【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电网调度领域，具体涉及一种考虑运行不确定性的微电网调度方法及系统。
技术介绍
1、可再生能源发电、负荷和电价的不确定性给微电网的优化调度带来了严峻的挑战。为了解决这个问题，需要开发先进的模型来优化不确定条件下的制造网格调度问题。然而，当应用于实际微电网调度时，解的最优性和鲁棒性以及计算负担仍然是关注的问题。微电网是一种低压配电网络，集成了各种分布式能源，如可再生和不可再生的分布式发电机、储能系统、响应性和非响应性负载。随着微电网的发展，配电网的可控性和可观性将得到改善，从而有利于诸如调峰、辅助服务和需求响应等计划的实施。同时，微电网可以减少污染物排放，降低能耗成本。为了实现这个目标，应采用经济、环保和安全的方式提前安排微电网。然而，在发电调度问题中应该解决的一个重要挑战是对可再生能源发电需求和发电相关的不确定性进行建模，以便在满足热负荷和电负荷的同时最大限度地提高经济效益。
2、现在常用的优化方法是鲁棒优化方法，该方法使用了大量的场景可以提高调度的准确性，但是优化问题的计算负担大大增加。鲁棒优化方法优化了微电网调度问题的最坏情况实现，但是其计算负担过大，花费的时间和资源较多，在调度实际的微电网时无法保证效率。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种考虑运行不确定性的微电网调度方法及系统，通过考虑微电网运行的不确定性和微电网实际的需求，找到最优的微电网调度方式，使微电网的利润最大化和提升运行稳定性。
2、本专利技术的第一方面提供了一种考虑运行不确
3、根据微电网运行数据，构建微电网的不确定模型；其中，微电网的不确定模型包括风力发电分布模型、光伏发电分布模型、负载分布模型和电价分布模型；
4、根据微电网的不确定模型，通过预设的情景树方法生成若干个不确定情景；其中，每个不确定情景都有一个情景权重，情景权重为对应的不确定情景发生的概率；
5、根据微电网运行数据，构建发电机组热负荷调度模型；
6、根据发电机组热负荷调度模型、所有不确定情景和预设的调度需求，通过预设的随机-鲁棒优化方法进行计算，得到符合预设的调度需求的每个不确定情景下的微电网最优调度方案；其中，预设的调度需求包括使微电网的预期利润最大化和使微电网的运行更加稳定；
7、根据每个不确定情景下的微电网最优调度方案，调度微电网的运行。
8、上述方案通过预设的随机-鲁棒优化方法对发电机组热负荷调度模型进行优化，增加调度模型计算结果的鲁棒性，然后结合不确定情景得到以最大化利润为目标的微电网最优调度方案，使微电网能在确保最大化利润的同时保证运行可靠性。
9、在第一方面的一种可能的实现方法中，根据微电网运行数据，构建微电网的不确定模型，具体为：
10、根据微电网中每个区间的风速分布，计算每个区间的风力发电量，根据每个区间的发电量构建风力发电分布模型；
11、根据微电网中每个区间的太阳辐照度，计算每个区间的光伏发电量，根据每个区间的光伏发电量构建光伏发电分布模型；
12、根据微电网中每个区间的负载，构建负载分布模型；
13、根据微电网中每个区间的电价，构建电价分布模型。
14、上述方案通过微电网运行的四个方面构建不确定模型，保证接下来微电网的不确定情景的全面性，提升了数据可靠性，为计算微电网的预期利润提供数据支撑。
15、在第一方面的一种可能的实现方法中，根据微电网的不确定模型，通过预设的情景树方法生成若干个不确定情景之后，具体为：将若干个不确定情景通过预设的情景缩减方法进行筛选，得到符合预设的微电网运行情况的不确定情景。
16、上述方案通过预设的情景缩减方法，减少不确定情景的数量，避免了大量情景造成的计算负担，提高了本技术方案计算效率。
17、在第一方面的一种可能的实现方法中，根据微电网运行数据，构建发电机组热负荷调度模型，具体为：
18、根据微电网出售电力和热能的收入，以及微电网的电力采购和运营成本，构建发电机组热负荷调度模型的目标函数；其中，所述目标函数以微电网的最大化预期利润为目标；
19、根据微电网的各种技术限制，构建发电机组热负荷调度模型的约束条件；其中，所述约束条件包括微电网的鲁棒性条件约束，微电网与外部电网的电力交换约束，微电网的不可再生分布式发电机组的运行约束和微电网的可再生分布式发电机组的运行约束。
20、根据所述目标函数和约束条件，构建发电机组热负荷调度模型。
21、上述方案通过微电网的经济数据构建发电机组热负荷调度模型的目标函数，为计算微电网的最大化预期利润提供技术支撑，并根据微电网的设备运行限制构建发电机组热负荷调度模型的约束条件，提升了模型的结果准确度。
22、在第一方面的一种可能的实现方法中，目标函数和约束条件，具体为：
23、发电机组热负荷调度模型的目标函数为其中，qs为不确定情景s的情景权重，ns为不确定情景的总数目，profits为不确定情景s下的微电网利润；
24、微电网的鲁棒性条件约束，具体公式为：
25、
26、其中，p为不确定情景的鲁棒性水平，profit*s为不确定情景s的最大化预期利润。
27、在第一方面的一种可能的实现方法中，根据发电机组热负荷调度模型和所有不确定情景，通过预设的随机-鲁棒优化方法进行计算，得到每个不确定情景下的微电网最优调度方案，具体为；
28、根据所有不确定情景，通过发电机组热负荷调度模型得到每个不确定情景下的最大化预期利润；
29、根据所有不确定情景，通过预设的随机-鲁棒优化方法，得到每个不确定情景的鲁棒性水平；
