[發(fā)明專利]一種光儲(chǔ)充電塔自適應(yīng)魯棒日前優(yōu)化調(diào)度方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811268564.8
• 申請(qǐng)日: 2018-10-29
• 公開（公告）號(hào): CN109948823B
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 衛(wèi)志農(nóng);柳志航;孫國(guó)強(qiáng);臧海祥;陳勝;周亦洲
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 河海大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F113/04
• 分類號(hào): G06F113/04
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

本發(fā)明公布了一種光儲(chǔ)充電塔自適應(yīng)魯棒日前優(yōu)化調(diào)度方法，首先以光儲(chǔ)充電塔日運(yùn)行總成本最小為目標(biāo)，建立日前能量?備用協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型。接著考慮光伏出力及負(fù)荷不確定性對(duì)日前調(diào)度影響，以日前能量?備用協(xié)同優(yōu)化調(diào)度和實(shí)時(shí)能量平衡調(diào)整分別為第一、二階段決策，建立自適應(yīng)魯棒三層優(yōu)化調(diào)度模型。然后采用代表性場(chǎng)景描述不確定性集合，引入輔助變量代替第二階段最惡劣場(chǎng)景的運(yùn)行成本，實(shí)現(xiàn)內(nèi)層min?max問題的解耦，從而將三層優(yōu)化轉(zhuǎn)化為含有限數(shù)量場(chǎng)景的單層魯棒優(yōu)化模型。最后在實(shí)際光儲(chǔ)充電塔系統(tǒng)中進(jìn)行測(cè)試并求解。本發(fā)明能夠有效處理系統(tǒng)不確定性，降低三層優(yōu)化模型的復(fù)雜度，同時(shí)獲取充電塔日前調(diào)度策略，所得結(jié)果具有魯棒性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種光儲(chǔ)充電塔自適應(yīng)魯棒日前優(yōu)化調(diào)度方法。

背景技術(shù)

近年來，能源危機(jī)和環(huán)境污染問題日益嚴(yán)峻，可再生能源和電動(dòng)汽車由于具有節(jié)能減排的優(yōu)勢(shì)得到迅速發(fā)展，未來將成為應(yīng)對(duì)能源短缺與環(huán)境污染問題的有效途徑。隨著電動(dòng)汽車規(guī)模的不斷增長(zhǎng)，當(dāng)電動(dòng)汽車接入充電站集中充電時(shí)，將給電網(wǎng)造成一定的沖擊；考慮由充電設(shè)施、光伏系統(tǒng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)(energy storage system,ESS)等構(gòu)成的新型光儲(chǔ)充電塔，為有效解決電動(dòng)汽車充電以及建設(shè)智慧城市交通提供了全新思路。

光儲(chǔ)充電塔作為未來公共充電站的重點(diǎn)發(fā)展方向，通過光伏系統(tǒng)、ESS、電動(dòng)汽車以及配電網(wǎng)之間協(xié)調(diào)調(diào)度，獲取購(gòu)電計(jì)劃以及ESS充放電計(jì)劃等，能夠合理分配電能，降低充電塔日運(yùn)行成本，同時(shí)可促進(jìn)光伏發(fā)電的就地消納，然而充電塔系統(tǒng)光伏出力和負(fù)荷預(yù)測(cè)具有不確定性，將導(dǎo)致系統(tǒng)調(diào)度過程中備用容量急劇增加，將給系統(tǒng)可靠性帶來一系列挑戰(zhàn)。在日前電力市場(chǎng)中，能量-備用協(xié)同優(yōu)化能夠協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)性和可靠性，實(shí)現(xiàn)對(duì)凈負(fù)荷不確定性備用容量的最佳分配，因此開展光儲(chǔ)充電塔日前能量-備用協(xié)同優(yōu)化調(diào)度研究具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

此外，如何有效處理光儲(chǔ)充系統(tǒng)不確定性是一個(gè)重要問題。一方面?zhèn)鹘y(tǒng)隨機(jī)規(guī)劃法能得到概率意義上的最優(yōu)解，但隨機(jī)變量概率分布信息難以準(zhǔn)確獲取，且計(jì)算量大，另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)靜態(tài)魯棒優(yōu)化具有無需獲取不確定參數(shù)精確概率分布的優(yōu)點(diǎn)，但其調(diào)度決策結(jié)果略過于保守。

因而，考慮將自適應(yīng)魯棒優(yōu)化應(yīng)用于光儲(chǔ)充系統(tǒng)調(diào)度研究，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)度策略對(duì)不確定性的實(shí)時(shí)調(diào)整，在一定程度上克服傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化的保守性。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出了一種光儲(chǔ)充電塔自適應(yīng)魯棒日前優(yōu)化調(diào)度方法，采用自適應(yīng)魯棒優(yōu)化可以有效處理光儲(chǔ)充系統(tǒng)不確定性，同時(shí)能夠求解獲取光儲(chǔ)充系統(tǒng)日前魯棒調(diào)度策略，合理分配電能以及備用容量，能夠?yàn)槌潆娝{(diào)度人員提供決策依據(jù)。

技術(shù)方案：本發(fā)明提供了一種光儲(chǔ)充電塔自適應(yīng)魯棒日前優(yōu)化調(diào)度方法，包括以下如下步驟：

步驟1：以光儲(chǔ)充電塔日運(yùn)行總成本最小為目標(biāo)，建立日前能量-備用協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型；

步驟2：在步驟1的基礎(chǔ)上考慮光伏出力及負(fù)荷不確定性對(duì)日前調(diào)度影響，以日前能量-備用協(xié)同優(yōu)化調(diào)度和實(shí)時(shí)能量平衡調(diào)整分別為第一、二階段決策，建立自適應(yīng)魯棒三層優(yōu)化調(diào)度模型；

步驟3：采用代表性場(chǎng)景描述不確定性集合，引入輔助變量代替第二階段最惡劣場(chǎng)景的運(yùn)行成本，實(shí)現(xiàn)內(nèi)層min-max問題的解耦，從而將自適應(yīng)魯棒三層優(yōu)化調(diào)度模型轉(zhuǎn)化為含有限數(shù)量場(chǎng)景的單層魯棒優(yōu)化模型；

步驟4：在步驟3的基礎(chǔ)上，在實(shí)際光儲(chǔ)充電塔系統(tǒng)中進(jìn)行測(cè)試并求解；

進(jìn)一步，所述步驟1包括以下步驟：

步驟101：考慮由充電設(shè)施、光伏系統(tǒng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)(energy storage system,ESS)融合后形成的光儲(chǔ)充電塔系統(tǒng)，出力取期望值時(shí)作為系統(tǒng)基準(zhǔn)場(chǎng)景，以光儲(chǔ)充電塔基準(zhǔn)場(chǎng)景的日運(yùn)行成本最小為目標(biāo)，由日前能量成本和備用容量成本組成，可表示如下：