[發明專利]含新能源電力調度矩不確定分布魯棒優化方法

有效

• 申請號: 201410442642.7
• 申請日: 2014-09-02
• 公開（公告）號: CN104809327B
• 公開（公告）日: 2018-08-03
• 發明（設計）人: 周任軍;閔雄幫;劉志勇;陳瑞先;李獻梅
• 申請（專利權）人: 長沙理工大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種考慮新能源發電功率具有矩不確定性的電力調度矩不確定分布魯棒優化方法，屬于電力調度及不確定優化領域。該方法包括：1)建立新能源發電功率矩不確定集；2)采用矩不確定分布魯棒優化方法建立電力調度矩不確定分布魯棒優化方法的模型；3)采用拉格朗日對偶原理，將模型轉為一個半定規劃。本發明的有益效果為：1)從矩不確定性角度出發，考慮長期統計所得分布與短期所得相似卻又不同特性，提供更安全調度方案；2)便于考慮多電場相關性對系統影響；3)為新能源發電功率概率分布不存在的序列提供調度方案。

技術領域

本發明屬于電力調度與不確定問題優化方法領域，涉及一種考慮新能源發電功率的概率分布特征參數矩(期望及協方差)具有不確定性的電力調度矩不確定分布魯棒優化方法。

技術背景

大規模開發利用新能源是降低能源消耗、減少環境污染、應對氣候變化的重要途徑之一。新能源發電在國內外得到快速發展，已顯示出顯著的社會效益和環境效益。但是，新能源發電功率隨機性強、波動幅度大、規律性不強，大規模新能源并網發電給電網調度、運行、規劃等帶來了大量的不確定性。

目前針對這類不確定問題主要有兩類常用處理方法。其一是隨機規劃類的方法，其利用隨機變量來刻畫其不確定性，主要包括機會約束方法和條件風險方法。機會約束在數學上具有非凸性，難以求得全局最優解。條件風險方法在建模過程中引入了一個凸函數，具有了數學凸性，可以有效求取全局最優解。但這種方法求解往往需要采用蒙特卡洛抽樣線性化，產生大量離散樣本點，造成求解規模過于龐大。這類隨機規劃類的方法，均是建立在概率分布已知的基礎上，需要事先知道概率分布的完整統計特性。另一類是魯棒優化方法。其主要特點是不需要不確定參數的概率分布，僅需得知不確定參數所屬區間即可。其假設不確定參數屬于一個不確定集合，將不確定集中范圍內最嚴重情況下的最優化問題構建為一個min-max優化問題。但是這種魯棒優化方法或者過于保守，或者過于復雜，且沒有利用一些可獲取的概率統計信息。

然而，新能源發電功率長期統計所得概率分布與短期統計所得概率分布相似，卻又不同，即新能源發電功率的概率分布具有不確定性。這種概率分布的不確定性可以一定范圍內具有不確定性的矩(即期望及協方差)表達。目前，上述兩類不確定優化方法均不能處理這種新能源發電功率的概率分布不確定問題，即矩不確定問題。

發明內容

本文針對上述缺陷，公開一種考慮新能源發電功的率概率分布具有矩不確定性的電力調度矩不確定分布魯棒優化方法。本發明的目的在于將矩不確定分布魯棒優化方法用于電力調度領域，以解決新能源發電功率概率分布具有矩不確定性或新能源發電功率的概率分布不存在時隨機規劃無從求解問題。

本發明的含新能源電力調度矩不確定分布魯棒優化方法包含三部分內容：1)構建一個新能源發電功率的矩不確定集合：期望屬于一個橢球不確定集，協方差矩陣屬于一個矩陣不等式限定的半定錐不確定集。2)在含新能源電力調度的隨機規劃模型基礎上，將模型轉化為含新能源電力調度矩不確定分布魯棒優化方法的一般模型：隨機規劃的目標函數在矩不確定集范圍內構建為一個min-max問題，隨機規劃的條件期望約束在矩不確定集范圍內構建一個最壞情況下仍滿足條件期望值的約束條件。3)采用拉格朗日對偶優化原理，將含新能源電力調度矩不確定分布魯棒優化方法的一般模型轉化為一個半定規劃模型。

一種考慮新能源發電功率具有矩不確定性的含新能源電力調度矩不確定分布魯棒優化方法具體包括以下內容：

1)構建一個新能源發電功率的矩不確定集合：期望屬于一個橢球不確定集，協方差矩陣屬于一個矩陣不等式限定的半定錐不確定集。

2)在隨機規劃模型基礎上，將含新能源電力調度的隨機規劃模型轉化為含新能源電力調度矩不確定分布魯棒優化方法的一般模型：隨機規劃的目標函數在矩不確定集范圍內構建為一個min-max問題，隨機規劃的條件期望約束在矩不確定集范圍內構建一個最壞情況下仍滿足條件期望值的約束條件。