[發明專利]含不確定性預算調節的無平衡節點微網魯棒調度方法

有效

• 申請號: 201710173581.2
• 申請日: 2017-03-22
• 公開（公告）號: CN107069807B
• 公開（公告）日: 2019-06-11
• 發明（設計）人: 呂智林;湯澤琦;孫順吉;魏卿;許柳;孟澤晨
• 申請（專利權）人: 廣西大學
• 主分類號: H02J3/38
• 分類號: H02J3/38;H02J3/28;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 廣西南寧公平知識產權代理有限公司 45104
• 代理人: 黃春蓮

1.含不確定性預算調節的無平衡節點微網魯棒調度方法，其特征是，包括以下步驟：

第一步，根據微電網調度信息確定參數，構建微電網魯棒調度模型：

根據不確定性環境發電的總體要求，確定隨機因素；通過盒式不確定集合描述不確定參數的波動區間，以運行成本、環境成本和可再生能源波動最小為目標，以微電網調度安全和下垂控制運行要求為約束構建微電網魯棒調度模型；

第二步，通過不確定性預算調節策略預測不確定性預測，并將所預測值傳遞到微電網魯棒調度模型中：

根據微電網運行當前和歷史的狀態通過映射法則預測不確定性預測，并將所預測值應用于當前魯棒調度模型中；

第三步，采用改進微分進化算法分別求解發電計劃和下垂控制電壓幅值、頻率、有功功率和無功功率的額定值與下垂系數；

所述改進微分進化算法以微分進化算法為基礎，在更新當代粒子時以灰熵關聯度為標準，讓優秀粒子采用云模型進行局部搜索，以局部更優更新優秀粒子，并將更新后的優秀粒子存入外部精英存檔中；同時，讓非優秀粒子通過混沌算法進行全局搜索挑選出優秀粒子，并將所選出的優秀粒子存入外部精英存檔中；隨后進入下一代尋優過程直到滿足終止條件為止；每次調度迭代過程達到最大代數時，通過灰熵關聯度為評價指標選出最優粒子作為發電計劃和下垂控制計劃，如果調度繼續，則通過不確定性預算調節策略預測新的不確定性預測，重復第二步和第三步，直到調度結束為止；

所述不確定性預算調節策略為：

法則1采用遺忘因子加權的方式對儲能系統狀態偏移無綱量和歷史不確定性預測進行線性加權，公式如下：

法則2采用線性加權法對歷史功率波動和歷史不確定性預測進行加權，公式如下：

Γ(t)＝a₁Γ(t-1)+a₂Γ(t-2)+…+a_nΓ(t-n)+…+b₁[P_L，t-1-P_PV，t-1-P_WT，t-1]+b₂[P_L，t-2-P_PV，t-2-P_WT，t-2]+…+b_n[P_L，t-n-P_PV，t-n-P_WT，t-n]+…

法則3采用神經網絡建立不確定性預測、負荷誤差預測、光伏出力誤差預測、風機出力誤差預測與時間、歷史不確定性預測、歷史負荷誤差、歷史光伏出力誤差、歷史風機出力誤差、歷史負荷誤差預測、歷史光伏出力誤差預測、歷史風機出力誤差預測的映射關系，公式如下：

以上三個公式中，Γ(t)為時段t不確定性預測；Γ_min、Γ_max分別為不確定性預測的上、下限；ω₁、ω₂、…、ω_n、…為遺忘因子；Soc_t-1為t-1時刻儲能系統的荷電狀態；Soc分別為儲能系統荷電狀態的上限和下限；Γ(0)為不確定性預算的初始值；a₁、a₂、…、a_n、…，b₁、b₂、…、b_n、…分別為映射法則系數；P_L,t、P_PV,t、P_WT,t分別為t時刻負荷、光伏發電和風力發電的功率；ΔP_L,t為時段t負荷誤差；ΔP_PV,t為時段t光伏出力誤差；ΔP_WT,t為時段t風機出力誤差；為時段t負荷誤差預測；為時段t光伏出力誤差預測；為時段t風機出力誤差預測；

上述不確定性預算調節策略所預測的不確定性預測傳遞給魯棒調度模型。

2.如權利要求1所述的含不確定性預算調節的無平衡節點微網魯棒調度方法，其特征是，所述微電網在孤島運行模式時，微電網采用對等控制策略即下垂控制；以含不確定性預算調節策略的魯棒調度模型為核心的調度方法在制定發電功率計劃的同時協調調度各逆變器下垂控制的控制參數，使微電網運行具有魯棒性。