[發明專利]考慮風光預測誤差的綜合能源系統分布魯棒優化調度方法

在審

• 申請號: 202210134168.6
• 申請日: 2022-02-14
• 公開（公告）號: CN114529075A
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發明（設計）人: 黃慶;顧海飛;劉福建;孫曉蕾;雷家興;全相軍
• 申請（專利權）人: 中建安裝集團有限公司;東南大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;H02J3/00;H02J3/46
• 代理公司: 南京先科專利代理事務所(普通合伙) 32285
• 代理人: 何靜

1.考慮風光預測誤差的綜合能源系統分布魯棒優化調度方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：獲取綜合能源系統內部數據與外部環境數據后作為輸入，應用機器學習算法，對風力和光伏兩種新能源的出力數據以及電、冷、熱負荷進行預測，日前輸出電、冷、熱逐時負荷預測數據以及風力和光伏出力預測數據；

步驟2：基于Wasserstein距離構建風光預測誤差不確定模糊集；

步驟3：建立考慮風光預測誤差的，以經濟性、環境性、能效性為目標的綜合能源系統兩階段分布魯棒優化能量調度模型；其中，第一階段模型為日前規劃能量調度模型，第二階段模型為日內運行能量調度模型；

步驟4：對綜合能源系統兩階段分布魯棒優化調度模型進行轉化并求解，獲得考慮風電預測誤差的優化調度結果。

2.根據權利要求1所述的考慮風光預測誤差的綜合能源系統分布魯棒優化調度方法，其特征在于，所述步驟2具體過程為：

步驟2.1：基于風力和光伏的歷史真實出力數據與歷史預測出力數據，構建風光出力預測誤差的樣本集合并構造風光預測誤差的經驗分布函數P_N；

基于Wasserstein距離表征P_N與真實分布函數P_R的距離：

其中，D_w(P_N,P_R)為Wasserstein距離；inf表示求下確界函數；||·||表示兩個分布之間的歐式范數；為中的第k個元素，與均為不確定性參數，且分別服從P_N與P_R分布；Π表示P_N和P_R的聯合分布函數；

步驟2.2：將P_R限制在Wasserstein球內，定義風光預測誤差不確定模糊集為：Ω＝{P_R∈Ψ(Ξ)|D_w(P_N,P_R)＜r(K)}；其中，Ω為一個以經驗分布P_N為中心，以r(K)為半徑的Wasserstein球；Ψ(Ξ)表示在Ξ上的全部概率分布；

r(K)由下式確定：

其中，C與ρ均為系數；K為樣本數量；k為樣本編號；β為置信度；為樣本均值；

步驟2.3：求解不確定模糊集Ξ，首先對按下式進行標準化處理：

其中，為的標準化；為樣本方差；Ξ^std為的不確定集合；為不確定參數的標準化；為中的元素；l為的邊界；R^N為N維實數向量；

通過求解邊界l來求得風光預測誤差不確定模糊集，l通過下式結合嵌套二分法求解：

其中，()⁺表示一種函數，當()中的數值大于0時，取該數值，否則取0；r表示半徑；θ表示大于0的對偶參數；τ表示不確定集Ξ的置信度；s.t.表示約束條件；

由此可確定其中，為不確定參數，為的元素。