一种考虑多重不确定性因素的分布式源储分布鲁棒联合规划方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑多重不确定性因素的分布式源储分布鲁棒联合规划方法，该方法包括：提出考虑

【技术实现步骤摘要】
一种考虑多重不确定性因素的分布式源储分布鲁棒联合规划方法


[0001]本专利技术属于配电侧分布式电源与储能联合规划
，涉及分布式源储的容量配置和位置选择，尤其是一种考虑多重不确定性因素的分布式源储分布鲁棒联合规划方法
。

技术介绍

[0002]配电系统运营商通常在配电侧安装分布式电源和储能，以降低从外部批发市场购买的电能和需要支付的碳配额成本，从而创造更多的经济效益
。
然而，外部电价和碳势的引入导致配电系统运营商在决策时需要考虑更多不具有典型概率分布特征的不确定性因素，如何提出一种可信且易于处理的分布式源储规划方法具有重要意义
。
[0003]近年来，大量研究提出了面向配电网的分布式源储联合规划方法
。
然而，这些研究既没有充分考虑配电系统运营商投资分布式电源和储能带来的低碳效益，又没有计及批发市场电价与碳势等配电网外部不确定性要素对分布式源储联合规划等影响，从而难以制定出行之有效的规划方案
。
[0004]此外，针对多类型不确定性因素的处理方法，目前主要集中于随机优化
、
鲁棒优化和分布鲁棒优化
。
随机优化通常需要大量的离散场景，求解耗时较长；鲁棒优化由于仅面向最恶劣场景，优化结果的经济性往往有所欠缺
。
相比之下，分布鲁棒优化通过寻找一定置信水平下的恶劣概率分布，实现了随机优化与鲁棒优化的融合，特别是基于
Wasserstein
距离的分布鲁棒优化近年来受到广泛关注r/>。
值得注意的是，基于单一范数度量的
Wasserstein
距离难以体现历史样本的全部特征，而考虑多范数度量的分布鲁棒优化方法又将出现复杂的非线性特征
。
因此，如何提出考虑
min
‑
max
‑
min
多重决策变量耦合影响和多范数综合度量的分布鲁棒优化算法是亟需解决的技术难题
。
[0005]经检索发现若干与本申请相关的专利文献，其中，公开号为
CN115619216A
的中国专利提供了一种极端冷天气下考虑多重不确定性的系统节点风险评估方法
。
建立电力系统的系统标准概率模型，将电力节点的负荷值
、
输电线路的状态
、
风电机组的出力和天然气机组的燃料代价参数输入，输出电力节点的电力代价参数；根据电力系统的每个电力节点的电力代价参数获得电力系统的每个电力节点的时空风险指标，对在极端冷天气下的电力节点进行风险评估
。
本专利技术方法综合考虑了极端天气下的多重不确定性融合以及电力代价参数的时空分布特征，可以有效辨识极端天气下的电力代价参数风险分布情况
。
该方法不仅可以帮助电力系统建立极端天气下的风险防控策略，也可以为建立极端天气下高韧性的电网规划提供有效指导
。
[0006]公开号为
CN116663821A
的中国专利提供了一种考虑多重不确定性的园区综合能源系统优化调度方法，包括：建立设备变工况特性模型；基于设备变工况特性模型对热电联产机组
、
燃气锅炉
、
电制冷机以及吸收式制冷机实际运行过程中的能源转换效率的不确定性进行表征；对风电负荷不确定性进行转化；采用范数约束构建模糊集；构建园区综合能源
系统优化调度模型；当所述的模型上界值与下界值之差达到给定的收敛精度时停止迭代，输出目标函数最优解
。
本专利技术，对设备模型的分析更加准确，有利于决策者合理安排各时段各能源转换设备的出力，简化了源荷不确定性的处理过程，在鲁棒性与经济性之间实现了平衡，有效提高了系统的经济性
。
[0007]经分析，上述专利文献应用场景以及对应算法与本案存在着明显区别
。

