【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多能源互补发电系统优化调度，尤其涉及一种梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、为实现双碳目标，以风能、太阳能、水能为代表的清洁能源在全球范围内快速发展。然而，随着风、光等新能源装机容量和发电量不断提高，新能源发电固有的间歇性、波动性和强随机性，对电力系统安全稳定运行带来挑战。将水电与新能源打捆，借助水电的灵活调节能力，补偿风电、光伏新能源的波动，形成水风光互补发电系统，是实现新能源消纳的有效途径。
2、梯级水电与光伏共用同一通道外送，优化梯级水电的出力曲线，补偿光伏的波动性，实现梯级水光互补发电系统调峰运行目标，降低受端电网的调峰压力。然而，在日前发电计划编制过程中，由于光伏发电处理的不确定性，可能导致预期调峰效果差于预期，导致弃电等发生。
3、传统的随机优化通常假定随机变量服从给定的概率分布，然后采用抽样等方式将不确定性问题转化为确定性问题进行求解，被广泛应用于水电与新能源的协调调度研究。但在实际问题中随机变量的概率分布往往未知，假设的概率分布不能准确刻画光伏的出力特征，从而导致随机优化所得到的调度运行方案无法满足实际系统的运行需求，即出现所谓“样本外表现”较差的问题。
4、公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本专利技术的总体
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法、装置
2、为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，包括如下步骤：
3、考虑受端电网峰谷差、水电日内调节功率和弃光最小，建立梯级水光互补在日前和日内两阶段分布鲁棒模型的目标函数；
4、建立日前阶段与日内阶段的两阶段约束条件；
5、基于数据驱动方法，建立考虑1-范数和∞-范数约束不确定性概率分布置信集合；
6、基于分段线性化和mccormick松弛，将所述分布鲁棒模型转化为混合整数线性规划模型；
7、对所述混合整数线性规划模型采用列与约束生成算法进行求解，获得梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法。
8、进一步地，所述建立梯级水光互补在日前和日内两阶段分布鲁棒模型，包括：
9、；
10、 ；
11、；
12、其中， t为一个调度周期的时段数； i为参与调度的梯级水电站数量； g i为第 i座水电站中的机组总数； p l,t为t时段的受端电网原负荷； prl s,t为 s场景 t时段的受端电网剩余负荷； p i,g,s,t和分别为第 i级水电站第 g台机组在 s场景t时段的出力和日前与日内出力偏差； p i,g,t为日前阶段水电机组出力；和分别为 s场景t时段的光伏电站实际出力和最大可用出力；λ和γ为相应的权重系数。
13、进一步地，所述建立日前阶段与日内阶段的两阶段约束条件，包括：
14、建立日前阶段约束条件，包括：
15、梯级水力平衡约束：
16、 ；
17、 ；
18、 ；
19、其中， v i,t为第i级水电站t时段的水库蓄水量；、 q i,t和 s i,t分别为第 i级水电站 t时段的区间流量、下泄流量和弃水流量； q i,g,t和 d i,g,t分别为第 i级水电站第 g台机组 t时段的发电流量和水电机组启停导致的损失流量； qsu i,g和 qsd i,g为水电机组启停的损失水量；和分别为表示机组启停操作的0-1变量，取1时表示机组开机操作，反之为机组停机操作； τ i-1为第 i-1级水电站到第 i级水电站之间的水流滞时； δt为调度周期内一个调度时段的时长；
20、库容控制约束：
21、 ；
22、 ；
23、 ；
24、其中， v i,max和 v i,min分别为第i级水库库容的上、下限； v i,begin和 v i,end分别为第i级水库在调度期初和调度期末的目标控制库容；
25、水电机组动力特性关系：
26、 ；
27、 ；
28、 ；
29、其中， ρ为水密度； η i,g为第 i级水电站中第 g台水电机组的发电效率； h i,g,t为 t时段第 i级水电站中第 g台机组的发电净水头；和分别为第 i级水电站中第 g台水电机组的最小和最大发电流量； u i,g,t为第i级水电站第 g台机组在 t时段的开停机状态变量，若开机取1，反之取0； s 本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，所述建立梯级水光互补在日前和日内两阶段分布鲁棒模型，包括：
3.根据权利要求2所述的梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，所述建立日前阶段与日内阶段的两阶段约束条件，包括：
4.根据权利要求2所述的梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，所述基于数据驱动方法，建立考虑1-范数和范数约束不确定性概率分布置信集合，包括：
5.根据权利要求1所述的梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，所述基于分段线性化和McCormick松弛，将所述分布鲁棒模型转化为混合整数线性规划模型，包括：
6.根据权利要求5所述的梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，所述对所述混合整数线性规划模型采用列与约束生成算法进行求解，获得梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，包括：
7.一种梯级水光互补分布鲁棒优化调度装置，其特征在于，使用如权利要求1至6中任一项所述的方法，包括：p>
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，所述建立梯级水光互补在日前和日内两阶段分布鲁棒模型，包括：
3.根据权利要求2所述的梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，所述建立日前阶段与日内阶段的两阶段约束条件，包括：
4.根据权利要求2所述的梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，所述基于数据驱动方法，建立考虑1-范数和范数约束不确定性概率分布置信集合，包括：
5.根据权利要求1所述的梯级水光互补分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，所述基于分段线性化和mccormick松弛，将所述分布鲁棒模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：李杨，洪飞龙，吴峰，史林军，林克曼，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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