[發明專利]基于多階段隨機規劃理論的電源及電力流結構優化方法

有效

• 申請號: 202010543532.5
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111697572B
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 王志成;王秀麗;齊世雄;李杰;彭巧;師婧;王帥;朱承治
• 申請（專利權）人: 西安交通大學;國網經濟技術研究院有限公司;國網浙江省電力有限公司
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;G06F30/20;G06F113/04;G06F111/04;G06F111/08;G06F111/06
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 李鵬威

1.基于多階段隨機規劃理論的電源及電力流結構優化方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1)：采用蒙特卡洛模擬法生成場景；具體過程如下：

1.1)構造用電量預測誤差的概率模型：

根據長期用電量的歷史數據，得到用電量預測誤差；將用電量預測誤差的概率分布進行離散化，形成多個區間，并獲得取值落在各個區間的概率；

1.2)通過蒙特卡洛隨機抽樣確定每個階段場景：

對構造的用電量預測誤差的概率模型，進行蒙特卡洛隨機抽樣，確定每個階段場景，從而得到場景集合；

步驟2)：采用快速前向場景樹消減算法消減場景，獲得場景樹，進而獲得場景樹中各個節點用電量預測誤差的取值以及取值概率；

步驟2)的具體過程如下：

2.1)計算場景之間的距離；

2.2)計算每個場景與其他場景的概率距離；

2.3)確定要保留的場景編號和被消減的場景編號集合，進而得到消減后的場景集合Q；

2.4)重新計算消減后的場景集合Q中所保留的場景的概率；

2.5)計算原始場景集合P和消減后的場景集合Q的Kantorovich距離，判斷其是否大于等于設定的精度要求；

2.6)重復2.1)～2.5)步，直到原始場景集合P和消減后的場景集合Q的Kantorovich距離不小于設定的精度要求，退出運算，最終得到的Q集合即為消減后的場景樹；

步驟3)：建立電源及電力流結構多階段隨機優化模型；

步驟4)：將場景樹中各個節點用電量預測誤差的取值以及取值概率帶入電源及電力流結構多階段隨機優化模型中，求解電源及電力流結構多階段隨機優化模型，得到優化方案集合。

2.根據權利要求1所述的基于多階段隨機規劃理論的電源及電力流結構優化方法，其特征在于，步驟1)的具體過程如下：根據用電量預測誤差取值的概率分布，采用蒙特卡洛模擬方法對用電量預測誤差的取值進行隨機采樣，獲得若干場景。

3.根據權利要求1所述的基于多階段隨機規劃理論的電源及電力流結構優化方法，其特征在于，步驟3)中，以總成本的期望值最小化為目標，引入可再生能源逆調峰特性約束以及多階段規劃的非預期約束條件，建立電源及電力流結構多階段隨機優化模型。

4.根據權利要求1所述的基于多階段隨機規劃理論的電源及電力流結構優化方法，其特征在于，步驟3)中，電源及電力流結構多階段隨機優化模型的目標函數為：

min ECA＝ECA^C+ECA^OM+ECA^F+ECA^L+ECA^T (6)

其中，

式(6)中，ECA為優化期內的累積總成本期望值；ECA^C為優化期內累積電源建造成本期望值；ECA^OM為優化期內累積運維成本期望值；ECA^F為優化期內累積燃料消耗成本期望值；ECA^L為優化期內累積線路容量擴建成本期望值；ECA^T為優化期內累積輸電損耗成本期望值；

式(7)中，p_y,s為第s號場景第y年的標準化概率；為第y年r區域g類電源單位容量建造成本；NG_r,g,y,s為第s號場景第y年r區域g類電源的新建容量；i為折現率；LT_g為第g類電源的壽命；

式(8)中，p_y,s為第s號場景第y年的標準化概率；為第y年r區域g類電源單位容量運維成本；IG_r,g,y,s為第s號場景第y年r區域g類電源的已建容量；i為折現率；T為優化期年數；

式(9)中，p_y,s為第s號場景第y年的標準化概率；為第y年r區域f類燃料價格；為第y年r區域g類電源的燃料消耗率；IG_r,g,y,s為第s號場景第y年r區域g類電源的已建容量；i為折現率；T為優化期年數；

