[發明專利]一種基于兩階段魯棒優化的微電網能量管理方法

在審

• 申請號: 201710599109.5
• 申請日: 2017-07-21
• 公開（公告）號: CN107979111A
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發明（設計）人: 劉一欣;郭力;王成山
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: H02J3/38
• 分類號: H02J3/38;H02J3/32;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所12201
• 代理人: 程毓英

技術領域

一種基于兩階段魯棒優化的微電網能量管理方法，屬于分布式發電與微網技術領域。

背景技術

伴隨著傳統化石能源的日漸枯竭和環境污染問題的日益加重，開發利用可再生能源、實現經濟的可持續發展成為各國政府的共識。作為高效利用可再生能源的有效載體，微電網技術近年來得到了大力的發展。

然而，微電網在運行過程中面臨著諸多不確定性的影響，例如光伏、風機等可再生分布式電源出力、微電網內本地負荷功率及市場實時電價等，這些不確定性因素給微電網的運行帶來了新的挑戰，如何設計合理、有效的能量管理方法，對微電網的長期穩定、經濟運行至關重要。

目前針對不確定環境下微電網日前能量管理方面的研究，主要采用基于場景的方法和隨機規劃方法。其中，基于場景的方法利用典型的場景對備選解決方案的性能，如經濟性等進行評估，最終的方案需要在各場景下都有較好的性能表現；隨機規劃方法則基于各場景的概率得到備選方案的表現期望值，從而進行篩選，確定最佳方案。無論是基于場景的方法還是隨機規劃方法，兩者的關鍵都在于生成典型的場景用以描述微電網內的不確定信息，因此方案的性能取決于場景的選取，主要存在以下幾個問題：

1)在微電網實際運行中，負荷功率和可再生分布式電源出力等不確定變量的概率曲線很難準確的獲取，導致最終的模型不夠準確；

2)采用大量的場景對不確定變量信息進行描述，在計算前需要利用場景削減技術對場景進行合理的篩選，使得算法復雜度提高，計算量加大。

針對上述問題，可以采用一種更適合實際工程應用的魯棒優化方法，該方法以不確定集表示不確定變量的隨機特性，因此不需要確定的概率曲線和大量的場景生成，通過優化手段得到最惡劣場景下系統經濟性最優的方案。然而，在微電網的調度過程中，可能需要對機組開關機等0/1變量和機組輸出功率等連續變量同時進行優化。此外，作為微電網的調度員，希望能夠更加靈活地對日前調度方案的保守性進行調整。當前應用于微電網能量管理方面的魯棒優化方法，或者無法對調度方案的保守性進行靈活的調整，或者無法在優化0/1變量和連續變量的同時，確定系統可能面臨的最惡劣場景。

發明內容

針對上述問題，本發明的目的是克服現有技術的不足，結合微電網實際運行的需要，提出一種基于兩階段魯棒優化的微電網能量管理方法。本發明能夠在優化0/1變量和連續變量的同時，通過優化手段找到系統可能面臨的最惡劣場景，同時設置調節參數，可對調度方案的保守性進行調整。本發明的技術方案如下

一種基于兩階段魯棒優化的微電網能量管理方法,包括下列步驟:

(1)構建微電網電氣設備基本模型

分析微電網內各設備的運行特性和運行約束，建立微電網各電氣設備的運行成本模型和運行約束模型，對于其中的非線性項，采用線性化方法進行處理，得到微電網的線性經濟調度模型；

(2)針對不確定變量構建不確定集

利用輸入光伏出力預測值u_PV(t)、最大預測偏差非彈性負荷功率預測值u_L(t) 和最大預測偏差構建不確定集U；

(3)構建微電網兩階段魯棒優化模型

分別將0/1變量和連續變量、不確定變量作為第一、第二階段優化變量，以微電網運行成本最小為優化目標，以各設備運行限制和不確定集作為約束，建立微電網兩階段魯棒優化模型；

(4)兩階段魯棒優化模型求解

將兩階段模型分解為主問題和子問題，采用強對偶理論和線性化理論，得到問題的對偶問題；采用混合整數線性規劃方法對主問題和子問題的對偶問題進行交替求解。

本發明由于采取以上技術方案，與現有技術相比具有以下優點：

(1)在應用靈活性方面：在優化模型中增加了魯棒調節參數，可對調度方案的保守性進行靈活的調整。

(2)在應用領域方面：采用兩階段優化形式，可應用于需要對0/1變量和連續變量進行優化的同時，確定系統可能面臨的最惡劣情況的應用場景。

(3)在應用拓展方面：推導了微電網調度儲能的邊界條件，可為微電網投資商規劃儲能和配電網運營商設計激勵機制提供參考。

附圖說明

圖1是本發明應用的微電網系統結構圖。

圖2是本發明應用的負荷實際功率和預測功率曲線。

圖3是本發明應用的光伏實際功率和預測功率曲線。

圖4是本發明應用的配電網日前交易電價。

圖5是本發明實施例的微型燃氣輪機輸出功率和微電網購售電功率。

圖6是本發明實施例的儲能充放電功率。