30、根据每个不确定情景的鲁棒性水平，计算每个不确定情景的最大相对遗憾；
31、根据每个不确定情景的最大相对遗憾和和每个不确定情景下的最大化预期利润，得到每个不确定情景下的微电网最优调度方案。
32、上述方案通过预设的随机-鲁棒优化方法结合发电机组热负荷调度模型，计算得到兼具经济性和鲁棒性的微电网最优调度方案，保证了微电网最优调度方案能运用于实际的微电网调度中。
33、在第一方面的一种可能的实现方法中，根据每个不确定情景的最大相对遗憾和和每个不确定情景下的最大化预期利润，得到每个不确定情景下的微电网最优调度方案，具体为：
34、根据每个不确定情景的最大相对遗憾和和每个不确定情景下的最大化预期利润，构建不确定情景的成员函数；
35、根据预设的调度需求，调整不确定情景的成员函数的加权值，得到每个不确定情景下的微电网最优调度方案；其中所述成员函数的加权值包括微电网利润加权和微电网运行加权。
36、上述方案通过构建含有经济性和鲁棒性的加权值的成员函数，可以通过实际的调度需求调整所述加权值，使得到的微电网最优调度方案能更加满足最大化预期利润本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述根据微电网运行数据，构建微电网的不确定模型，具体为：
3.根据权利要求1所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述根据微电网的不确定模型，通过预设的情景树方法生成若干个不确定情景之后，具体为：将若干个不确定情景通过预设的情景缩减方法进行筛选，得到符合预设的微电网运行情况的不确定情景。
4.根据权利要求1所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述根据微电网运行数据，构建发电机组热负荷调度模型，具体为：
5.根据权利要求4所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述目标函数和约束条件，具体为：
6.根据权利要求1所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述根据发电机组热负荷调度模型和所有不确定情景，通过预设的随机-鲁棒优化方法进行计算，得到每个不确定情景下的微电网最优调度方案，具体为：
7.根据权利要求6所述的考虑运行不确定性的
8.根据权利要求7所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述不确定情景的成员函数和所述成员函数的加权值，具体为：
9.一种考虑运行不确定性的微电网调度系统，其特征在于，包括：不确定模型构建模块，不确定情景生成模块，调度模型构建模块，最优调度方案生成模块和微电网运行优化模块；
10.根据权利要求9所述的考虑运行不确定性的微电网调度系统，其特征在于，所述不确定模型构建模块包括：不确定模型构建单元；
11.根据权利要求9所述的考虑运行不确定性的微电网调度系统，其特征在于，所述不确定情景生成模块包括：不确定情景消减单元；
12.根据权利要求9所述的考虑运行不确定性的微电网调度系统，其特征在于，所述调度模型构建模块包括：目标函数和约束条件生成单元；
13.根据权利要求9所述的考虑运行不确定性的微电网调度系统，其特征在于，所述最优调度方案生成模块包括：最优调度方案生成单元；
14.根据权利要求13所述的考虑运行不确定性的微电网调度系统，其特征在于，所述根据每个不确定情景的最大相对遗憾和和每个不确定情景下的最大化预期利润，得到每个不确定情景下的微电网最优调度方案，具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述根据微电网运行数据，构建微电网的不确定模型，具体为：
3.根据权利要求1所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述根据微电网的不确定模型，通过预设的情景树方法生成若干个不确定情景之后，具体为：将若干个不确定情景通过预设的情景缩减方法进行筛选，得到符合预设的微电网运行情况的不确定情景。
4.根据权利要求1所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述根据微电网运行数据，构建发电机组热负荷调度模型，具体为：
5.根据权利要求4所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述目标函数和约束条件，具体为：
6.根据权利要求1所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述根据发电机组热负荷调度模型和所有不确定情景，通过预设的随机-鲁棒优化方法进行计算，得到每个不确定情景下的微电网最优调度方案，具体为：
7.根据权利要求6所述的考虑运行不确定性的微电网调度方法，其特征在于，所述根据发电机组热负荷调度模型、所有不确定情景和预设的调度需求，通过预设的随机-鲁棒优化方法进行计算，得到符合预...
【专利技术属性】
技术研发人员：程永峰，左剑，潮铸，张水平，包博，杨韵，段秦尉，钟雅珊，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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