一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法及系统技术方案

本发明专利技术属于电力系统运行和控制技术领域，提供了一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法及系统，本发明专利技术中在缩减场景时，提出度量不同随机场景之间相似度的目标最优性距离的概念，并根据原始场景和缩减场景之间的目标最优性距离将每个原始场景划分到缩减场景的类别中进行迭代聚类，得到缩减后的多个经典场景；基于目标最优性距离的场景缩减方法，不仅能有效缩减场景、显著降低运算负担，并且与传统的基于Wasserstein距离的场景缩减方法相比，获得的缩减场景可以更好地近似原始随机调度问题，增强了输配协同随机调度的调度可靠性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法及系统


[0001]本专利技术属于电力系统运行和控制
，尤其涉及一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法及系统。

技术介绍

[0002]随着输电网和配电网的可再生能源渗透比例增加，传统的输电网和配电网独立调度容易造成功率失配和线路拥塞等问题。于是，耦合输电网和配电网的输配协同调度得到了广泛研究。同时，为了处理可再生能源发电的不确定性，比如，输电网中集中并网的风电机组和配电网中的分布式光伏发电机组，基于随机场景的随机优化方法也被广泛应用到电力系统的优化调度中。
[0003]专利技术人发现，为了保证调度结果的可靠性，随机优化调度模型需要考虑大量的随机场景，导致随机调度模型的计算负担很重、计算时间很长。为了减小计算负担，当前多采用场景缩减方法来生成少量缩减场景代替原始大量场景，比如K均值聚类算法（k
‑
means clustering algorithm）等；但是，现有的场景缩减方法均是基于不同场景之间的Wasserstein距离进行场景缩减，其没有考虑到缩减场景对随机调度模型最优值的影响，导致生成的缩减场景不够典型、与原始调度问题的最优解差距较大，Wasserstein距离即不同场景之间的欧式距离；具体表现为，基于Wasserstein距离的场景缩减方法，不能够保证缩减后场景的代表性和典型性，造成优化问题最优值与原始问题最优值的偏差较大。

