本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)調(diào)度，特別是一種基于概率化的主配網(wǎng)協(xié)同分布魯棒優(yōu)化調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、為解決全球日益嚴(yán)重的能源短缺和氣候變化問題，將可再生能源(res)接入電力系統(tǒng)是一種緩解能源危機(jī)和提升環(huán)境保護(hù)的有效解決方案。隨著分布式可再生能源(如太陽能和風(fēng)能)的快速發(fā)展和廣泛集成，電力系統(tǒng)的運(yùn)行特性發(fā)生了深刻變化。例如，分布式可再生能源的并網(wǎng)可以減少配電網(wǎng)對集中供電的依賴，有時(shí)配電網(wǎng)甚至可以向輸電網(wǎng)供電；分布式可再生能源輸出的不確定性給電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行帶來了巨大挑戰(zhàn)，甚至?xí)?dǎo)致局部電力失衡。

2、在傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)中，主配網(wǎng)分別管理著高壓輸電網(wǎng)和低壓配電網(wǎng)，兩者之間存在著相對獨(dú)立的調(diào)度和運(yùn)行，不能充分利用發(fā)電資源，造成資源浪費(fèi)和額外成本。在新型電力系統(tǒng)建設(shè)背景下，輸電系統(tǒng)和配電系統(tǒng)的協(xié)調(diào)運(yùn)行是多級電網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)發(fā)電資源優(yōu)化配置的有效策略，可提高分布式可再生能源的消納。然而，由于可再生能源出力的時(shí)序性和波動性，主配網(wǎng)之間的協(xié)同調(diào)度面臨高不確定性的巨大挑戰(zhàn)。

3、傳統(tǒng)的主配網(wǎng)協(xié)同方法在新型電力系統(tǒng)背景下過于保守的調(diào)度運(yùn)行方案將造成不必要的成本損失，同時(shí)不利于可再生能源并網(wǎng)消納。因此，亟需一種在高比例分布式可再生能源并網(wǎng)下主配網(wǎng)靈活調(diào)度和優(yōu)化方法，以提高電力系統(tǒng)的供電可靠性、經(jīng)濟(jì)性和可持續(xù)性，提升能源利用效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于概率化的主配網(wǎng)協(xié)同分布魯棒優(yōu)化調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì),在考慮輸配電系統(tǒng)運(yùn)行總成本最小化的同時(shí)，計(jì)及光伏出力不確定性對機(jī)組出力和靈活性資源運(yùn)行的影響，采用基于概率的分布魯棒優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案：

3、第一方面，本發(fā)明提供一種主配網(wǎng)協(xié)同分布魯棒優(yōu)化調(diào)度方法，包括以下步驟：

4、基于火電機(jī)組的運(yùn)行特性及靈活性資源的運(yùn)行特性，考慮高比例可再生能源并網(wǎng)下輸配網(wǎng)電能交互特征，建立主配網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行模型；

5、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動生成多種光伏出力場景，根據(jù)多種光伏出力場景及主配網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行模型，建立考慮多光伏出力場景的主配網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行模型；

6、采用基于概率的分布魯棒優(yōu)化方法建立光伏出力場景概率集合，根據(jù)光伏出力場景概率集合，將主配網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行模型轉(zhuǎn)化為基于概率的分布魯棒優(yōu)化模型；

7、基于列和約束生成算法，對基于概率的分布魯棒優(yōu)化模型進(jìn)行求解，得到主配網(wǎng)協(xié)同分布魯優(yōu)化調(diào)度結(jié)果。

8、進(jìn)一步，所述基于火電機(jī)組的運(yùn)行特性及靈活性資源的運(yùn)行特性，考慮高比例可再生能源并網(wǎng)下輸配網(wǎng)電能交互特征，建立主配網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行模型，包括：

9、建立輸電網(wǎng)模型，并基于火電機(jī)組的運(yùn)行特性確定其運(yùn)行約束條件；

10、建立配電網(wǎng)模型，并基于靈活性資源的運(yùn)行特性確定其運(yùn)行約束條件；

11、基于建立的輸電網(wǎng)模型及其約束條件、輸電網(wǎng)模型及其約束條件，建立緊湊形式的主配網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行模型。

