计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法及系统。本发明专利技术的方法包括：对光伏出力和负荷的不确定性进行建模；将光伏和负荷功率离散为概率序列并生成等效负荷功率概率序列；建立考虑光荷不确定性的主动配电网经济调度模型，对旋转备用容量进行概率约束；给出配电网支路潮流约束的线性化方程，将机会约束模型转化为等价的确定性混合整数线性规划模型；输入系统参数，使用CPLEX求解器求解，得到最优经济调度计划。本发明专利技术充分考虑源荷的不确定性，将含随机变量的机会约束问题转变为易于求解的确定性问题，有效降低求解难度，大大提高运算效率。大大提高运算效率。大大提高运算效率。

【技术实现步骤摘要】
计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法及系统


[0001]本专利技术属于新能源发电系统控制领域，特别是一种计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法及系统。

技术介绍

[0002]随着可再生能源的渗透率不断升高，主动配电网得到了广泛应用。主动配电网通过对接入的分布式电源实现主动控制和自主管理，大大降低了系统运行成本，显著提高了供电可靠性。然而在主动配电网中光伏、风机等不可控微源的出力易受环境、天气等多种自然因素影响，且主动配电网中负荷也同样具有不确定性。
[0003]与不可控微源不同，微燃机、储能系统等分布式电源是作为可控、可调度机组参与配电网的经济运行。因此，在考虑其可控微源的主动管理方法的同时，如何计及其不可控微源的不确定性因素建立主动配电网的经济调度模型，是双碳目标下配电网系统的又一重大挑战。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法及系统，其充分考虑源荷的不确定性，以运行成本最小为目标函数提出一种主动配电网经济优化调度模型，采用离散步长变换方法和序列运算解决等效负荷概率密度函数的反函数难以求解的问题，结合潮流约束线性化方法，将含随机变量的机会约束问题转变为易于求解的确定性混合整数线性规划问题，有效降低求解难度，大大提高运算效率；对旋转备用容量进行概率约束，通过适当设置旋转备用容量概率约束的置信水平，以实现主动配电网可靠性与经济性间的权衡。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法，其包括：
[0006]步骤1：分别对主动配电网中光伏出力和负荷功率的不确定性进行建模；
[0007]步骤2：通过离散步长变换方法将光伏和负荷功率离散为概率序列，并通过序列运算生成等效负荷功率的概率序列，以概率序列的期望值表示等效负荷预测值；
[0008]步骤3：以主动配电网运行成本最小为目标函数建立考虑光荷不确定性的经济优化调度模型，对旋转备用容量进行概率约束；
[0009]步骤4：给出配电网支路潮流约束的线性化方程，将机会约束模型转化为等价的确定性混合整数线性规划模型；
[0010]步骤5：输入系统参数，使用CPLEX求解器求解上述经济优化调度模型，得到最优经济调度计划。
[0011]进一步地，所述步骤2，具体包括：
[0012]基于Beta分布和正态分布建立光伏出力和负荷功率的概率密度函数：
[0013][0014]式中，f
p
(P
PV
)和f
l
(P
L
)分别为光伏出力和负荷功率的概率密度函数；P
PV
和P
PVmax
分别表示光伏出力的当前值和最大值；P
L
表示负荷有功功率；μ
L
和σ
L
分别为正态分布的数学期望和标准差；λ1和λ2分别表示形状因子；Γ表示伽马函数；
[0015]假设光伏电源在t时间段内的输出功率P
PV,t
和负荷功率P
L,t
都是随机变量，并且它们通过连续概率分布的离散化得到相应的概率序列a(i
a,t
)、b(i
b,t
)，其有关描述如下：
[0016][0017]光伏出力和负荷功率概率序列的长度N
a,t
和N
b,t
的长度通过下式进行计算：
[0018][0019]式中，q表示离散步长，P
PVmax,t
和P
Lmax,t
分别表示t时间段内光伏出力和负荷的最大值，则光伏出力和负荷功率的范围分别为[0,N
a,t
q]和[0,N
b,t
q]，其对应概率为[a(0),a(N
a,t
)]和[b(0),b(N
b,t
)]，即任一功率都有与其对应的概率，且序列中第i
a
个输出功率值i
a
q对应的概率为a(i
a
)，第i
b
个输出功率值i
b
q对应的概率为b(i
b
)，光伏概率序列a(i
a,t
)和负荷概率序列b(i
b,t
)通过下式所示的概率密度函数进行计算：
[0020]其中n＝a或b
[0021]式中，P表示光伏出力P
PV
和负荷功率P
L
的统称；
[0022]为便于合并多个随机变量，将等效负荷的功率P
EL
定义为负荷功率与分布式光伏输出功率之差，其表示形式如下：
[0023]P
EL
＝P
L
‑
P
PV
，
[0024]假设光伏和负荷的不确定性相互独立，则等效负荷模型输出功率的概率序列c(i
c,t
