【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统调度与运行，尤其涉及一种考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法及装置。
技术介绍
1、可再生能源渗透率的迅猛增长给电力系统的安全运行带来了极大挑战，合理调度以长时间储能为代表的调度资源是保障电力系统长期安全的重要途径。
2、近年来，由于市场化进程的推进，以灵活性负荷为代表的需求侧不确定性正受到以激励电价为代表的决策变量的影响，且越来越多的数据表明，在灵活性负荷的不确定性受到激励成本影响的情况下，其不确定性的概率分布也会发生改变。
3、但是，在电力系统的长时间调度过程中，现阶段的主流研究方案的假设是：灵活性负荷的不确定性的概率分布不会受到决策变量的影响。也即，现有长时间调度方案并未充分考虑灵活性负荷的决策依赖不确定性的影响，这给电力系统的长时间调度安全带来了极大挑战。
4、具体而言，未考虑决策依赖不确定性影响的电力系统调度方法可能会使得电力系统长时间尺度的供需平衡难以保证，进而威胁电网的运行安全。
5、因此，如何解决现有电力系统调度方法由于未考虑决策依赖不确定性，无法保障电力系统的长期运行安全的问题，是电力系统调度及运行
亟待解决的重要课题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法及装置，用以克服现有电力系统调度方法由于未考虑决策依赖不确定性，无法保障电力系统的长期运行安全的缺陷，将灵活性负荷的决策依赖不确定性纳入调度考虑，保障电力系统长时间的电力实时平衡。
2
3、进一步地，所述基于所述电力系统运行数据构建长时间调度模型，包括：基于所述电力系统运行数据，构建长时间调度模型的第一运行约束条件和第一目标函数；根据所述第一运行约束条件和所述第一目标函数，构建得到所述长时间调度模型；所述第一运行约束条件包括长时间储能运行约束条件、短时间储能运行约束条件以及灵活性负荷运行约束条件。
4、进一步地，所述基于所述电力系统运行数据，根据所述长时间储能的电量存储序列和燃气机组的启停决策，构建实时调度模型，包括：基于所述电力系统运行数据，根据所述长时间储能的电量存储序列和燃气机组的启停决策，构建所述实时调度模型的第二运行约束条件和第二目标函数；根据所述第二运行约束条件和第二目标函数，构建得到所述实时调度模型。
5、进一步地，所述长时间调度模型表示如下：
6、
7、s.t.第一运行约束条件
8、
9、其中，为第一目标函数，为所有决策变量构成的向量，为长时间储能h的放电功率，为长时间储能h的充电功率，为短时间储能k的放电功率，为短时间储能k的充电功率，表示燃气机组i的运行状态，表示燃气机组i的发电功率，和分别为功率平衡的正向松弛变量和反向松弛变量，和分别为线路l传输容量的正向松弛变量和反向松弛变量，为长时间储能h的电量存储值，为短时间储能k的电量存储值，为新能源机组j的预测功率值，为传统负荷d的供给功率，为激励灵活性负荷增长的成本，为激励灵活性负荷减小的成本，表示灵活性负荷v的供给功率。
10、进一步地，所述灵活性负荷约束条件包括：
11、灵活性负荷的供给功率约束条件：
12、
13、灵活性负荷的增长量约束条件：
14、
15、灵活性负荷的减少量约束条件：
16、
17、其中，为灵活性负荷的供给功率，为灵活性负荷在时段的基本功率值，为灵活性负荷的增长量，为灵活性负荷的减少量，n为截断正态分布，为灵活性负荷的增长量上限，为激励灵活性负荷功率增长的成本，为激励灵活性负荷功率增长的成本上限，为灵活性负荷的减少量上限，为激励灵活性负荷功率下降的成本，为激励灵活性负荷功率下降的成本上限，和分别为变量和变量的方差。
18、进一步地，所述实时调度模型表示如下：
19、
20、s.t.第二运行约束条件
21、
22、其中，为第二目标函数，为所有最优决策变量构成的向量，为长时间储能h的放电功率，为长时间储能h的充电功率，为短时间储能k的放电功率，为短时间储能k的充电功率，表示燃气机组i的发电功率，s1(t)和s2(t)分别为功率平衡的正向松弛变量和反向松弛变量，和分别为线路l传输容量的正向松弛变量和反向松弛变量，为长时间储能h的电量存储值，为短时间储能k的电量存储值，为新能源机组j的预测功率值，为传统负荷d的供给功率，cfadd(t)为激励灵活性负荷增长的成本，cfdec(t)为激励灵活性负荷减小的成本，表示灵活性负荷v的供给功率。为实时调度模型所考虑时段集合中的时段。
23、进一步地，所述将所述最优决策变量值应用于实际电力系统，之后包括：在当前迭代调度次数不满足调度结束条件的情况下，根据预设更新公式对当前迭代调度次数下历史功率曲线的概率进行更新；利用更新后的历史功率曲线的概率，构建所述长时间调度模型，并迭代执行步骤s120-s140；在当前迭代调度次数满足调度结束条件的情况下，结束调度。
24、第二方面，本专利技术还提供一种考虑决策依赖不确定性的电力系统调度装置，包括：电力系统运行数据获取模块，用于获取电力系统运行数据，所述电力系统运行数据包括长时间储能参数、短时间储能参数、燃气机组参数、新能源机组参数、灵活性负荷参数以及激励成本参数；长时间调度模型求解模块，用于基于所述电力系统运行数据构建长时间调度模型，并对所述长时间调度模型进行求解，得到电力系统中长时间储能的电量存储序列，以及燃气机组的启停决策；实时调度模型求解模块，用于基于所述电力系统运行数据，根据所述长时间储能的电量存储序列和燃气机组的启停决策，构建实时调度模型，并对所述实时调度模型进行求解，得到电力系统实时调度下的最优决策变量值；最优决策变量值应用模块，用于将所述最优决策变量值应用于实际电力系统。
25、第四方面，本专利技术还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法。
26、第五方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，所述基于所述电力系统运行数据构建长时间调度模型，包括：
3.根据权利要求1所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，所述基于所述电力系统运行数据，根据所述长时间储能的电量存储序列和燃气机组的启停决策，构建实时调度模型，包括：
4.根据权利要求2所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，所述长时间调度模型表示如下：
5.根据权利要求2所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，所述灵活性负荷约束条件包括：
6.根据权利要求3所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，所述实时调度模型表示如下：
7.根据权利要求1-6中任一项所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，所述将所述最优决策变量值应用于实际电力系统，之后包括：
8.一种考虑决策依赖不确定性的电力系统调度装置，其特征在于，包括
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述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程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法。
...【技术特征摘要】
1.一种考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，所述基于所述电力系统运行数据构建长时间调度模型，包括：
3.根据权利要求1所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，所述基于所述电力系统运行数据，根据所述长时间储能的电量存储序列和燃气机组的启停决策，构建实时调度模型，包括：
4.根据权利要求2所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，所述长时间调度模型表示如下：
5.根据权利要求2所述的考虑决策依赖不确定性的电力系统调度方法，其特征在于，所述灵活性负荷约束条件包括：
6.根据权利要求3所述的考虑决策依赖不确定...
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