【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统中运行优化，具体地说是一种考虑风险规避的源网储两阶段分布鲁棒运行方法及系统。
技术介绍
1、传统发电造成的能源危机和温室效应问题越来越严重，如何有效利用可再生能源，减少电力系统的碳排放已成为亟待解决的问题。“源侧”—分布式电源(distributedgenerators，dgs)、“网侧”—柔性多状态开关(soft open points，sop)、“储侧”储能系统(energy system storage，ess)联合不仅可以实现对负荷的削峰填谷，减少用于对化石燃料发电的需求，提高了新能源的消纳率。此外，电力系统中分布式电源出力具有极高不确定性，为了不受风光出力的不确定性干扰，条件风险价值(conditional value-at-risk，cvar)和分布鲁棒优化方法(distributionally robust optimization，dro)被广泛应用于电力系统不确定性优化。
2、现有的技术路线大多利用dro和cvar方法解决分布式电源出力不确定性。然而dro考虑了风光预测误差概率分布的不确定性，并关注于最差概率分布下场景的平均运行成本，忽略了场景出力之间的差异性，会导致在部分极端运行场景下存在运行成本高的风险；cvar方法需要预先假设风光出力或出力误差服从某一概率分布，预先假设概率分布会具有过于主观的缺点，导致cvar会具有一定的局限性。
技术实现思路
1、针对现有电力系统处理分布式电源不确定性过于保守/冒险的问题，本专利技术提供一
2、为此，本专利技术采用如下的技术方案。
3、第一方面，本专利技术提供一种考虑风险规避的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其包括：
4、获取电力系统源网储的运行数据；
5、建立包含分布式电源、柔性多状态开关和储能系统的源网储数学模型；
6、构建含条件风险价值的源网储两阶段分布鲁棒运行优化模型，该运行优化模型将日前运行优化为第一阶段，日内实时优化为第二阶段，以第一阶段运行成本、第二阶段调整成本及其条件风险价值之和为目标函数，并基于范数距离构建分布式电源出力预测误差的概率分布模糊集，利用数据驱动方式确定模糊集边界；
7、利用列与约束生成算法求解所述两阶段分布鲁棒运行优化模型，得到源网储的运行调度方案。
8、进一步地，所述的运行数据包括风光荷日前预测数据、电力系统的线路网络参数、分时电价参数、柔性多状态开关的运行参数和储能系统的运行参数。
9、进一步地，所述的源网储数学模型包括源网储在长时间尺度调度下的有功约束和无功约束。
10、更进一步地，所述的源网储数学模型，具体为：
11、
12、
13、式中，t代表时刻；对于柔性多状态开关sop，i和j表示柔性多状态开关sop两侧连接配电网的节点编号；分别表示sop两侧输出的有功功率；分别表示sop两侧输出的无功功率；分别表示sop两侧变流器容量；分别表示sop两侧的有功功率损耗；分别表示sop两侧的损耗系数；μi、μj分别表示sop两侧电压源换流器vsc的无功功率约束系数；对于储能系统，分别表示储能系统的充电和放电标志位；和分别为储能系统的充、放电功率和最大充、放电功率，和分别为储能系统的储存能量、储存能量最小和最大值，和为储能系统的初始储存能量和最终时刻储存能量，和分别为储能系统的充、放电效率；分别表示风电输出的有功功率和无功功率；分别表示光伏输出的有功功率和无功功率；siwt、分别表示风电和光伏的容量。
14、进一步地，所述源网储两阶段分布鲁棒运行优化模型的构建，包括两阶段目标函数设置、约束条件设置以及模糊集边界确定。
15、更进一步地，所述两阶段目标函数的设置过程如下：
16、第一阶段目标函数以运行成本为目标函数，第二阶段目标函数以调整成本及其条件风险价值cvar之和为目标函数，数学表达式如下：
17、
18、a(x)≤0
19、
20、b(x,y,ξ)≤0
21、
22、式中，s、ps表示第s个运行场景和第s个场景下的概率，m表示场景的数量；x表示第一阶段决策变量，包括储能运行状态的0-1变量；y表示第二阶段决策变量，包括分布式电源、柔性多状态开关和储能系统的实际输出功率；fahead(x)、fintraday(ys)分别表示第一阶段和第二阶段目标函数；ξ表示不确定变量，即风光荷出力预测误差；p表示不确定性变量服从的概率分布函数；表示模糊集；ep(·)表示求取期望，表示风光荷出力的不确定性造成的调整成本；a(x)表示第一阶段模型运行约束，b(x,y,ξ)表示第二阶段模型运行约束；crisk表示风光荷出力预测误差带来的cvar；λ∈[0,1]表示风险偏好因子，λ越大表示风险越高；α表示风险价值；β表示置信水平；g(x,ξs)表示第二阶段优化问题。
23、再进一步地，所述的g(x,ξ)表示第二阶段优化问题，具体计算公式如下：
24、
25、myisnfintraday(ys)＝ctps,t,sub
