计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度模型，包括：步骤1)基于皮尔逊自相关系数对光伏出力的时间相关性建模，并利用线性化的处理方法将其转化为线性约束；步骤2)基于皮尔逊互相关系数对光伏出力的空间相关性建模，并利用线性化的处理方法将其转化为线性约束；步骤3)：基于上述关于时空相关性的建模，综合考虑光伏出力的不确定性和时空相关性建立主动配电网鲁棒优化模型，考虑到一些慢动作设备操作状态日前给定必须适应所有的不确定性场景，其他设备操作的操作状态可以随着不确定集合的变化而变化，为此我们建立计及时空相关性的主动配电网三层min‑max‑min鲁棒优化模型。

Robust Optimal Scheduling Method for Active Distribution Networks with Time-Space Dependence

The invention discloses a robust optimal dispatching model for active distribution network with time-space correlation, which includes: step 1) modeling the time-dependence of photovoltaic output based on Pearson autocorrelation coefficient and transforming it into linear constraint by linearization processing method; step 2) modeling the space-dependence of photovoltaic output based on Pearson cross-correlation coefficient, and utilizing linearized place. Philosophical method transforms it into linear constraints; Step 3: Based on the above-mentioned spatio-temporal correlation model, the robust optimization model of active distribution network is established by considering the uncertainty and spatio-temporal correlation of photovoltaic output. Considering that some slow-acting devices must adapt to all uncertain scenarios before the given operating state of some slow-acting devices, the operating state of other devices can follow the uncertain set. For this reason, we establish a three-layer min max min robust optimization model for active distribution networks with time-space correlation.

【技术实现步骤摘要】
计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法所属领域本专利技术属于能源系统运行优化
，具体涉及一种计及时空相关性的主动配电网鲁棒优化调度方法。
技术介绍
随着不可再生能源的日渐枯竭以及日益严峻的环境问题，光伏作为一种取之不尽用之不竭的清洁能源近年来发展迅速，据统计，2018年1-5月我国新增光伏并网装机量同比增长20％，其中分布式光伏更是达到了150％的增长率。但是光伏作为可再生能源存在出力波动性大，随机性强等特点，大量分布式能源接入传统配电网，分布式电源尤其是可再生能源发电出力的随机性和波动性给主动配电网的优化调度带来巨大的挑战，因而主动配电网迫切需要寻求能够应对可再生能源预测精度低等问题的调控策略。近年来，鲁棒优化理论越来越多的应用到电力系统领域，并取得不错的效果。鲁棒优化利用不确定集合的手段描述不确定变量，寻求最恶劣场景下的最优调度策略，但是不确定集合的大多采用盒式处理方法，保守性太强，同时传统的鲁棒模型中没有考虑可再生能源的时空相关性，以光伏的出力为例，光伏功率预测偏差与历史记录的偏差数据存在一定的相关性，这里称之为时间相关性；同时对于距离相近的同一个配网区域的多个光伏出力也是有一定相关性的，这里称之为空间相关性。因此目前电力经济调度问题的关键在于建立一个更加符合实际情况的考虑不确定性的主动配电网的鲁棒优化调度模型，在能够有效预防可再生能源的不确定问题同时有效降低模型的保守度。