12、進(jìn)一步，所述輸電網(wǎng)模型為：

13、

14、其中，fc表示輸電網(wǎng)運(yùn)行成本；t表示調(diào)度時(shí)段；n表示輸電網(wǎng)火電機(jī)組集合；表示第n號發(fā)電機(jī)組在第t個(gè)時(shí)間間隔的有功輸出；和分別表示發(fā)電機(jī)組在第t個(gè)時(shí)間間隔和第t-1個(gè)時(shí)間間隔的啟停狀態(tài)變量；表示單位容量火電機(jī)組發(fā)電成本費(fèi)用；表示火電機(jī)組啟停成本系數(shù)；

15、所述輸電網(wǎng)模型的運(yùn)行約束條件包括機(jī)組約束、功率平衡約束和線路約束；

16、其中，機(jī)組約束表示為：

17、

18、功率平衡約束表示為：

19、

20、線路約束表示為：

21、

22、其中，和分別表示發(fā)電機(jī)組輸出功率的上限和下限；分別表示火電機(jī)組上、下爬坡系數(shù)，δt表示調(diào)度周期；和分別表示火電機(jī)組關(guān)停時(shí)刻和啟動時(shí)刻；tion/off表示最短冷卻時(shí)間；表示常規(guī)輸電系統(tǒng)負(fù)荷，表示通過變電站聯(lián)絡(luò)線連接的負(fù)荷，nadg表示連接到輸電網(wǎng)絡(luò)的配電系統(tǒng)的集合；表示線路l的有功電流與母線b之間的轉(zhuǎn)移分配系數(shù)，表示輸電線路轉(zhuǎn)移的容量限制；

23、所述配電網(wǎng)模型為：

24、

25、其中，fv表示配電網(wǎng)運(yùn)行成本；表示光伏有功功率輸出，表示棄光功率，和分別表示光伏運(yùn)行成本和棄光懲罰成本系數(shù)；

26、所述配電網(wǎng)模型的運(yùn)行約束條件包括儲能運(yùn)行約束、配電網(wǎng)功率平衡約束、配電網(wǎng)線路容量約束、光伏功率約束以及變電站功率傳輸約束；

27、其中，儲能運(yùn)行約束表示為：

28、

29、其中，ptesc和ptesd分別表示充、放電功率；和表示二進(jìn)制變量，限制同一時(shí)間只能存在一種運(yùn)行狀態(tài)；表示儲能充放電功率限額；表示各時(shí)段儲能容量，ηesc和ηesd分別表示儲能充放電效率，和分別表示儲能容量上、下限額度；表示儲能初始容量；

30、配電網(wǎng)功率平衡約束表示為：

31、

32、配電網(wǎng)線路容量約束表示為：

33、

34、光伏功率約束表示為：

35、

36、其中，表示配電網(wǎng)負(fù)荷；表示上級電網(wǎng)傳輸功率；表示光伏輸出功率；ptesc和ptesd分別表示儲能充、放電功率；表示功率注入轉(zhuǎn)移分布因子；表示變電站傳輸功率；表示光伏出力；表示配電網(wǎng)線路容量上限，表示配電系統(tǒng)負(fù)載；表示最大光伏輸出，表示實(shí)際光伏輸出；為棄電功率；

37、變電站功率傳輸約束表示為：

38、

39、其中，和分別表示各調(diào)度時(shí)段變電站購售電變量；ptsub+和ptsub-分別表示配電網(wǎng)各時(shí)段變電站購售電電量；和plsub分別表示變電站購售電的容量限額，ptsub表示各時(shí)段變電站購售電量。

40、進(jìn)一步，所述主配電網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行模型表示為：

41、

42、其中，fc表示輸電網(wǎng)運(yùn)行成本；fvk表示第k個(gè)配電網(wǎng)運(yùn)行成本；ntdg表示配電網(wǎng)集合。

43、進(jìn)一步，所述考慮多光伏出力場景的主配網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行模型為：

44、

45、其中，ps為與第s場景相關(guān)的概率，ns為場景總數(shù)，c,d,e,f,g,h為相應(yīng)的系數(shù)矩陣，a,b,c,d,e,f,g為相應(yīng)的系數(shù)向量；ψs為光伏出力概率場景集合。

46、進(jìn)一步，采用基于概率的分布魯棒優(yōu)化方法建立光伏出力概率場景集合，將主配網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行模型轉(zhuǎn)化為基于概率的分布魯棒優(yōu)化模型，包括：

