基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法及终端技术

本发明专利技术公开了基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法及终端，包括步骤：步骤S1、建立多阶段随机灵活性资源规划模型；步骤S2、使用丹茨

【技术实现步骤摘要】
基于CG＆S分布式计算方法的灵活性资源规划方法及终端


[0001]本专利技术涉及电力规划
，特别涉及一种基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法及终端。

技术介绍

[0002]对于资源规划问题，通常情况下采用单纯形法进行求解，单纯形法能够保证在数次迭代后找到最优解，但电力系统中的混合整数规划问题的求解存在一定难度。这类优化问题往往有约束的数目有限，但变量的数目庞大的特点，因此不能在模型中将所有变量明确表达出来，所以使用单纯形法无法求解此类问题，这对电力系统中灵活性资源的最优规划策略求解造成困难。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法及终端，其能够得到电力系统中灵活性资源的最优规划策略。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0005]基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法，包括步骤：
[0006]步骤S1、建立多阶段随机灵活性资源规划模型；
[0007]步骤S2、使用丹茨
‑
沃尔夫公式将多阶段随机灵活性资源规划模型的目标函数分解并重新表述为主问题和子问题；
[0008]步骤S3、求解分解后的主问题和子问题，得到目标函数的最优规划策略。
[0009]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的另一种技术方案为：
[0010]基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划终端，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计算机程序时实现以下步骤：
[0011]步骤S1、建立多阶段随机灵活性资源规划模型；
[0012]步骤S2、使用丹茨
‑
沃尔夫公式将多阶段随机灵活性资源规划模型的目标函数分解并重新表述为主问题和子问题；
[0013]步骤S3、求解分解后的主问题和子问题，得到目标函数的最优规划策略。
[0014]本专利技术的有益效果在于：基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法及终端，其通过建立多阶段随机灵活性资源规划模型并使用丹茨
‑
沃尔夫公式分解并重新表述为主问题和子问题求解，实现对复杂的资源规划问题的求解，得到电力系统中灵活性资源的最优规划策略。
附图说明
[0015]图1为本专利技术实施例的基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法的流程示意图；
[0016]图2为本专利技术实施例涉及的求解分解后的多阶段随机灵活性资源规划模型的流程示意图；
[0017]图3为本专利技术实施例的基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划终端的结构示意图；
[0018]图4为本专利技术实施例涉及的处理器的结构示意图。
[0019]标号说明：
[0020]1、基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划终端；2、处理器；21、主处理器；22、第一辅助处理器；23、第二辅助处理器；3、存储器。
具体实施方式
[0021]为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
[0022]请参照图1、图2和图4，基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法，包括步骤：
[0023]步骤S1、建立多阶段随机灵活性资源规划模型；
[0024]步骤S2、使用丹茨
‑
沃尔夫公式将多阶段随机灵活性资源规划模型的目标函数分解并重新表述为主问题和子问题；
[0025]步骤S3、求解分解后的主问题和子问题，得到目标函数的最优规划策略。
[0026]由上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：通过建立多阶段随机灵活性资源规划模型并使用丹茨
‑
沃尔夫公式分解并重新表述为主问题和子问题求解，实现对复杂的资源规划问题的求解，得到电力系统中灵活性资源的最优规划策略。
[0027]进一步地，所述步骤S1，具体包括：
[0028]利用场景树将规划周期分为不同的决策阶段，根节点代表系统的初始状态，此节点只做出投资决策，而后继节点均由运行和投资阶段共同组成。
[0029]由上述描述可知，在一个阶段确定后，再进行下一阶段的操作，这种多阶段方法允许在几个时间点上做出投资决策，并考虑当前阶段已知的不确定参数集的信息，降低不确定性参数对规划的影响。
[0030]进一步地，所述步骤S1，具体建立了一种考虑短期响应和长期不确定性的灵活性资源综合规划模型，其目标函数描述如下：
[0031][0032]式中，节点n的发电单元的单位投资成本，为节点n的ESS的单位投资成
本，为节点n的线路的单位投资成本，为安装在节点n中的附加发电单元的容量，为安装在节点n中的ESS的容量，为安装在节点n冲的线路的容量，为节点n中发电单元的单位可变成本，为发电单元的启动成本，P
n，t，g
为节点n中发电单元每小时的输出功率，S