26、式中，表示储能系统充放电状态改变造成的折旧费用；ct表示t时刻的电价，ps,t,sub表示第s个场景下第t时刻电力系统向上级电网的购电功率；x表示第一阶段决策变量的取值集合；ωess表示接入ess的节点集合。
27、再进一步地，所述源网储两阶段分布鲁棒运行优化模型，约束条件除了包括分布式电源、柔性多状态开关和储能系统的设备出力约束之外，还满足如下的潮流约束：
28、
29、umin≤us,t,i≤umax
30、-iij,max≤is,t,ij≤iij,max
31、ps,t,sub≥0
32、式中：ps,t,ij、qs,t,ij分别表示线路ij的有功功率和无功功率；ps,t,jk、qs,t,jk分别表示线路jk的有功功率和无功功率；ps,t,i、qs,t,i分别表示流入节点i的有功功率和无功功率；rij表示线路ij的电阻；xij表示线路ij的电抗；分别表示节点i的负荷在t时刻的有功功率和无功功率；us,t,i、us,t,j别表示节点i、j的电压；umin、umax、iij,max分别表示节点电压最小值、节点电压最大值、线路流过电流最大值；is,t,ij表示线路ij在t时刻的电流；ωb表示配电网支路集合；分别表示风电、光伏、储能的有功功率；分别表示风电、光伏、储能的无功功率。
33、再进一步地，所述模糊集边界的确定过程如下：
34、在s个聚类场景下基于范数距离构建概率分布模糊集，并利用数据驱动方式确定模糊集边界，其数学表达式如下：
35、
36、式中，β1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑风险规避的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述的运行数据包括风光荷日前预测数据、电力系统的线路网络参数、分时电价参数、柔性多状态开关的运行参数和储能系统的运行参数。
3.根据权利要求1所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述的源网储数学模型包括源网储在长时间尺度调度下的有功约束和无功约束。
4.根据权利要求3所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述的源网储数学模型，具体为：
5.根据权利要求1所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述源网储两阶段分布鲁棒运行优化模型的构建，包括两阶段目标函数设置、约束条件设置以及模糊集边界确定。
6.根据权利要求5所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述两阶段目标函数的设置过程如下：
7.根据权利要求6所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述的Fahead(x)、FIntraday(ys)分别表示第一阶段和第二阶段优化问题，
8.根据权利要求7所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述源网储两阶段分布鲁棒运行优化模型，约束条件除了包括分布式电源、柔性多状态开关和储能系统的设备出力约束之外，还满足如下的潮流约束：
9.根据权利要求8所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述模糊集边界的确定过程如下：
10.一种考虑风险规避的源网储两阶段分布鲁棒运行系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑风险规避的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述的运行数据包括风光荷日前预测数据、电力系统的线路网络参数、分时电价参数、柔性多状态开关的运行参数和储能系统的运行参数。
3.根据权利要求1所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述的源网储数学模型包括源网储在长时间尺度调度下的有功约束和无功约束。
4.根据权利要求3所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述的源网储数学模型，具体为：
5.根据权利要求1所述的源网储两阶段分布鲁棒运行方法，其特征在于，所述源网储两阶段分布鲁棒运行优化模型的构建，包括两阶段目标函数设置、约束条件设置以及模糊集边界确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐群伟，潘星，熊鸿韬，朱非白，李培，马智泉，黄晓明，姜文东，翁张力，陆承宇，王松，成敬周，陆梦可，胡谆，查蕾，马汇锴，蔡金明，林金伟，庄凯勋，孙建军，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。