【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，属于电力系统领域，尤其涉及到电力系统运行调度技术。
技术介绍
1、传统化石能源的使用排放了大量的二氧化碳，造成全球气候变化，生态环境恶劣。而新能源以其清洁、环保、可再生特点而能有效克服了传统化石能源的弊端。大量的新能源接入电网将会造成电网的潮流倒转、电压双向越限、电网谐波严重超标等；再加之，新能源出力具有波动性以及不确定性特点，严重影响电网的安全性与稳定性。
2、综合能源系统能够通过多能互补的方式将一种能源转化为另一种能源，能够有效地将大规模、大容量的新能源完成就地消纳，这样能够极大地提高配电网对高渗透新能源的接纳能力；另一方面，由于综合能源系统中包含热电联产、电锅炉等响应速度快的机组以及分布式储电、分布式储热、分布式储气等存储类设备，综合能源系统能够通过快速调整设备出力来应对新能源出力不确定性对电网的影响。
3、迄今为止，国内外知名学者针对高渗透新能源不确定消纳做出了广而深泛的研究。梅飞等人利用光伏和风电的概率密度数据产生随机光伏和风电大量出力来模拟不确定出力场景，然后再对模拟产生的场景进行场景缩减，最后针对缩减之后的场景进行优化调度。虽然随机优化方法比较成熟，能够有效应对新能源出力的不确定性，但随机优化方法的应用必定要假设不确定出力要服从某种分布，并且要生成大量场景。因此，随机优化方法比较简单，但往往假设分布不能完全代表不确定因素的真实出力，并且生成场景过多，求解时间过长，不能有利于完成实时调度消纳；稅月等人将风电出力大量场景通
4、目前，大部分针对高渗透新能源不确定消纳的方法往往采用随机优化的方式，产生大量的新能源出力功率，但需要知道新能源出力的分布概率；同时，对于新能源消纳调度求解也一般采用两阶段方式进行求解，求解比较复杂，难度比较大。因此，构建综合能源系统自适应鲁棒调度模型，并采用一种有效的求解方法解决不确定新能源调度能够有效解决当前问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，该方法考虑了消纳过程中光伏和负荷的出力不确定性，能够在调度的过程中充分应对光伏和负荷不确定性对配电网的影响，并采用灰狼优化算法进行有效求解，能够提高配电网的光伏消纳能力，提升系统的鲁棒性，抵御光伏出力的不确定性与高渗透对电网的影响。
2、实现本专利技术目的的技术解决方案为：
3、一种考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
4、步骤1：确定接入配电网光伏设备的位置和容量，确定接入配电网的综合能源系统的位置以及综合能源系统中每一个设备的参数；
5、步骤2：对配电网的光伏和负荷进行日前预测，得到配电网每一节点的光伏和负荷日前点预测出力功率；
6、步骤3：根据配电网的光伏和负荷日前点预测结果，构建光伏和负荷的日前预测出力的盒式出力不确定集，确定光伏和负荷日前出力的功率区间；
7、步骤4：结合日内实际光伏和负荷出力曲线，构建综合能源系统的自适应鲁棒调度优化模型，并将综合能源系统的自适应鲁棒调度优化模型分解成两个小模型：综合能源系统设备状态配置模型以及不确定光伏负荷最恶劣出力模型；
8、步骤5：综合能源系统设备状态配置模型：配置状态配置模型的灰狼优化算法的相关参数，并初始化每一个灰狼的位置，其位置为综合能源系统里每一个设备的运行状态；
9、步骤6：不确定光伏负荷最恶劣出力模型：配置最恶劣出力模型的灰狼优化算法的相关参数，并初始化每一个灰狼的位置，其位置为光伏和负荷日前出力功率；
10、步骤7：在满足综合能源系统设备以及设备运行状态的约束条件的情况下，以综合能源系统日前-日内调度成本最小值中的最大值为目标函数，求解最恶劣光伏和负荷出力情况下的日前出力功率；
11、步骤8：判断是否达到终止条件，如果未达到终止条件，则跳转到步骤7，否则将综合能源系统日前-日内调度成本最小值中的最大值作为综合能源系统设备状态模型中每一个灰狼位置的适应值，并以适应值最小为目标函数进行迭代求解综合能源系统设备状态配置模型；
12、步骤9：判断是否达到终止条件，如果未达到终止条件，则跳转到步骤8，否则输出光伏、负荷最恶劣出力场景、综合能源系统中各设备的出力状态以及日前-日内调度出力。
13、优选地，所述步骤1中的综合能源系统设备包含热电联产机组(combined heatand power，chp)、燃气锅炉(gas boiler，gb)、电锅炉(electric boiler，eb)、电转气设备(power to gas，p2g)、分布式储电设备、分布式储气设备以及分布式储热设备。
14、优选地，所述步骤1中的综合能源系统设备参数为热电联产机组、电锅炉、燃气锅炉、电转气设备的最小出力功率、最大出力功率、上爬坡速率、下爬坡速率、单位维修成本、单位投资成本、额定容量、电转化效率、热转化效率以及寿命；分布式储电设备、分布式储气设备以及分布式储热设备的初始容量、额定容量、最小设备状态、最大设备状态、单位投资成本、单位维护成本、充放电效率、最大放电功率以及寿命。
