【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及综合能源系统优化，具体涉及面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法。
技术介绍
1、为实现“碳达峰，碳中和”的战略目标，低碳正式成为一项长期而必须完成的任务。大力发展可再生能源发电是减少二氧化碳排放的有效途径；但随着可再生能源渗透率的不断提高，尤其是分布式新能源大量接入配电网后，国内可再生能源资源削减严重，可再生能源消纳问题亟待解决。而针对未来高比例分布式可再生能源渗透以及低碳运行的综合能源系统中，可再生能源削减严重以及仍然存在二氧化碳排放的问题。
2、考虑扩展耦合电转气以及碳捕获技术到综合能源系统当中，利用电转气设备的高能量密度消耗以灵活响应可再生能源波动，实现可再生能源的高效消纳并起到能量时移的作用；利用碳捕获设备对化石能源消耗机组所排放的二氧化碳进行捕获，减少二氧化碳的直接排放。同时发电机组在实际使用过程中会产生损耗，导致运行参数发生变化，因此在对综合能源系统通过目标函数进行优化的过程中，需要结合发电机组的使用时间，对目标函数中超参数进行自适应调整，从而保证发电机组损耗不会对综合能源系统优化产生过多影响。
技术实现思路
1、本专利技术提供面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，以解决现有的综合能源系统中分布式新能源弃电而影响系统产生的综合成本的问题，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术一个实施例提供了面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，该方法包括以下步骤：
3、采集综合能源系统的发电
4、对运行时间进行分段，结合状态数据得到每个分段的状态矩阵；通过因子分析获取每个分段的因子载荷矩阵及得分矩阵；根据相邻分段的因子载荷矩阵，获取相邻分段的若干特征向量匹配组合；根据每个分段中不同维度的状态数据的变化，得到每个分段的波动稳定性；通过聚类将所有分段划分为两个类别；
5、根据波动稳定性均值最小的类别中分段的时间分布，结合相邻分段的状态矩阵以及特征向量匹配组合与得分矩阵，得到每个分段的因子载荷矩阵中每个特征向量的权重；根据特征向量的权重，结合特征向量匹配组合，获取每个分段与相邻前一个分段的变化因子并作为每个分段的调整系数；
6、基于综合能源系统调度策略，获取方案参数；根据各分段的调整系数，构建基于综合能源系统调度策略总成本的目标函数并设置约束条件；
7、根据方案参数及约束条件，求解目标函数得到综合能源系统最优调度策略。
8、可选的，所述对运行时间进行分段，结合状态数据得到每个分段的状态矩阵，包括的具体方法为：
9、以预设时长对运行时间从前向后进行划分，得到若干分段；对于任意一个分段，根据该分段下每个采样时间各维度的状态数据，构建该分段的状态矩阵，状态矩阵中每行表示一个维度，每列对应同一采样时间，其中维度按照电功率、热功率、电流及电压的顺序从上到下排列，采样时间按照时间顺序排列。
10、可选的，所述相邻分段的若干特征向量匹配组合，具体的获取方法为：
11、将除第一个分段之外任意一个分段作为目标分段，将目标分段相邻前一个分段作为参考分段；将目标分段的因子载荷矩阵中任意一个特征向量，与参考分段的因子载荷矩阵中任意一个特征向量，组成一个特征向量组合，得到若干特征向量组合；对每个特征向量组合中的两个特征向量计算余弦相似度；
12、构建二分图，将目标分段的因子载荷矩阵中每个特征向量作为二分图中左侧节点，参考分段的因子载荷矩阵中每个特征向量作为二分图中右侧节点，两侧节点之间的边值为对应两个特征向量对应的特征向量组合之间的余弦相似度，对二分图进行km匹配，匹配规则为边值越大越匹配，得到若干特征向量匹配对，将特征向量匹配对记为特征向量匹配组合，目标分段与参考分段得到若干特征向量匹配组合。
13、可选的，所述得到每个分段的波动稳定性，包括的具体方法为：
14、对于目标分段中任意一个维度的状态数据，按照时序排列得到该维度的目标状态序列，对目标状态序列获取若干极值点，将极值点对应的采样时间按照时序排列得到该维度在目标分段的变化序列；
15、获取每个维度在目标分段的变化序列，对任意两个维度在目标分段的变化序列进行dtw匹配，得到若干极值点对，将变化序列中相邻两个元素的差值绝对值作为时间间隔，将该两个维度中在目标分段的变化序列中时间间隔数量最少的维度，作为目标维度，另一个维度作为参考维度；对目标维度在目标分段的每个时间间隔，在参考维度获取匹配间隔，其中若目标维度的一个极值点匹配参考维度的一个或多个极值点，时间间隔的匹配间隔根据极值点对获取，若目标维度的多个极值点匹配参考维度的一个极值点，所述多个极值点中相邻两个极值点的时间间隔，均将匹配参考维度的极值点之后一个时间间隔作为匹配间隔，对目标维度中每个时间间隔得到对应的匹配间隔；
