[發明專利]含分布式光伏和電動汽車的綜合能源系統優化方法與系統

在審

• 申請號: 202210585875.7
• 申請日: 2022-05-27
• 公開（公告）號: CN114925921A
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發明（設計）人: 彭星;易志剛;李安樂;祖柱;李孟康
• 申請（專利權）人: 湖南仁和環境股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;H02J3/00;H02J3/38;H02J3/32;H02J3/48
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所(普通合伙) 43114
• 代理人: 胡喜舟

1.一種含分布式光伏和電動汽車的綜合能源系統優化方法，其特征在于，包括：

A：獲取含分布式光伏群和電動汽車群的綜合能源系統的相關數據，所述相關數據包括運行基本參數、分布式光伏歷史出力數據、電動汽車參數，以及電、熱、冷負荷預測功率數據；

B：基于分布式光伏歷史出力數據、電動汽車參數，對綜合能源系統中的分布式光伏和電動汽車進行集群劃分；

C：對分布式光伏集群出力不確定性進行建模；

D：構建綜合能源系統運行優化目標函數；

E：構建綜合能源系統運行約束條件；

F：基于獲取的所述相關數據，對構建的綜合能源系統優化模型求解，獲得含分布式光伏群和電動汽車群的綜合能源系統優化方案。

2.根據權利要求1所述的含分布式光伏和電動汽車的綜合能源系統優化方法，其特征在于，所述步驟B包括：

基于兩步分配策略和共享近鄰相似度的密度峰值聚類算法對分布式光伏進行集群劃分；

基于電動汽車行駛里程區間對電動汽車進行集群劃分。

3.根據權利要求2所述的含分布式光伏和電動汽車的綜合能源系統優化方法，其特征在于，所述基于兩步分配策略和共享近鄰相似度的密度峰值聚類算法對分布式光伏進行集群劃分包括：

B11：獲取各分布式光伏的歷史出力數據，并將歷史出力數據進行歸一化處理，得到分布式光伏出力樣本集，并設置樣本近鄰數K；

B12：計算不同分布式光伏出力樣本之間距離；

B13：計算每個出力樣本的局部密度：

計算共享近鄰相似度：

只有當出力樣本x_i和出力樣本x_j都屬于彼此的K近鄰集時，x_i和x_j之間的共享近鄰相似度Sim(i,j)通過下式計算；否則，x_i和x_j之間的共享近鄰相似度Sim(i,j)為0；

式中，SNN(i,j)表示x_i與x_j之間的共享鄰居集合，|SNN(i,j)|表示共享鄰居集合中樣本的個數，d_ip和d_jp分別表示x_i和x_j與共享鄰居集合中任意一樣本p的距離；

局部密度通過下式計算得到：

式中，ρ_i表示出力樣本x_i的局部密度，L(x_i)表示x_i的K近鄰集；

B14：計算相對距離度：

其中，δ_i表示x_i的相對距離度；sum(i)、sum(j)分別表示x_i和x_j到其各自K近鄰集的距離之和；d_ij表示x_i與x_j之間的距離；

B15：計算每個出力樣本的決策值γ_i＝ρ_i×δ_i，并對其進行降序排列；

B16：選擇決策值最大的N個出力樣本作為樣本聚類中心，得到樣本初始聚類中心集合C＝[c₁,c₂,…,c_N]，N為預設值；

B17：根據必然從屬點分配策略完成必然從屬點分配，得到初步聚類結果Ψ₁；

B18：根據可能從屬點分配策略完成可能從屬點分配，得到最終聚類結果Ψ；

B19：根據最終的聚類結果，將不同聚類下的分布式光伏作為不同的分布式光伏集群。