【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于光热电站调度，涉及光热电站鲁棒优化调度方法。
技术介绍
1、光热电站发电受日照强度的直接影响，而日照强度在实际运行中具有显著的波动性和不确定性，这导致光热电站的发电出力无法准确预测。日照强度的变化由多种因素决定，包括天气条件、云层分布、季节变化等，这些因素使得预测日照强度存在固有的误差和不确定性。由于光热电站对日照的依赖性，其发电功率在实际运行过程中经常会与预期功率产生较大偏差。这种不确定性使得电力系统的灵活性管理和调度面临极大的挑战，尤其是在保证供电稳定性和应对电力负荷变化方面。传统的调度方法难以有效应对这种复杂的不确定环境，因此需要对光热电站的发电能力进行更加精确的量化和分析，以提升系统对不确定性条件的适应性。
2、现有电力系统的不确定性优化方法主要分为随机优化和鲁棒优化两大类。随机优化方法通常假设随机变量符合某种已知的概率分布，通过建立多个场景来求解系统的最优调度方案。这种方法在场景数量足够时，能够较为准确地应对系统的不确定性。然而，实际应用中，往往由于历史数据不足或数据的相关性不明确，导致这些概率分布的假设无法成立，从而使得随机优化方法的结果可能缺乏可靠性，特别是在应对高度不确定性的可再生能源(如光热电站、风能)时表现出不足。
3、为了克服随机优化方法的不足，鲁棒优化成为另一种广泛应用的方法。鲁棒优化不依赖于不确定量的具体概率分布，而是通过构造不确定集合来描述不确定性。相比随机优化，鲁棒优化具有无须依赖历史数据、不依赖概率分布假设的优势，因此在处理不确定性时更加鲁棒，尤其适用于需要应
4、在鲁棒优化方法中，常用的描述不确定性的集合包括椭圆不确定集合、多面体不确定集合等。已有研究中，椭圆不确定集合通过使用椭球的几何特性来描述不确定量的范围，以实现系统的鲁棒性与经济性平衡。例如，通过调节椭圆集合的大小可以控制不确定性的范围。然而，椭圆集合的使用存在一个局限性，即它在描述高度不规则的不确定性时可能不够精细，容易导致不确定集合范围过大，从而增加系统运行结果的保守性。
5、本专利技术通过引入多面体不确定集合，来解决光热电站发电中的不确定性问题，为此建立一种能够灵活应对不确定性变化的调度方法，使电力系统的稳定性和灵活性显著提高。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的是通过引入多面体不确定集合，克服现有随机优化方法对概率分布假设依赖性强的问题，同时解决传统鲁棒优化过度保守的问题，从而提供一种更加高效且灵活的光热电站发电调度方法，提高系统的运行稳定性和经济性。
2、本专利技术的技术方案：一种基于多面体不确定集合的光热电站鲁棒优化调度方法，引入多面体不确定集合，整个流程分为以下四个步骤：
3、步骤1、使用多面体不确定集合描述光热电站出力误差，根据历史数据的散点图，形成不同的包络线，即区间集合，再将区间集合转化为多面体集合，多面体集合通过设定多维边界，将光热电站的出力波动以数学形式表示为：
4、其中，pcsp,t为t时刻光热电站实际集热功率；pcsp0,t为t时刻光热集热功率期望值；为出力范围最大波动；ξj,t为第j个不确定因子；ξphd为多面体集合；ξcsp，t为光热电站的不确定因子；为任意的发电站j以及任意的时间段t；
5、步骤2、优化含光热电站的电网调度模型，考虑含光热、光伏、火电系统的调度一般模型，目标函数为系统总调度费用最低，即：式中，pi,t,pg,t,ppv,t为火电、光热、光伏电站t时刻的发电功率，e(pi,t,pg,t,ppv,t)为发电成本函数；
6、火电、光伏以及功率平衡的约束条件如下：
7、式中，pi，min为火电站最小出力功率；pi,max为火电站最大出力功率；pi，t-1为火电电站t-1时刻的发电功率；ui，t为火电站的最大爬坡率；ppv,min为光伏电站最小出力功率；ppv,max为光伏电站最大出力功率；pload为电网的负荷；
8、光热电站的调度模型简化为集热、储放热和发电三个部分，考虑集热系统收到的csp功率：其中，ηsf表示光热转换效率；ssf为镜场面积，dt为t时刻的dni；
