[發明專利]分布式能源發電計劃可行域優化分析方法

有效

• 申請號: 201910294351.0
• 申請日: 2019-04-12
• 公開（公告）號: CN110048407B
• 公開（公告）日: 2021-04-27
• 發明（設計）人: 趙申軼;張浙波;張曦;董益華;林俊光;羅海華;葉飛宇;徐明陽
• 申請（專利權）人: 浙江浙能技術研究院有限公司
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 杭州九洲專利事務所有限公司 33101
• 代理人: 張羽振

1.一種分布式能源發電計劃可行域優化分析方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一：建立分布式能源系統簡化的經濟調度直流線性模型；

步驟二：在步驟一所述模型的基礎上加入人工變量，構造兩階段法第一階段優化模型；

步驟三：求解步驟二所述第一階段優化模型，判斷原問題是否有解；若原問題有解，則直接進入步驟五；若原問題無可行解，則進入步驟四；

步驟四：用線性成本函數模型下的lagrange乘子法或單純形乘子法求出所有起作用的機組出力上限約束和線路容量約束的lagrange乘子；分別對每個起作用的約束做靈敏度分析，求出它們在最優基不變前提下的放寬量，得到最優基不變前提下放寬每個約束目標函數的下降值；把目標函數下降值從大到小排列，優先放寬使目標函數下降最大的約束，原問題有解；

步驟五：根據步驟一至步驟四所構建的模型求解最優潮流；

步驟六：對某條線路r₁進行靈敏度分析，基于當前分布式能源發電模型的最優潮流判斷各機組和線路約束是否達界；

步驟七：放寬該線路r₁的約束至最優基即將改變，依據本階段線路放寬向量獲得本次放寬線路容量后的最優解，確定線路約束放寬量，根據單純形理論計算該階段購電成本下降值；

步驟八：重復步驟六、七，掃描模型中所有起作用的約束，計算每個約束對應的購電成本下降值；將購電成本下降值按大小順序排列；

步驟九：放寬成本下降值最大對應的約束；至此，本階段約束放寬完成，得到新一階段的模型，其包含新的最優基和資源數量約束；

步驟十：重復步驟六至步驟九，求解新模型下購電成本下降值最大的約束，在新最優基不變的范圍內將其放寬；記錄每一階段放寬的約束、約束放寬量和購電成本下降值；所有起作用的線路約束都不能再放寬時停止。

2.根據權利要求1所述的分布式能源發電計劃可行域優化分析方法，其特征在于，

步驟一所述的經濟調度直流線性模型為：

目標函數：

電力供需平衡：

機組出力約束：g_i,min≤g_i≤g_i,max,i∈G

線路潮流約束：-z_k,max≤z_k≤z_k,max,k∈L；

步驟二所述兩階段法第一階段優化模型是指：

目標函數：

電力供需平衡：

機組處理約束：

線路潮流約束：a_i,b_i,x_i＞0,i∈G,c_k,d_k＞0,k∈L,x₀＞0

其中，c_i為分布式電源發電成本，g_i,d_j分別為機組出力和負荷大小，g_i,max,g_i,min分別為機組出力上下限，z_k為線路潮流，z_k,max,z_k,min為線路傳輸容量上下限；G為發電機組成的集合，L為各支路組成的集合；a_i,i∈G,c_k,d_k,k∈L是為“≤”不等式加入的松弛變量，d_k,k∈L是為“≥”不等式加入的剩余變量，x₀是為等式加入的人工變量，x_i,i∈G是為“≥”不等式加入的人工變量。

3.根據權利要求1所述的分布式能源發電計劃可行域優化分析方法，其特征在于，步驟二中所述的兩階段法是指單純形兩階段法；第一階段為：在原線性規劃問題加入人工變量的基礎上，構造僅含人工變量的目標函數和要求實現最小化；第二階段為：將第一階段得到的最終單純形表除去人工變量；將目標函數行的系數換成原問題的目標函數系數，作為第二階段的初始單純形表。

4.根據權利要求3所述的分布式能源發電計劃可行域優化分析方法，其特征在于，步驟三中所述判斷原問題是否有解是指：根據第一階段優化模型求解所得ω判斷，若ω＝0，則說明原問題有解；若ω＞0，則說明原問題無解。