一种基于高斯混合模型精确不确定边界的配电网鲁棒优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于高斯混合模型精确不确定边界的配电网鲁棒优化方法，属于配电网运行优化技术领域；通过高斯混合模型对光伏历史数据进行聚类，得出两种光照条件下光伏出力的分布情况；通过高斯混合模型产生的参数构建多种不确定集合描述光伏出力的不确定性；建立主动配电网综合成本目标函数与配电网约束条件；构建主动配电网的多阶段自适应鲁棒优化调度模型，并使用改进仿射决策规则求解自适应鲁棒优化；结果表明，在相同仿射规则下，相对于经典区间集和多面体集，使用GMM区间集与GMM多面体集描述光伏的不确定性，可以使光伏出力不确定边界描述更加精确，因此优化结果的保守性小；而在同种多面体集合下，改进仿射规则求解结果优于传统仿射规则。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于高斯混合模型精确不确定边界的配电网鲁棒优化方法，属于配电网运行优化。

技术介绍

1、随着光伏等新能源的大规模发展，其随机性使得电网运行面临着重大风险。配电网作为分配电能的重要载体，传统配电网逐步向供需互动的主动配电网升级，使得配电网的作用更加灵活宽泛。如何发挥配电网潜力、克服新能源的不确定性，保证配电网安全经济运行成为目前亟须解决的问题。针对配电网优化问题不足，本专利技术提出考虑光伏不确定性主动配电网日前优化方法，首先通过高斯混合模型(gaussian mixture model，gmm)对光伏历史数据进行聚类，得出光照充足和不充足两种条件下光伏出力的分布情况，通过高斯混合模型产生的参数构建不确定集合描述光伏出力的不确定性，将光伏出力历史数据蕴含的信息带入到日前优化调度阶段以减小鲁棒优化不确定集的建模误差，最后，采用改进仿射决策规则求解自适应鲁棒优化模型，降低了鲁棒优化的保守性。

技术实现思路

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【技术保护点】

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【技术特征摘要】

1.一种基于高斯混合模型精确不确定边界的配电网鲁棒优化方法，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的一种基于高斯混合模型精确不确定边界的配电网鲁棒优化方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的一种基于高斯混合模型精确不确定边界的配电网鲁棒优化方法，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：卢芳，王振宇，李彧，刘宏达，宋紫薇，谢彪，郭静萌，吕金明，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：