技术实现思路
本专利技术正是针对现有技术中的问题，提供了一种计及时空相关性的主动配电网鲁棒优化调度方法，该方法同时考虑了可再生能源出力的不确定性问题以及时空相关性问题，克服了传统鲁棒模型中保守度过高的问题，提出了一种更加符合实际情况的主动配电网的鲁棒优化调度策略，该模型主要是在传统的盒式不确定集合中加入时空相关性约束，建立一个三层二阶段的min-max-min鲁棒优化模型，并且利用列约束生成法(CC&G)对计及时空相关性的主动配电网鲁棒优化调度模型进行求解。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法，该方法包括以下步骤：S1,基于皮尔逊自相关系数对光伏出力的时间相关性建模，并利用线性化的处理方法将其转化为线性约束；S2，基于皮尔逊互相关系数对光伏出力的空间相关性建模，并利用线性化的处理方法将其转化为线性约束；S3，基于步骤S1的时间相关性模型与步骤S2的空间相关性模型，综合考虑光伏出力的不确定性和时空相关性，建立计及时空相关性的主动配电网三层min-max-min鲁棒优化模型；作为本专利技术的一种改进，所述步骤S1进一步包括：S11，建立传统的不确定集合；S12，基于皮尔逊自相关系数分析误差序列，通过引入时间相关性约束，剔除相关性低的集合，进一步缩小降低步骤S11中不确定集合的规模；S13，非线性的时间相关性约束转化为线性约束。作为本专利技术的一种改进，所述步骤S11中不确定集合为：其中，分别为光伏出力的预测值，上偏差值以及下偏差值；Π为不确定预算；Π＝0表明该模型为确定性模型，保守度为0；Π＝Nt表明所有的预测值都是不准确的，保守度最大；Nt为调度周期。作为本专利技术的另一种改进，所述步骤S12中时间相关性约束为：式中，at为光伏出力的实际值；et为光伏出力的预测误差系列；s0和s1分别光伏预测误差系列e的片段；ζ(ρ)是不同场景相关性系数的下限，与置信水平ρ相关；cov(s0,s1)为s0和s1的协方差，σ(s0)和σ(s1)分别表示s0和s1的方差。作为本专利技术的另一种改进，所述步骤S13中非线性的时间相关性约束转化为线性约束，如下所示：其中，的值为0-1。作为本专利技术的另一种改进，所述与时间相关性元素变化量Ω是负相关的关系，通过限定Ω的最大值来约束相关系数的下限；所述不确定预算Π和时间相关性元素变化量Ω相同的序列相关系数均相同，通过限定Π和Ω来表征所有可能出现的序列集合。作为本专利技术的又一种改进，所述步骤S2中基于皮尔逊自相关系数分析误差序列，通过引入空间相关性约束，剔除相关性低的集合，进一步缩小降低步骤S11中不确定集合的规模，所述空间相关性约束为：其中，和分别为两个光伏出力的预测值，上限偏差值和下线偏差值；为两个光伏上下偏差的0-1标识。作为本专利技术的又一种改进，所述步骤S2中非线性的空间相关性约束转化为线性约束，所述空间相关性的线性约束为：其中，Π1和Π2分别为两个光伏的不确定集合预算；的值为0-1。作为本专利技术的更进一步改进，所述步骤S3中计及时空相关性的主动配电网三层min-max-min鲁棒优化模型的建立进一步包括：S31，建立不确定集合约束；S32，建立目标函数，所述考虑光伏和负荷不确定性的日前鲁棒优化调度的目标函数为：其中，为配电网与主网联络线功率交换成本；和分别为的燃气轮机DG成本，可中断负荷IL与储能装置ESS成本；和分别为补偿电容器CB和有载调压器OLTC的补偿成本；S33，建立系统操作的约束，所述约束包括潮流约束、系统的安全约束、无功补偿装置操作约束、补偿电容器约束、光伏出力约束、燃气轮机出力约束、储能约束、有载调压器运行约束及可中断负荷约束。作为本专利技术的更进一步改进，步骤S33中，所述潮流约束为：其中，集合v(j)表示以j为首端节点的支路的末端节点的集合；和分别为t时刻ij支路的有功功率和无功功率；为t时刻j节点的电压值；为t时刻ij支路的电流值；和分别为t时刻j节点的有功功率和无功功率的净注入值；以及分别代表t时刻j节点的负荷有功功率，ESS充放电功率，光伏PV的有功功率，燃气轮机的有功功率以及可中断负荷的有功功率；以及分别t时刻j节点所连接的负荷无功功率，无功补偿装置SVC补偿功率，PV的无功功率，分组投切电容器CB的无功功率，燃气轮机的无功功率以及储能装置的无功功率；rij和xij分别为支路ij的电阻和电抗；kij,t为t时刻ij支路所连接的OLTC的投切档位；所述系统的安全约束为：其中，和分别为j节点电压幅值的上下限；为ij支路电流的上限值；所述无功补偿装置操作约束为：其中，和分别为无功补偿装置的无功出力的上下限值；所述补偿电容器约束为：其中，为每组电容器的补偿功率；和分别为投切操作的0-1标识，当表示t时刻j节点增加一组CB的投运，同理；为每次投切最大组数的上限；为电容器组投切次数的上限；所述光伏出力约束为：其中，表示光伏出力的预测值；为光伏逆变器最大输出功率；所述燃气轮机出力约束为：其中，为逆变器最大输出功率；为微型燃气轮机爬坡约束限值；所述储能约束为：其中，表示t时刻j节点的ESS电量；ηch和ηdis分别为充放电效率；和分别为充放电功率的最大值；所述有载调压器运行约束为：其中，Mij,t为t时刻ij支路所连接的OLTC的档位；为ij支路所连接的OLTC档位的上下限；kij0为档位的初始值；Δkij,t为OLTC两个相邻档位差值；所述可中断负荷约束为：其中，为j节点可中断负荷的上限。