16、对目标维度每个时间间隔计算斜率，根据时间间隔两个端点在目标维度的状态数据计算得到斜率，获取参考维度中每个匹配间隔的斜率，获取目标维度中时间间隔的斜率与对应匹配间隔的斜率的比值，记为目标维度中每个时间间隔的斜率比值，对所有斜率比值求方差，将方差的反比例归一化值作为目标维度与参考维度在目标分段的波动稳定因子；根据每个维度在目标分段的变化序列，通过dtw匹配得到任意两个维度在目标分段的波动稳定因子，将所有波动稳定因子的均值，记为目标分段的波动稳定性；
17、获取包括第一个分段在内每个分段的波动稳定性。
18、可选的，所述得到每个分段的因子载荷矩阵中每个特征向量的权重，包括的具体方法为：
19、获取每个类别中所有分段的波动稳定性的均值，将波动稳定性均值最小的类别，作为变化类别；获取变化类别中每个分段的中值，将变化类别中时序上相邻两个分段的中值的差值绝对值，作为一个变化间隔的时长，记录每个变化间隔对应的两个端点，两个端点之间为一个变化间隔；
20、将目标分段中每个特征向量的特征向量匹配组合中另一个特征向量记为每个特征向量的匹配向量，目标分段中第u个特征向量的权重αu的计算方法为：
21、
22、其中，fu表示第u个特征向量的得分向量；f′u表示第u个特征向量的匹配向量的得分向量；cos(，)表示求余弦相似度；s表示维度组合的数量；δrus表示第s个维度组合去除第u个特征向量前后，因子载荷矩阵中两维度的皮尔逊相关系数的差值绝对值，具体获取方法为：对第s个维度组合中两维度在因子载荷矩阵中的两行计算皮尔逊相关系数，对因子载荷矩阵去除第u个特征向量所在的一列，对两维度在去除后的因子载荷矩阵中的两行重新计算皮尔逊相关系数，计算两个皮尔逊相关系数的差值绝对值；δr′us表示第s个维度组合去除第u个特征向量的匹配向量前后，相邻前一个分段的因子载荷矩阵中两维度的皮尔逊相关系数的差值绝对值；tu表示第u个特征向量所处变化间隔的时长；表示所有变化间隔的时长均值；r为皮尔逊相关系数的超参数；||表示求绝对值本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述对运行时间进行分段，结合状态数据得到每个分段的状态矩阵，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述相邻分段的若干特征向量匹配组合，具体的获取方法为：
4.根据权利要求3所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述得到每个分段的波动稳定性，包括的具体方法为：
5.根据权利要求3所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述得到每个分段的因子载荷矩阵中每个特征向量的权重，包括的具体方法为：
6.根据权利要求5所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述每个分段与相邻前一个分段的变化因子，具体的获取方法为：
7.根据权利要求1所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法
8.根据权利要求1所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述约束条件至少还包括耦合P2G和CCS系统运行约束，所述耦合P2G和CCS系统运行约束的公式为：
9.根据权利要求6所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述约束条件至少还包括热电联产机组运行约束，所述热电联产机组运行约束的公式为：
10.根据权利要求1所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述约束条件至少还包括烟气排放约束、燃气锅炉运行约束、电热锅炉运行约束、电池储能约束、可再生能源机组约束、功率平衡约束、机组输出功率上下限约束及机组爬坡约束，具体的公式为：
...【技术特征摘要】
1.面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述对运行时间进行分段，结合状态数据得到每个分段的状态矩阵，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述相邻分段的若干特征向量匹配组合，具体的获取方法为：
4.根据权利要求3所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述得到每个分段的波动稳定性，包括的具体方法为：
5.根据权利要求3所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在于，所述得到每个分段的因子载荷矩阵中每个特征向量的权重，包括的具体方法为：
6.根据权利要求5所述的面向分布式新能源消纳能力提升的综合能源调度优化方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：倪俊，费科，沙宇晨，王彦虹，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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