式(10)中，p_y,s為第s號場景第y年的標準化概率；為第y年r區域和r′區域聯絡線單位容量建造成本；NL_r,r′,y,s為第s號場景第y年r區域和r′區域聯絡線的新建容量；i為折現率；LT_L為聯絡線壽命；

式(11)中，p_y,s為第s號場景第y年的標準化概率；為第y年r區域和r′區域聯絡線輸電損耗率；為第y年r區域和r′區域聯絡線輸電損耗單位容量成本；IL_r,r′,y,s為第s號場景第y年r區域和r′區域聯絡線的已建容量；i為折現率；T為優化期年數；

s.t.：

IL_r,r′,y,s＝-IL_r′,r,y,s (12-k)

NL_r,r′,y,s＝-NL_r′,r,y,s (12-l)

式(12-a)～(12-c)表示電源裝機容量約束；其中，NG_r,g,y,s為第s號場景第y年r區域g類電源的新建容量；為第y年r區域g類電源新建容量下限；為第y年r區域g類電源新建容量上限；Ret_r,g,y,s為第y年r區域g類電源的退役容量；為第y年r區域g類電源退役容量下限；為第y年r區域g類電源退役容量上限；IG_r,g,y,s為第s號場景第y年r區域g類電源的已建容量；R為區域集合；G為電源類型集合；Y為優化期年份集合；S為場景編號集合；

式(12-d)～(12-f)表示電力電量平衡約束；其中，IG_r,g,y,s為第s號場景第y年r區域g類電源的已建容量；為第y年r區域g類電源年運行小時數下限；PG_r,g,y,s為第s號場景第y年r區域g類電源的發電量；為第y年r區域g類電源年運行小時數上限；RL_r′,r,y,s為第s號場景第y年r區域和r′區域的聯絡線線損率；PL_r′,r,y,s為第s號場景第y年r區域和r′區域通過聯絡線交換的電量；Rate^Res為備用率；PD_r,y為第y年r區域的用電量；FG_r,g,y為第y年r區域g類電源的功率因子；FL_r,r′,y為第y年r區域和r′區域聯絡線的功率因子；LD_r,y為第y年r區域的負荷；R為區域集合；G為電源類型集合；Y為優化期年份集合；S為場景編號集合；

式(12-g)～(12-h)表示自然資源約束；其中，IG_r,g,y,s為第s號場景第y年r區域g類電源的已建容量；為r區域g類電源已建容量上限；PG_r,g,y,s為第s號場景第y年r區域g類電源的發電量；為r區域g類電源發電總量上限；R為區域集合；G為電源類型集合；Y為優化期年份集合；S為場景編號集合；

式(12-i)表示線路容量約束；其中，IL_r,r′,y,s為第s號場景第y年r區域和r′區域聯絡線的已建容量；NL_r,r′,y,s為第s號場景第y年r區域和r′區域聯絡線的新建容量；R為區域集合；G為電源類型集合；Y為優化期年份集合；S為場景編號集合；式(12-j)表示線路電量約束；其中，IL_r,r′,y,s為第s號場景第y年r區域和r′區域聯絡線的已建容量；為r區域和r′區域聯絡線年運行小時數下限；為r區域和r′區域聯絡線年運行小時數上限；PL_r′,r,y,s為第s號場景第y年r區域和r′區域通過聯絡線交換的電量；R為區域集合；G為電源類型集合；Y為優化期年份集合；S為場景編號集合；

式(12-k)～(12-m)表示網絡約束；其中，IL_r,r′,y,s為第s號場景第y年r區域和r′區域聯絡線的已建容量；NL_r,r′,y,s為第s號場景第y年r區域和r′區域聯絡線的新建容量；PL_r′,r,y,s為第s號場景第y年r區域和r′區域通過聯絡線交換的電量；R為區域集合；G為電源類型集合；Y為優化期年份集合；S為場景編號集合；

式(12-n)表示調峰備用約束；其中，為第y年常規電源調峰能力系數；為第y年新能源電源調峰需求系數；為第y年負荷的峰谷差系數；G₁為常規電源類型集合；G₂為新能源電源類型集合；R為區域集合；Y為優化期年份集合；S為場景編號集合；

式(12-o)表示非預期約束條件；其中，x_t,s表示第s號場景第t階段決策變量取值；表示第s號場景第t階段隨機變量取值。