发电和负荷的预测值，设计微网系统日前调度总运行成本最小的目标函数；微网预调度阶段模型的目标函数为minf＝CMG+CESS+CRes+CDR+Cgrid1 式1和式2中，t为调度时段，T为总调度周期；CMG为微燃机发电成本；CES为储能充放电成本；CRes为微网备用容量配置费用；CDR为需求响应负荷调度费用；Cgrid为向配网购电成本；mMG为微燃机单位发电成本系数，PMG,t为微燃机出力；mES为储能单位充放电系数，为储能充放电功率；为微燃机上下备用容量配置价格，为微燃机上下备用容量；为配电网上行单位备用容量费用，为配电网上行单位备用容量；mDR为需求响应单位成本系数，PDR,t、为需求响应实际调度期望用电功率；Pimp,t为微网向配网购电功率，λt为配网日前交易的分时电价；Δt为调度步长；步骤1.2、构建包含日前调度总运行成本最小目标，并考虑微网各电力单元输出功率上限和下限约束、储能单元约束和系统功率平衡约束的预调度阶段优化模型；约束具体如下：微型燃气轮机输出功率约束： 式3中，为微燃机最小最大输出功率；RMG为微燃机最大爬坡功率；储能单元约束： 式4中，为最大充放电功率；为充放电状态；η为充放电效率；ESt为剩余容量；ESmin、ESmax为最大最小剩余容量；需求响应负荷约束： 式5中，DDR为总用电需求；为最小最大用电需求；向配电网购电约束： 式6中，为微网与配网交互功率的最大值；系统备用容量约束： 式7中，微燃机和配网传输电能为上行备用容量，微燃机作为下行备用容量；系统功率平衡约束： 式8中，Pwt,t为t时刻风电的输出功率；L为所有类型负荷的集合，Pl,t为t时刻总负荷功率；步骤1.3、将建立的预调度阶段优化模型中的非线性方程线性化；线性化后的需求响应负荷成本函数为： 步骤2、考虑源荷侧不确定性，构建再调度阶段优化模型；微网数据收集及初始化算法参数；所述步骤2中构建再调度阶段优化模型具体按照以下步骤实施：步骤2.1、以最恶劣场景为基础，调节设置上下行备用容量，设计微网弃风成本和切负荷成本之和最小的目标函数；微网再调度阶段经济调度的目标函数为 式11中，为弃风惩罚成本，为切负荷惩罚成本；步骤2.2、构建弃风成本和切负荷成本之和最小的目标函数，并考虑风电负荷的不确定性变量约束、弃风和切负荷量约束和备用容量调节约束的再调度阶段优化模型；约束具体如下：风电负荷的不确定性变量约束： 式12中，uwt,t与uload,t为风电和负荷不确定变量；为风电和负荷预测值；为不确定变量的最大波动量；为不确定变量的辅助变量；Γwt与Γload分别为风电和负荷功率的不确定预算参数；因为线性规划最优解取于多面体变量的边界处，则本文的最优解应取于不确定变量波动范围的边界，将式12简化为式13； 式13中，若则不确定变量取波动区间的上界，则表示取波动区间的下界，对负荷不确定变量同理；弃风和切负荷量约束： 式14中，为弃风量，为切负荷量；备用容量调节约束： 式15中，分别为微燃机实际提供的上、下备用容量；为配电网实际提供的上备用容量；分别为微燃机预调度阶段提供的上、下备用容量；为配电网预调度阶段提供的上备用容量；再调度阶段功率平衡约束 步骤2.3、采用对偶理论将构建的再调度阶段优化模型对偶为一个最大化max模型并线性化处理；对偶后的max模型为： 式17中，w1、w2、w3分别是m1维、m2维、m3维行向量，是原问题的对偶变量；再将max模型线性化为： 式18和式19为引入的辅助变量与原变量的关系；πmax为对偶变量的最大值；步骤3、利用列约束生成算法求解上述微网两阶段鲁棒优化模型，判断最优值上界与目标函数值下界差是否小于允许收敛偏差，若满足则停止迭代，输出最优调度方案，完成调度；否则，继续寻优直至算法收敛。

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百度查询： 西安理工大学 一种微网两阶段鲁棒调度方法

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