15、优选地，所述步骤3中的光伏和负荷的日前预测出力的盒式出力不确定集构建为：
16、
17、式中：ppv,da(t)、pload,e,da(t)为t时刻的光伏、负荷日前预测功率；ppv(t)、pload(t)为t时刻光伏、负荷的波动范围；ψ1、ψ2为鲁棒参数，用来调节光伏、负荷出力波动范围的大小。
18、优选地，所述步骤4中的综合能源系统的自适应鲁棒调度优化模型为：
19、
20、分解成两个模型：综合能源系统设备状态配置模型和不确定光伏负荷最恶劣出力模型；
21、综合能源系统设备状态配置模型为：
22、
23、其中：x为设备状态配置模型的优化变量，用来表示综合能源设备不同时刻运行状态；
24、x＝[ui,e(t),ui,h(t),ui,g(t),ui,chp(t),ui,gb(t),ui,eb(t),ui,p2g(t)]t
25、式中：ui,e(t)、ui,h(t)、ui,g(t)、ui,chp(t)、ui,gb(t)、ui,eb(本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，所述步骤1中的综合能源系统设备包含热电联产机组(Combined Heat andPower，CHP)、燃气锅炉(Gas Boiler，GB)、电锅炉(Electric boiler，EB)、电转气设备(Power to Gas，P2G)、分布式储电设备、分布式储气设备以及分布式储热设备。
3.根据权利要求1所述的考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，所述步骤1中的综合能源系统设备参数为热电联产机组、电锅炉、燃气锅炉、电转气设备的最小出力功率、最大出力功率、上爬坡速率、下爬坡速率、单位维修成本、单位投资成本、额定容量、电转化效率、热转化效率以及寿命；分布式储电设备、分布式储气设备以及分布式储热设备的初始容量、额定容量、最小设备状态、最大设备状态、单位投资成本、单位维护成本、充放电效率、最大放电功率以及寿命。
4.根据权利要求1所述的考
5.根据权利要求1所述的考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，所述步骤4中的综合能源系统的自适应鲁棒调度优化模型为：
6.根据权利要求1所述的考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，所述步骤5中的灰狼优化算法中的相关参数为灰狼优化的种群数量、迭代次数、系数向量以及位置向量。
7.根据权利要求1所述的考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，所述步骤6中的灰狼优化算法中的相关参数为灰狼优化的种群数量、迭代次数、系数向量以及位置向量。
8.根据权利要求1所述的考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，所述步骤7中的综合能源系统设备以及设备运行状态的约束条件的为：
9.根据权利要求1所述的考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，所述步骤7中的综合能源系统日前-日内调度成本最小值用cplex和yalmip求解器进行求解。
...【技术特征摘要】
1.一种考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，所述步骤1中的综合能源系统设备包含热电联产机组(combined heat andpower，chp)、燃气锅炉(gas boiler，gb)、电锅炉(electric boiler，eb)、电转气设备(power to gas，p2g)、分布式储电设备、分布式储气设备以及分布式储热设备。
3.根据权利要求1所述的考虑光伏和负荷不确定性的综合能源系统自适应鲁棒调度方法，其特征在于，所述步骤1中的综合能源系统设备参数为热电联产机组、电锅炉、燃气锅炉、电转气设备的最小出力功率、最大出力功率、上爬坡速率、下爬坡速率、单位维修成本、单位投资成本、额定容量、电转化效率、热转化效率以及寿命；分布式储电设备、分布式储气设备以及分布式储热设备的初始容量、额定容量、最小设备状态、最大设备状态、单位投资成本、单位维护成本、充放电效率、最大放电功率以及寿命。
4.根据权利要求1所述的考虑光伏和负荷不确定性的综合能源...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾佳琪，陈中秋，孙岩，张润禾，顾阳，王申树，尚庆功，张福来，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司连云港市赣榆区供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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