【技术实现步骤摘要】
考虑风电不确定性与需求响应的多目标优化调度方法
本专利技术属于分散式风电接入电气耦合能源配网的优化运行领域，特别涉及考虑风电不确定性的电气综合系统多目标优化调度方法。
技术介绍
近年来，能源状况和生态状况日益严峻，绿色清洁、可再生的风电和光伏资源得到了快速发展。但以风电和光伏为主的可再生清洁能源与电力系统常规发电能源不同，其出力值大小对风速、光照等环境因素依赖较大，具备很强的随机波动性。风力发电不确定性是风电发展过程中显著突出的一个问题，其波动性等不确定性对电力系统的影响越来越严重，已经达到了不能忽视的地步。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种考虑风电不确定性的电气综合系统多目标优化调度方法，解决了现有技术中存在的风电并入配电网过程中产生的不确定性问题，并在考虑其的基础上进行优化调度。电气综合能源系统以及需求侧响应都是有效地解决风电的消纳问题的途径和手段，故本专利技术针对电气综合能源系统，研究考虑风电不确定性和需求响应的优化调度。不同于普遍的以经济性作为优化标准，本专利技术同时考虑系统运行的...
【技术保护点】
1.考虑风电不确定性与需求响应的多目标优化调度方法，包括以下步骤：/n步骤1：在考虑风电不确定性的基础上，建立基于随机场景的风力发电日预测方法，同时识别出风电发生爬坡的区段；/n步骤2：在考虑风电不确定性的基础上，构建基于电气综合能源系统运行成本最小化、风电消纳率最大化以及供电可靠性最高，并考虑需求响应的电气综合能源系统多目标优化调度模型的目标函数；/n步骤3：建立优化调度模型的配电网、配气网、电转气与需求响应等约束条件；/n步骤4：经过上述步骤得到优化调度模型后，采用权重切比雪夫分解法分解为多个子问题便于求解；/n步骤5：使用MOEA/D算法对前述步骤得到的分解的单目标优...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.考虑风电不确定性与需求响应的多目标优化调度方法，包括以下步骤：
步骤1：在考虑风电不确定性的基础上，建立基于随机场景的风力发电日预测方法，同时识别出风电发生爬坡的区段；
步骤2：在考虑风电不确定性的基础上，构建基于电气综合能源系统运行成本最小化、风电消纳率最大化以及供电可靠性最高，并考虑需求响应的电气综合能源系统多目标优化调度模型的目标函数；
步骤3：建立优化调度模型的配电网、配气网、电转气与需求响应等约束条件；
步骤4：经过上述步骤得到优化调度模型后，采用权重切比雪夫分解法分解为多个子问题便于求解；
步骤5：使用MOEA/D算法对前述步骤得到的分解的单目标优化模型进行求解，得到考虑风电不确定性与需求响应的电气综合系统优化调度方案。
2.根据权利要求1所述的考虑风电不确定性与需求响应的多目标优化调度方法，其特征在于，所述步骤1中，建立随机场景模型的一般流程为：
(1)根据历史数据建立风电系统的不确定性概率模型；
(2)用拉丁超立方抽样法对场景进行采样，得到初始场景集；
(3)基于最小化缩减前后的概率距离原理，对生成的初始场景集进行缩减，最后得到场景值及其概率。
3.根据权利要求1所述的考虑风电不确定性与需求响应的多目标优化调度方法，其特征在于，所述步骤2中，建立的目标函数如下：
A.成本目标如下式：
其中：
式中，s为场景索引；t为时间索引；d为负荷节点索引；Ss为场景数；Nt为调度总时段；Nω为风机数量；Ng为燃气轮机数量；h(s)为第个场景的概率；为单位购电价格，为购电功率；为单位弃风惩罚费用，为风机的弃风量；为切电负荷惩罚费用，为切电负荷量；为单位购气价格，为购气功率；为单位失气负荷惩罚费用，为失气负荷功率；为P2G运行成本，为P2G出力；为激励型需求侧响应电负荷功率，为单位激励型需求侧响应电负荷的补偿费用；和为机组的开机、停机成本，二元整型变量ut，j、vt，j为机组j的开机变量和停机变量；和为机组的上下备用容量价格，和为机组j的上下备用容量；
B.消纳率目标：以系统最大化风电消纳率为目标进行优化，提出基于最大互相关熵准则思想的消纳率指标函数如下式：
式中，ΔPWMCC表示基于MCC的风电消纳率指标，Gσ表示MCC的核函数，σ表示核函数的核宽度，本发明取为常数1(此处不同取值亦可得到不同优化结果值)；函数表示了风电计划出力与实际出力之间的相似度，由下式计算：
C.供电可靠性目标：以电气综合系统的负荷缺电率(LossofPowerSupplyProbability,LPSP)作为衡量供电可靠性的指标，本发明提出下式所示子目标：
技术研发人员：段建东，刘帆，杨瑶，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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