)由减法型卷积序列运算方法得到：
[0025][0026]式中，N
c,t
表示等效负载概率序列的长度，则等效负载功率P
EL
的功率出力范围为[0,N
c,t
q]，其对应概率为[c(0),c(N
c,t
)]，即对于给定的等效负载功率i
c
q，始终存在相应的概率c(i
c
)，以上所有情形的概率构成一个概率序列c(i
c,t
)，由上得等效负荷功率预测值P
EL,t
的期望值E(P
EL,t
)为：
[0027][0028]上式表明源荷的总体不确定性由E(PEL,t)表示。
[0029]进一步地，所述步骤3，具体包括：
[0030](1)目标函数
[0031]以主动配电网运行成本最小为目标函数建立调度模型：
[0032][0033]式中，t是以小时为单位的调度时段；T是调度周期中的总时段数；P
dch,t
和g(P
dch,t
)分别是时段t期间储能的放电功率和放电成本；P
ch,t
和g(P
ch,t
)则是对应的充电功率和充电成本；n是微型燃气轮机数，N是微型燃气轮机总数量；a
n
、b
n
和c
n
分别表示微燃机的第一、第二和第三燃料费用系数；S
n,t
为0
‑
1变量，代表微燃机的状态，开机为1停机为0；和κ
n
分别表示旋转备用成本和开机成本；P
n,t
和R
n,t
分别代表t时段期间的微燃机输出功率和旋转备用容量；m为第m个光伏数；M为光伏总数；P
PVm
为第m个光伏的输出功率；C
PVm
为第m个光伏的运维成本；C本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法，其特征在于，包括：步骤1：分别对主动配电网中光伏出力和负荷功率的不确定性进行建模；步骤2：通过离散步长变换方法将光伏和负荷功率离散为概率序列，并通过序列运算生成等效负荷功率的概率序列，以概率序列的期望值表示等效负荷预测值；步骤3：以主动配电网运行成本最小为目标函数建立考虑光荷不确定性的经济优化调度模型，对旋转备用容量进行概率约束；步骤4：给出配电网支路潮流约束的线性化方程，将机会约束模型转化为等价的确定性混合整数线性规划模型；步骤5：输入系统参数，使用CPLEX求解器求解上述经济优化调度模型，得到最优经济调度计划。2.根据权利要求1所述的计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法，其特征在于，所述步骤2，具体包括：基于Beta分布和正态分布建立光伏出力和负荷功率的概率密度函数：式中，f
p
(P
PV
)和f
l
(P
L
)分别为光伏出力和负荷功率的概率密度函数；P
PV
和P
PVmax
分别表示光伏出力的当前值和最大值；P
L
表示负荷有功功率；μ
L
和σ
L
分别为正态分布的数学期望和标准差；λ1和λ2分别表示形状因子；Γ表示伽马函数；假设光伏电源在t时间段内的输出功率P
PV,t
和负荷功率P
L,t
都是随机变量，并且它们通过连续概率分布的离散化得到相应的概率序列a(i
a,t
)、b(i
b,t
)，其有关描述如下：光伏出力和负荷功率概率序列的长度N
a,t
和N
b,t
的长度通过下式进行计算：式中，q表示离散步长，P
PVmax,t
和P
Lmax,t
分别表示t时间段内光伏出力和负荷的最大值，则
光伏出力和负荷功率的范围分别为[0,N
a,t
q]和[0,N
b,t
q]，其对应概率为[a(0),a(N
a,t
)]和[b(0),b(N
b,t
)]，即任一功率都有与其对应的概率，且序列中第i
a
个输出功率值i
a
q对应的概率为a(i
a
)，第i
b
个输出功率值i
b
q对应的概率为b(i
b
)，光伏概率序列a(i
a,t
)和负荷概率序列b(i
b,t
)通过下式所示的概率密度函数进行计算：其中n＝a或b式中，P表示光伏出力P
PV
和负荷功率P
L
的统称；为便于合并多个随机变量，将等效负荷的功率P
EL
定义为负荷功率与分布式光伏输出功率之差，其表示形式如下：P
EL
＝P
L
‑
P
PV
，假设光伏和负荷的不确定性相互独立，则等效负荷模型输出功率的概率序列c(i
c,t
)由减法型卷积序列运算方法得到：式中，N
c,t
表示等效负载概率序列的长度，则等效负载功率P
EL
的功率出力范围为[0,N
c,t
q]，其对应概率为[c(0),c(N
c,t
)]，即对于给定的等效负载功率i
c
q，始终存在相应的概率c(i
c
)，以上所有情形的概率构成一个概率序列c(i
c,t
)，由上得等效负荷功率预测值P
EL,t
的期望值E(P
EL,t
)为：上式表明源荷的总体不确定性由E(P
EL,t
)表示。3.根据权利要求1所述的计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法，其特征在于，所述步骤3，具体包括：(1)目标函数以主动配电网运行成本最小为目标函数建立调度模型：
式中，t是以小时为单位的调度时段；T是调度周期中的总时段数；P
dch,t
和g(P
dch,t
)分别是时段t期间储能的放电功率和放电成本；P
ch,t
和g(P
ch,t
