一种基于条件风险价值的微电网群优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于条件风险价值的微电网群优化方法，具体包括：历史成本数据分析、历史数据规律分析、场景数据模拟生成、场景数量聚类削减和条件风险价值建模优化。场景数据模拟生成程序基于典型规律与误差信息，生成足够多组场景状态曲线；场景数量聚类削减程序通过对前述步骤生成的多场景进行比较聚合，得到可计算的数个典型场景及其对应概率；条件风险价值建模优化则在多概率场景下，结合决策者或电网运营者的风险偏好，优化得到微电网群系统的运行策略。通过本发明专利技术，能够使微电网群在面对新能源发电出力、负荷波动的不确定性下，综合风险考量，具备协调出力、优化运行的能力。优化运行的能力。优化运行的能力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于条件风险价值的微电网群优化方法


[0001]本专利技术涉及电力系统
，具体涉及一种基于条件风险价值的微电网群优化方法。

技术介绍

[0002]面临着日益严重的环境污染问题，减小碳排放已成为人类社会的广泛共识。其手段之一便是大力发展可再生能源替代传统化石能源。随着电力系统中大规模分布式可再生能源的接入和大量相关电力电子装置的应用，电网尤其是配电网的复杂度日益提升。为应对分布式可再生能源固有的间歇性、随机性等特点和解决相关电力电子装置带来的控制复杂度、稳定性等问题，微电网作为一种可行的解决方案被提出。然而，微电网容量有限，抗干扰能力较弱，应对瞬时大量负荷的接入或脱离等瞬态事件能力不足。
[0003]如中国专利CN112103946A，公开日2020年12月18日，一种基于粒子群算法的微电网储能优化配置方法，首先设计电池储能系统模型；然后对微电网用户的日负荷数据、光伏发电数据、分时电价数据进行预处理，进而得到储能容量、功率及投资成本参数约束；建立储能优化配置模型：以储能装置投资最低、收益最大为目标函数建立储能优化配置模型，考虑可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于条件风险价值的微电网群优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：统计并输入优化范围内微电网群的历史电力数据，推导微网群内各可控电源的成本功率函数；S2：建立并获得微电网群内可再生能源出力和用电负荷的典型功率规律及误差范围，通过数学建模方式获取特征概率分布函数；S3：将对应特征分布函数输入蒙特卡洛模拟程序，生成多组功率曲线；S4：将蒙特卡洛模拟生成的功率曲线进行场景聚类与削减，获得典型场景及对应概率；S5：建立基于条件风险价值的微电网群系统优化调度模型；S6：根据置信水平计算求解微电网群系统优化调度模型，得到微电网群系统优化调度结果。2.根据权利要求1所述的一种基于条件风险价值的微电网群优化方法，其特征在于，所述步骤S5中建立基于条件风险价值的微电网群系统优化调度模型的过程包括根据微电网群的优化调度周期，以微电网群运行成本、向上级电网购电成本、用户负荷失电成本和可再生能源出力削减惩罚成本的加权和最小为优化问题的目标函数，以优化问题约束结合典型场景及对应概率，建立基于条件风险价值的微电网群系统优化调度模型。3.根据权利要求2所述的一种基于条件风险价值的微电网群优化方法，其特征在于，所述步骤S5中的所述优化问题约束包括微电网群的功率平衡、储能系统充放电约束、微电网群内各机组运行约束和可再生能源出力削减约束。4.根据权利要求1或3所述的一种基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨成钢，傅颖，胡洪涛，陈扬哲，吴彬锋，赵阳，赵建文，张弛，吴昊天，徐伟丰，李冰，刘锦雁，周翔宇，饶岳辉，陈伟伟，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司松阳县供电公司，
类型：发明
国别省市：