技术实现思路

[0008]为解决现有技术中存在的缺点和不足，本专利提出一种考虑多重不确定性因素的分布式源储分布鲁棒联合规划方法，以支撑配电网运营商作出合理的投资决策方案
。
[0009]一种考虑多重不确定性因素的分布式源储分布鲁棒联合规划方法，包括如下步骤：
[0010]步骤1：输入规划区域信息，针对每个时刻，基于
Wasserstein
模糊集的外部电价
、
外部碳势
、
分布式电源出力和负荷特性的多重不确定性处理方法；
[0011]步骤2：考虑
min
‑
max
‑
min
多重决策变量耦合影响和多范数综合度量的分布式源储分布鲁棒联合规划模型构建方法；
[0012]步骤3：基于对偶变换和恶劣场景等效的非线性分布鲁棒模型求解方法，最终输出配电网源储联合规划结果
。
[0013]所述步骤1基于
Wasserstein
模糊集的外部电价
、
外部碳势
、
分布式电源出力和负荷特性等多重不确定性处理方法，包括：
[0014](1)
结合历史数据，构建了外部电价
、
外部碳势
、
分布式电源出力和负荷特性四类不确定性因素的经验分布，具体为：
[0015][0016]其中，代表多类型不确定性因素的经验分布；代表四类不确定性因素的第
l
个历史样本；
N
代表历史样本总量；
[0017](2)
结合
Wasserstein
距离度量方法，构建了外部电价
、
外部碳势
、
分布式电源出力和负荷特性四类不确定性因素点模糊集，具体为：
[0018][0019][0020][0021]其中，代表经验分布与真实分布
R
之间的
Wasserstein
距离；
ξ
代表四类不确定性因素的真实数值；
Φ
代表经验分布与真实分布的联合概率分布；代表
Wasserstein
模糊集；
β
代表置信水平；
κ
代表中间变量；
D
代表
Wasserstein
计算常数，为已知
参数
。
[0022]所述步骤2考虑
min
‑
max
‑
min
多重决策变量耦合影响和多范数综合度量的分布式源储分布鲁棒联合规划模型构建方法，包括：
[0023](1)
建立分布鲁棒联合规划模型的目标函数，具体为：
[0024][0025]其中，
F
代表配电公司年综合费用；
C
REG
代表分布式电源的投资成本；
C
ES
代表分布式储能的投资成本；
C...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种考虑多重不确定性因素的分布式源储分布鲁棒联合规划方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1：输入规划区域信息，针对每个时刻，基于
Wasserstein
模糊集的外部电价
、
外部碳势
、
分布式电源出力和负荷特性的多重不确定性处理方法；步骤2：考虑
min
‑
max
‑
min
多重决策变量耦合影响和多范数综合度量的分布式源储分布鲁棒联合规划模型构建方法；步骤3：基于对偶变换和恶劣场景等效的非线性分布鲁棒模型求解方法，最终输出配电网源储联合规划结果
。2.
根据权利要求1所述考虑多重不确定性因素的分布式源储分布鲁棒联合规划方法，其特征在于：步骤1所述的多类型要素不确定性处理方法结合历史数据，建立了基于
Wasserstein
度量的模糊集，具体包括：结合历史数据，构建了外部电价
、
外部碳势
、
分布式电源出力和负荷特性四类不确定性因素的经验分布，具体为：其中，代表多类型不确定性因素的经验分布；代表四类不确定性因素的第
l
个历史样本；
N
代表历史样本总量；结合
Wasserstein
距离度量方法，构建了外部电价
、
外部碳势
、
分布式电源出力和负荷特性四类不确定性因素点模糊集，具体为：特性四类不确定性因素点模糊集，具体为：特性四类不确定性因素点模糊集，具体为：其中，代表经验分布与真实分布
R
之间的
Wasserstein
距离；
ξ
代表四类不确定性因素的真实数值；
Φ
代表经验分布与真实分布的联合概率分布；代表
Wasserstein
模糊集；
β
代表置信水平；
κ
代表中间变量；
D
代表
Wasserstein
计算常数，为已知参数
。3.
根据权利要求1所述考虑多重不确定性因素的分布式源储分布鲁棒联合规划方法，其特征在于：步骤2所述的考虑
min
‑
max
‑
min
多重决策变量耦合影响和多范数综合度量的分布式源储分布鲁棒联合规划模型构建方法，综合考虑了规划与运行两阶段决策变量，具体包括：建立分布鲁棒联合规划模型的目标函数和建立分布鲁棒联合规划模型的约束条件，建立分布鲁棒联合规划模型的目标函数具体为：
其中，
F
代表配电公司年综合费用；
C
REG
代表分布式电源的投资成本；
C
ES
代表分布式储能的投资成本；
C
ope
代表分布式电源与储能的运维成本；
P
ES,t
和
P
0,t
分别代表第
t
个时刻的储能运行功率和首段注入功率；和分别代表第
t
个时刻的配电公司电能交易成本与碳配额交易成本；
T
y
和
T
d
代表一年内的总天数和一天内的总小时数；其中，
d
代表贴现率；
T
REG
代表分布式电源运行年限；
λ
REG
代表分布式电源单位容量的投资成本；
S
REG,i
代表分布式电源的安装容量；
N
REG
代表分布式电源建设数量；
i
代表节点编号；其中，
T
ES
代表分布式储能运行年限；
λ
ESC
和
λ
ESP
分别代表分布式储能单位容量和单位功率的投资成本；
S
ESC,i
和
S
ESP,i
分别代表分布式储能的安装容量与功率；
N
ES
代表分布式储能建设数量；
C
ope
＝
η
ope
(C
REG
+C
ES
)
其中，
η
ope
代表分布式电源与储能的维护系数；其中，代表考虑不确定性的外部电价；
P
0,t
代表首端节点注入功率；其中，
λ
CO2
代表碳配额交易价格；代表考虑不确定性的外部碳势
。4.
根据权利要求1所述考虑多重不确定性因素的分布式源储分布鲁棒联合规划方法，其特征在于：步骤3基于对偶变换和恶劣场景等效的非线性分布鲁棒模型求解方法；采用潮流线性化技术
、
对偶变换技术
、
列和约束生成技术和恶劣场景等效技术，形成两步式非线性分布鲁棒模型求解方法，具体为：步骤
i
：将配电网潮流约束线性化，并利用
Wasserstein
度量的等价变化，形成基于线性化潮流的
min
‑
max
‑
min
模型，具体可表示为如下形式：
y≥...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洪，李俊锴，葛少云，杨白洁，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：