9、该功率一部分用于发电另一部分则存储起来，功率平衡关系如下：其中，表示光热电站t时刻的用于发电的热功率，ptts,c,ptts,d分别表示t时刻的储热和放热功率；
10、对于储热系统，储热状态方程为：其中，表示t时刻系统的储热容量，表示t+1时刻系统的储热容量，ηloss表示储热系统的衰减系数；
11、对于发电部分，热功率转化为电功率，其中，pgt表示t时刻光热电站产生的电功率，ηe为热电转换效率；
12、步骤3、使用仿射策略建立可调鲁棒优化模型，光热电站模型出力功率误差表示为：δpcsp为光热电站出力的不确定量；采用仿射策略来应对系统中的不确定性，具体的调度策略如下：储热放热功率的实际值表示为：其中，为初始期望储热和放热功率，λcharge,t,λdis,t分别为对应的储热和放热仿射系数；光热电站的热功率用于发电的部分，仿射策略表示为：其中，为初始的光热电站发电期望热功率，λg,t为光热电站发电仿射系数；得到总的仿射约束为：
13、
14、式中，ηsf表示光热转换效率；ssf为镜场面积，dt为t时刻的dni，pload，t为电网t时段受到仿射后的负荷，pload0，t为电网t时段的原始负荷，λl1为光伏出力不确定量对电网负荷的仿射因子，λl2为光热出力不确定量对电网负荷的仿射因子，δppv为光伏出力的不确定量，pi0,t为t时刻火电站的原始出力，λi1为光伏出力不确定量对火电的仿射因子，λi2为光热出力不确定量对火电的仿射因子；
15、步骤4、将上述约束条件进行求解，求解结果包括每个时间段内光热电站的发电功率、热能存储或释放的情况，以及需要调整的仿射系数。
16、优选的，步骤4求解方法为将含光热电站调度模型和仿射策略转化为混合整数线性规划模型求解。
17、步骤3整理得到目标函数为：
18、本专利技术的有益效果：1、通过多面体不确定集合建模的方法来精确描述光热电站出力的不确定性：引入多面体不确定集合来描述光热电站出力的波动性和不确定性。这种方法能够更加精确地刻画出光热电站受外界因素影响而产生的功率波动范围，从而为后续的调度优化提供精确的数学基础。相比于传统的不确定性描述方式(如随机分布假设或椭圆不确定集合)，多面体集合在灵活性和精确度方面具有显著的优势。
19、2、建立了一种基于光热电站模型优化与仿射策略结合的鲁棒优化模型，用于在不确定性条件下对光热电站的出力进行灵活的调度和优化。本专利技术首先深入分析光热电站的运行机理，对其运行模型进行适当的优化调整，简化了储热、放热和发电功率上的关系式。在此基础上，再通过仿射策略对光热电站的出力本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多面体不确定集合的光热电站鲁棒优化调度方法，其特征在于引入多面体不确定集合，整个流程分为以下四个步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多面体不确定集合的光热电站鲁棒优化调度方法，其特征是：步骤4求解方法为将含光热电站调度模型和仿射策略转化为混合整数线性规划模型求解。
3.根据权利要求1所述的一种基于多面体不确定集合的光热电站鲁棒优化调度方法，其特征是：步骤3整理得到目标函数为：
【技术特征摘要】
1.一种基于多面体不确定集合的光热电站鲁棒优化调度方法，其特征在于引入多面体不确定集合，整个流程分为以下四个步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多面体不确定集合的光热电站鲁棒优化调度方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：周强，高鹏飞，吕清泉，赵龙，牛继恩，陈钊，甄文喜，沈渭程，张睿骁，牛炜，李津，张健美，张珍珍，张海龙，张金平，王晟，张永蕊，张嘉林，张志杰，张昊哲，张建涛，刘镭邦，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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