n，t，g
为节点n中发电单元每小时的启动次数，为节点n中ESS的单位可变成本，为ESS每小时在节点n中提供的电力，为节点n中未得到供应的需求补偿成本，为节点n时刻t在总线b上的减载量，其具有如下约束：
[0033][0034][0035][0036][0037][0038][0039][0040][0041][0042][0043][0044][0045][0046][0047][0048][0049][0050][0051][0052]式中，分别为节点n中发电、储能和线路总安装单元数量。为安装在节点n中的额外发电单元、ESS和线路。为安装在节点n中的额外发电单元、ESS和线路。为节点n中各资源安装的最大数量，F
n，t，l
为节点n中线路l上时刻t时的潮流，分别为ESS每小时的自放电量、充电效率和放电效率。
[0053]由上述描述可知，其给出了一种考虑短期响应和长期不确定性的灵活性资源综合规划模型，约束将n的前驱节点上不同资源的投资与节点n中安装的总单元相关联，还限制了节点n中安装的单元总数，确保系统每条母线操作阶段每个小时的功率平衡，限制了通过传输线到各自安装容量的最大流量，给出发电单元的简化模型，具体给出热力发电机的最大发电量限制，给出RES发电机的功率受已安装的机组和一次能源的可用性的限制，考虑了能量平衡、最小和最大储能容量以及最大充放电功率约束，设置现有资产的安装单元数在每个节点n以及根节点现有单元的数量，限制了在根节点之后，不能再安装额外的发电、储能或输电单元。
[0054]进一步地，所述步骤S3，具体包括：
[0055]步骤S31、解决主问题的线性规划松弛问题，获得的目标函数的变化率；
[0056]步骤S32、根据目标函数的变化率求解子问题以生成新的CG列并且获得对应的最小的目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1、建立多阶段随机灵活性资源规划模型；步骤S2、使用丹茨
‑
沃尔夫公式将多阶段随机灵活性资源规划模型的目标函数分解并重新表述为主问题和子问题；步骤S3、求解分解后的主问题和子问题，得到目标函数的最优规划策略。2.根据权利要求1所述的基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法，其特征在于，所述步骤S1，具体包括：利用场景树将规划周期分为不同的决策阶段，根节点代表系统的初始状态，此节点只做出投资决策，而后继节点均由运行和投资阶段共同组成。3.根据权利要求2所述的基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法，其特征在于，所述步骤S1，具体建立了一种考虑短期响应和长期不确定性的灵活性资源综合规划模型，其目标函数描述如下：式中，节点n的发电单元的单位投资成本，为节点n的ESS的单位投资成本，为节点n的线路的单位投资成本，为安装在节点n中的附加发电单元的容量，为安装在节点n中的ESS的容量，为安装在节点n中的线路的容量，为节点n中发电单元的单位可变成本，为发电单元的启动成本，P
n，t，g
为节点n中发电单元每小时的输出功率，S
n，t，g
为节点n中发电单元每小时的启动次数，为节点n中ESS的单位可变成本，为ESS每小时在节点n中提供的电力，为节点n中未得到供应的需求补偿成本，为节点n时刻t在总线b上的减载量，其具有如下约束：为节点n时刻t在总线b上的减载量，其具有如下约束：为节点n时刻t在总线b上的减载量，其具有如下约束：
式中，分别为节点n中发电、储能和线路总安装单元数量；为安装在节点n中的额外发电单元、ESS和线路；为安装在节点n中的额外发电单元、ESS和线路；为节点n中各资源安装的最大数量，F
n，t，l
为节点n中线路l上时刻t时的潮流，分别为ESS每小时的自放电量、充电效率和放电效率。
4.根据权利要求1所述的基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法，其特征在于，所述步骤S3，具体包括：步骤S31、解决主问题的线性规划松弛问题，获得的目标函数的变化率；步骤S32、根据目标函数的变化率求解子问题以生成新的CG列并且获得对应的最小的目标函数的变化量，每一个CG列对应一对可行的安装单元总数及其对应节点的优化操作，将目标函数的变化量小于零的列添加到主问题中；步骤S33、计算线性规划中目标函数的变化量，并检查终止算法计算的条件；如果目标函数的变化量小于零，则将该列变量的相关系数加入到主问题的系数矩阵中，并返回步骤31执行新的迭代；如果相反，则满足终止条件，结束计算，得到目标函数的最优规划策略。5.根据权利要求4所述的基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法，其特征在于，所述步骤S31，具体包括：采用主处理器解决主问题的线性规划松弛问题，获得的目标函数的变化率，并将所述变化率传输到辅助处理器；所述步骤S32，具体包括：在辅助处理器中，求解子问题以生成新的CG列，不同的辅助处理器之间共享列并生成新的CG列，将目标函数的变化量小于零的CG列发送至主处理器，并添加到主问题中。6.基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划终端，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以下步骤：步骤S1、建立多阶段随机灵活性资源规划模型；步骤S2、使用丹茨
‑
沃尔夫公式将多阶段随机灵活性资源规划模型的目标函...

【专利技术属性】
技术研发人员：林伟伟，林毅，黄海，张林垚，叶炜，林章岁，涂夏哲，吴威，尹欣宇，梁思琪，边晓燕，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：