47、根據(jù)歷史數(shù)據(jù)聚類可得到典型場景，并計(jì)算得到光伏出力概率場景集合ψs；

48、其中，光伏出力概率場景集合ψs的計(jì)算公式為：

49、

50、式中，ns表示所研究的光伏出力概率場景數(shù)量；p0表示聚類得到的初始概率；ps表示真實(shí)概率分布；θ1和θ∞分別為1-范數(shù)和∞-范數(shù)的系數(shù)；

51、判斷得到的光伏出力概率場景集合的分布是否滿足預(yù)設(shè)條件，并確定系數(shù)θ1和θ∞；其中，光伏出力概率場景集合的分布應(yīng)滿足：

52、

53、式中，p(·)是概率算子，k是真實(shí)情景的數(shù)量；

54、令上式的右側(cè)形式簡寫為α1和α∞，則θ1和θ∞表示為：

55、

56、根據(jù)確定的系數(shù)θ1和θ∞，將主配網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行模型轉(zhuǎn)化為易于求解的基于概率的分布魯棒優(yōu)化模型。

57、進(jìn)一步，所述基于列和約束生成算法，對基于概率的分布魯棒優(yōu)化模型進(jìn)行求解，得到主配網(wǎng)協(xié)同分布魯優(yōu)化調(diào)度結(jié)果，包括：

58、根據(jù)列和約束生成算法，將基于概率的分布魯棒優(yōu)化模型分解成主問題和子問題；所述主問題表示為：

59、

60、式中，η為傳遞參數(shù)，用以將子問題狀態(tài)傳遞給主問題；

61、所述子問題表示為：

62、

63、對所述主問題和子問題迭代求解，得到主配網(wǎng)協(xié)同分布魯優(yōu)化調(diào)度結(jié)果。

64、第二方面，本發(fā)明提供一種主配網(wǎng)協(xié)同分布魯棒優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)，包括：

65、主配網(wǎng)協(xié)調(diào)運(yùn)行模型建立模塊，用于基于火電機(jī)組的運(yùn)行特性及靈活性資源的運(yùn)行特性，考慮高比例可再生能源并網(wǎng)下輸配網(wǎng)電能交互特征，建立主配網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行模型；

66、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的多場景生成模塊，用于基于數(shù)據(jù)驅(qū)動生成多種光伏出力場景，根據(jù)多種光伏出力場景及主配網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行模型，建立考慮多光伏出力場景的主配網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行模型；

67、基于概率的分布魯棒優(yōu)化模型建立模塊，用于采用基于概率的分布魯棒優(yōu)化方法建立光伏出力場景概率集合，根據(jù)光伏出力場景概率集合，將主配網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行模型轉(zhuǎn)化為基于概率的分布魯棒優(yōu)化模型；

68、基于列和約束生成算法的求解模塊，用于基于列和約束生成算法，對基于概率的分布魯棒優(yōu)化模型進(jìn)行求解，得到主配網(wǎng)協(xié)同分布魯優(yōu)化調(diào)度結(jié)果。

69、第三方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)任一項(xiàng)所述方法的步驟。

70、第四方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)方法的步驟。

71、本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點(diǎn)：

72、1、本發(fā)明基于火電機(jī)組的運(yùn)行特性及靈活性資源的運(yùn)行特性，建立了主配網(wǎng)協(xié)同運(yùn)行模型，并基于數(shù)據(jù)驅(qū)動生成多種光伏出力場景，建立了基于概率的分布魯棒優(yōu)化模型，在考慮輸配電系統(tǒng)運(yùn)行總成本最小化的同時(shí)，計(jì)及光伏出力不確定性對機(jī)組出力和靈活性資源運(yùn)行的影響，采用基于概率的分布魯棒優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度。

73、2、本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)輸電和配電系統(tǒng)在考慮不確定性的情況下的高效協(xié)同運(yùn)行，所提出的方法可以在保守和樂觀之間取得平衡。針對電力系統(tǒng)可再生能源占比高的運(yùn)行特點(diǎn)，提出輸配電網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行模型，提高資源利用效率。

74、3、本發(fā)明由于針對光伏輸出不確定性的影響，提出了基于概率的分布魯棒優(yōu)化方法，在保證安全運(yùn)行的前提下提高經(jīng)濟(jì)效益。

75、4、本發(fā)明應(yīng)用改進(jìn)的的列約束生成算法(c&cg)求解最惡劣情況下的主配網(wǎng)分布魯棒優(yōu)化調(diào)度問題，該算法具有良好的收斂性和計(jì)算速度。

76、因此，本發(fā)明可以廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)調(diào)度與優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。