与现有技术相比，本专利技术提出了一种计及时空相关性的主动配电网鲁棒优化调度模型。首先在基于皮尔逊自相关系数和皮尔逊互相关系数提供一种时空相关性的建模方法，并利用线性化处理方法将非线性约束线性化处理，基于此，建立一种计及时空相关性的主动配电网鲁棒优化调度方法，利用CC本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1,基于皮尔逊自相关系数对光伏出力的时间相关性建模，并利用线性化的处理方法将其转化为线性约束；S2，基于皮尔逊互相关系数对光伏出力的空间相关性建模，并利用线性化的处理方法将其转化为线性约束；S3，基于步骤S1的时间相关性模型与步骤S2的空间相关性模型，综合考虑光伏出力的不确定性和时空相关性，建立计及时空相关性的主动配电网三层min‑max‑min鲁棒优化模型。

【技术特征摘要】
1.计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1,基于皮尔逊自相关系数对光伏出力的时间相关性建模，并利用线性化的处理方法将其转化为线性约束；S2，基于皮尔逊互相关系数对光伏出力的空间相关性建模，并利用线性化的处理方法将其转化为线性约束；S3，基于步骤S1的时间相关性模型与步骤S2的空间相关性模型，综合考虑光伏出力的不确定性和时空相关性，建立计及时空相关性的主动配电网三层min-max-min鲁棒优化模型。2.如权利要求1所述的计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S1进一步包括：S11，建立传统的不确定集合；S12，基于皮尔逊自相关系数分析误差序列，通过引入时间相关性约束，剔除相关性低的集合，进一步缩小降低步骤S11中不确定集合的规模；S13，非线性的时间相关性约束转化为线性约束。3.如权利要求2所述的计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S11中不确定集合为：其中，分别为光伏出力的预测值，上偏差值以及下偏差值；Π为不确定预算；Π＝0表明该模型为确定性模型，保守度为0；Π＝Nt表明所有的预测值都是不准确的，保守度最大；Nt为调度周期。4.如权利要求2或3所述的计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S12中时间相关性约束为：式中，at为光伏出力的实际值；et为光伏出力的预测误差系列；s0和s1分别光伏预测误差系列e的片段；ζ(ρ)是不同场景相关性系数的下限，与置信水平ρ相关；cov(s0,s1)为s0和s1的协方差，σ(s0)和σ(s1)分别表示s0和s1的方差。5.如权利要求4所述的计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S13中非线性的时间相关性约束转化为线性约束，如下所示：其中，的值为0-1。6.如权利要求5所述的计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法，其特征在于所述与时间相关性元素变化量Ω是负相关的关系，通过限定Ω的最大值来约束相关系数的下限；所述不确定预算Π和时间相关性元素变化量Ω相同的序列相关系数均相同，通过限定Π和Ω来表征所有可能出现的序列集合。7.如权利要求2所述的计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S2中基于皮尔逊互相关系数分析误差序列，通过引入空间相关性约束，剔除相关性低的集合，进一步缩小降低步骤S11中不确定集合的规模，所述空间相关性约束为：其中，和分别为两个光伏出力的预测值，上限偏差值和下线偏差值；为两个光伏上下偏差的0-1标识。8.如权利要求2或7所述的计及时空相关性的主动配电网的鲁棒优化调度方法，其特征在于所述步骤S2中非线性的空间相关...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵毅，顾伟，吴志，盛万兴，宋晓辉，高菲，李建芳，
申请(专利权)人：东南大学，中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32