技术实现思路

[0004]本专利技术为了解决上述问题，提出了一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法及系统，本专利技术在缩减场景时，提出度量不同随机场景之间相似度的目标最优性距离的概念，并根据原始场景和缩减场景之间的目标最优性距离，将每个原始场景划分到缩减场景的类别中进行迭代聚类，得到缩减后的多个经典场景，不仅能有效缩减场景、显著降低运算负担，并且与传统的基于Wasserstein距离的场景缩减方法相比，获得的缩减场景可以更好地近似原始随机调度问题，增强了输配协同随机调度的调度可靠性。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：第一方面，本专利技术提供了一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法，包括：获取多个原始随机场景；根据多个原始随机场景，以输电网运行成本和所有配电网的运行成本最小为目标，建立基于原始随机场景的输配协同随机调度模型；依据基于原始随机场景的输配协同随机调度模型的目标函数和约束条件，确定度量不同随机场景之间相似度的目标最优性距离；根据原始场景和缩减场景之间的目标最优性距离，将每个原始场景划分到缩减场景的类别中进行迭代聚类，得到缩减后的多个经典场景；根据缩减后的多个经典场景，简化基于原始随机场景的输配协同随机调度模型，
得到基于缩减场景的输配协同随机调度模型；求解基于缩减场景的输配协同随机调度模型，实现输配协同调度。
[0006]进一步的，对原始场景进行聚类获得缩减场景；初始化原始场景和缩减场景之间的指示矩阵；对每个原始场景附上新的聚类标签；更新原始场景和缩减场景之间的指示矩阵，当原始场景s属于缩减场景m的聚类时，指示矩阵的第s行m列元素，否则。
[0007]进一步的，计算相邻迭代的缩减场景之间的差异间隙，若相邻迭代的缩减场景之间的差异间隙小于等于收敛间隙，则停止迭代，输出缩减后的场景作为经典场景。
[0008]进一步的，基于原始随机场景的输配协同随机调度模型为两阶段输配协同随机调度模型，第一阶段为日前调度，第二阶段是日内调度；两阶段输配协同随机调度模型的目标函数包括输电网运行成本和所有配电网的运行成本；输电网运行成本包括第一阶段中火电机组的启停成本、发电成本、向上备用容量成本、向下备用容量成本，以及第二阶段中各场景下火电机组的向上调节的期望成本和向下调节的期望成本；配电网运行成本包括第一阶段中分布式发电机组的发电成本、向上备用容量成本和向下备用容量成本，以及第二阶段中各场景下分布式发电机组的向上调节的期望成本和向下调节的期望成本。
[0009]进一步的，第一阶段约束包括在日前的预测负荷信息下输电网的运行约束和所有配电网的运行约束，以及输电网和配电网边界基准功率协同约束；第二阶段约束则包括各随机场景下输电网调整约束、配电网调整约束以及输电网和配电网的边界功率协同约束。
[0010]进一步的，目标最优性距离设置为：其中，为基于随机场景做的第一阶段决策变量在随机场景下的目标成本；为基于随机场景做出的输电网中第一阶段决策变量的取值；为基于随机场景做出的所有配电网中第一阶段决策变量的取值；为第m个缩减后的随机场景；为随机场景下的最优目标成本；为输电网中的第一阶段决策变量；为所有配电网中的第一阶段决策变量，为基于随机场景的输电网运行约束和所有配电网的运行约束；为基于随机场景做的第一阶段决策变量在随机场景下的目标成本；为在随机场景下的最优目标成本。
[0011]进一步的，基于缩减场景的输配协同随机调度模型分为输电网调度模型和配电网调度模型，求解基于缩减场景的输配协同随机调度模型过程为：设置迭代次数u=1，并行求解一次输电网调度模型和配电网调度模型，计算输电网模型和配电网模型的协同变量的均值，并作为协同变量的初始值；分别将输电网模型和配
电网模型中的协同变量固定为该初始值，并求解输电网调度模型，获得输电网中火电机组启停状态的取值，记作；将输配协同随机调度模型中火电机组的启停状态固定为，将输配协同随机调度模型转换为线性且凸的问题，然后执行交替方向乘子法进行求解，获得输电网和配电网的协同变量的最优取值；更新迭代次数，u=u+1；将输电网调度模型和配电网调度模型中的协同变量固定为获得的协同变量最优值，求解输电网调度模型和配电网调度模型，获得输电网中火电机组的机组启停状态取值，记作；若和相同，则迭代终止，输出第u次迭代时输电网调度模型的调度结果和配电网调度模型的调度结果；否则继续进行迭代。
[0012]第二方面，本专利技术还提供了一种基于场景缩减的输配协同随机调度系统，包括：数据采集模块，被配置为：获取多个原始随机场景；基于原始随机场景的输配协同随机调度模型建立模块，被配置为：根据多个原始随机场景，以输电网运行成本和所有配电网的运行成本最小为目标，建立基于原始随机场景的输配协同随机调度模型；聚类模块，被配置为：依据基于原始随机场景的输配协同随机调度模型的目标函数和约束条件，确定度量不同随机场景之间相似度的目标最优性距离；根据原始场景和缩减场景之间的目标最优性距离，将每个原始场景划分到缩减场景的类别中进行迭代聚类，得到缩减后的多个经典场景；简化模块，被配置为：根据缩减后的多个经典场景，简化基于原始随机场景的输配协同随机调度模型，得到基于缩减场景的输配协同随机调度模型；求解模块，被配置为：求解基于缩减场景的输配协同随机调度模型，实现输配协同调度。
[0013]第三方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现了第一方面所述的基于场景缩减的输配协同随机调度方法的步骤。
[0014]第四方面，本专利技术还提供了一种电子设备本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法，其特征在于，包括：获取多个原始随机场景；根据多个原始随机场景，以输电网运行成本和所有配电网的运行成本最小为目标，建立基于原始随机场景的输配协同随机调度模型；依据基于原始随机场景的输配协同随机调度模型的目标函数和约束条件，确定度量不同随机场景之间相似度的目标最优性距离；根据原始场景和缩减场景之间的目标最优性距离，将每个原始场景划分到缩减场景的类别中进行迭代聚类，得到缩减后的多个经典场景；根据缩减后的多个经典场景，简化基于原始随机场景的输配协同随机调度模型，得到基于缩减场景的输配协同随机调度模型；求解基于缩减场景的输配协同随机调度模型，实现输配协同调度。2.如权利要求1所述的一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法，其特征在于，对原始场景进行聚类获得缩减场景；初始化原始场景和缩减场景之间的指示矩阵；对每个原始场景附上新的聚类标签；更新原始场景和缩减场景之间的指示矩阵，当原始场景s属于缩减场景m的聚类时，指示矩阵的第s行m列元素，否则。3.如权利要求1所述的一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法，其特征在于，计算相邻迭代的缩减场景之间的差异间隙，若相邻迭代的缩减场景之间的差异间隙小于等于收敛间隙，则停止迭代，输出缩减后的场景作为经典场景。4.如权利要求1所述的一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法，其特征在于，基于原始随机场景的输配协同随机调度模型为两阶段输配协同随机调度模型，第一阶段为日前调度，第二阶段是日内调度；两阶段输配协同随机调度模型的目标函数包括输电网运行成本和所有配电网的运行成本；输电网运行成本包括第一阶段中火电机组的启停成本、发电成本、向上备用容量成本、向下备用容量成本，以及第二阶段中各场景下火电机组的向上调节的期望成本和向下调节的期望成本；配电网运行成本包括第一阶段中分布式发电机组的发电成本、向上备用容量成本和向下备用容量成本，以及第二阶段中各场景下分布式发电机组的向上调节的期望成本和向下调节的期望成本。5.如权利要求4所述的一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法，其特征在于，第一阶段约束包括在日前的预测负荷信息下输电网的运行约束和所有配电网的运行约束，以及输电网和配电网边界基准功率协同约束；第二阶段约束则包括各随机场景下输电网调整约束、配电网调整约束以及输电网和配电网的边界功率协同约束。6.如权利要求1所述的一种基于场景缩减的输配协同随机调度方法，其特征在于，目标最优性距离设置为：其中，为基于随机场景做的第一阶段决策变量在随机场景下的目标成本；为基于随机场景做出的输
电网中第一阶段决策变量的取值；为基于随机场景做出的所有配电网中第一阶段决策变量的取值；为第m个缩减后的随机场景；为随机场景下的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李正烁，田野，刘祥文，李笋，王玥娇，张用，邢家维，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司，
类型：发明
国别省市：