)则是对应的充电功率和充电成本；n是微型燃气轮机数，N是微型燃气轮机总数量；a
n
、b
n
和c
n
分别表示微燃机的第一、第二和第三燃料费用系数；S
n,t
为0
‑
1变量，代表微燃机的状态，开机为1停机为0；和κ
n
分别表示旋转备用成本和开机成本；P
n,t
和R
n,t
分别代表t时段期间的微燃机输出功率和旋转备用容量；m为第m个光伏数；M为光伏总数；P
PVm
为第m个光伏的输出功率；C
PVm
为第m个光伏的运维成本；C
p,t
表示购电电价；P
grid,t
表示购电功率。4.根据权利要求3所述的计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法，其特征在于，所述步骤3，具体还包括：(2)约束条件1)系统功率平衡约束2)分布式电源出力约束式中，P
PV,t
为第i个光伏的输出功率；P
PVmax
为光伏出力的最大值；P
nmin
和P
nmax
分别表示微燃机出力的最小值和最大值；S
n,t
为0
‑
1变量，代表微燃机的状态，开机为1，停机为0；3)储能充放电及容量约束在t+1时段期间储能电池中的能量与t时段期间的充放电功率之间的关系表示为：式中，C
t+1
和C
t
分别表示t+1时段和t时段储能系统的剩余能量；η
ch
和η
dch
分别表示充电效率和放电效率；Δt表示调度时段；μ
ch
和μ
dch
分别为储能运行状态系数，当储能充电时μ
ch
为1且μ
dch
为0，当其放电时μ
ch
为0且μ
dch
为1；除此之外，储能的充放电速率必须遵守以下约束：
式中，P
chmax
和P
dchmax
分别表示储能系统ESS在t时间段的最大充电和最大放电功率；此外，储能电池的容量C
t
必须遵守以下约束：C
min
≤C
t
≤C
max
，式中，C
max
和C
min
分别表示在ESS中存储的最大能量和最小能量；4)潮流约束对于基本辐射型配电网，基于支路潮流的配电网潮流方程如下：式中，i表示节点编号；r
i
和x
i
分别表示节点i和i+1之间支路的电阻和电抗；V
i
表示节点i处电压的幅值；P
i
和Q
i
分别表示从节点i流向节点i+1的有功和无功功率；p
ci+1
和q
ci+1
分别表示供给节点负荷的有功和无功功率；p
gi+1
和q
gi+1
分别表示由分布式电源出力产生的有功和无功功率；5)节点电压约束V
imin
≤V
i,t
≤V
imax
，式中，V
i,t
为t时刻节点i的电压值；V
imin
和V
imax
表示节点i电压值的上、下限；6)支路传输功率约束P
li
≤P
limax
，式中，P
li
为线路传输功率；P
limax
表示线路的最大传输功率；7)旋转备用约束为保持功率平衡，所提供的旋转备用容量用于补偿等效负荷功率波动与其预期值之间的差异，因此将旋转备用需求建模为如下形式的概率约束：式中，P
ESS,t
表示ESS在时段t内的备用容量，为维持功率平衡，储能系统ESS和微燃机MT提供的总旋转备用容量用于补偿波动的等效负荷功率与其期望值之间的差异，其表示形式如下：
式中，α表示置信水平，P
L,t
表示t时刻的负荷功率；P
rob
表示{}中事件成立的概率。5.根据权利要求4所述的计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度方法，其特征在于，所述步骤4，具体包括：对于基本辐射型配电网，基于支路潮流的配电网潮流方程如下：由于式中高次项的计算值都远小于其他项的值，因此将式中的非线性项忽略不计；同时，由于配电网节点电压约束的限制，近似认为(V
i
‑
V0)2≈0，从而得出V
i2
≈V
02
+2V0(V
i
‑
V0)，V0表示根节点电压；因此，非线性的配电网潮流方程可线性化为如下形式：为将机会约束转换为确定性形式，引入新的0
‑
1变量，并满足以下关系：由上式可知，当且仅当系统总的旋转备用容量大于等于等效负荷功率i
c,t
q与其期望值的差时，变量的值为1，否则该值取为0；由于等效负荷功率i
c,t
q对应的概率为c(i
c,t
)，因此旋转备用约束被简化为如下形式：由上式得出，在时段t期间，为了对应等效负荷所有可能的输出值，主动配电网中的旋转备用容量满足所需置信水平大于等于α的条件；然而目前该形式无法通过混合整数线性
规划的形式求解，因此将上式由以下不等式代替：式中，由于τ是一个很大的正数，当旋转备用容量大于等于预测误差时，上式等价于如下形式：式中，ε为很小的正数，因此，该情况下变量W
ic,t
只能为1，如此类推，若旋转备用容量不能满足预测误差需求时，则有：此时W
ic,t
的值只能为0，因此，通过上述方法将机会约束模型转换为方便CPLEX求解的混合整数线性规划模型。6.计及光荷不确定性的主动配电网经济优化调度系统，其特征在于，包括：不...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭琰，马骏超，王晨旭，杨锡运，陆承宇，孟令卓超，陈文进，张俊，陈菁伟，张若伊，徐靖雯，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：