[發明專利]針對儲能調頻交易的模糊隨機雙層魯棒優化方法及裝置

在審

• 申請號: 202310089719.6
• 申請日: 2023-02-08
• 公開（公告）號: CN116050635A
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 陸秋瑜;謝平平;楊銀國;鄭建平;李力;陳玥;吳杰康
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司電力調度控制中心
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;H02J3/00;G06Q40/04;G06Q50/06
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 陳旭紅

1.一種針對儲能調頻交易的模糊隨機雙層魯棒優化方法，其特征在于，包括：

根據新能源機組的輸出功率信息，確定新能源機組輸出功率的不確定性變量；

基于所述不確定性變量，構建儲能電池參與一次調頻的模糊隨機雙層魯棒優化模型，所述模糊隨機雙層魯棒優化模型的第一層優化變量為儲能電池輸出功率的報價，所述模糊隨機雙層魯棒優化模型的第二層優化變量為儲能電池輸出功率的投標量；

利用列和約束生成算法，根據預設約束條件，對所述模糊隨機雙層魯棒優化模型進行運算，直至預設目標函數達到最小值，得到所述模糊隨機雙層魯棒優化模型的輸出結果，所述輸出結果包括所述儲能電池參與一次調頻的市場出清價格和所述儲能電池輸出功率的服務電量。

2.如權利要求1所述的針對儲能調頻交易的模糊隨機雙層魯棒優化方法，其特征在于，所述根據新能源機組的輸出功率信息，確定新能源機組輸出功率的不確定性變量，包括：

獲取所述新能源機組的發電影響因素數據，所述發電影響因素數據包括歷史風速數據和/或歷史光照數據；

對所述發電影響因素數據進行統計分析，得到所述新能源機組的所述輸出功率信息；

基于預設不等式，構建所述新能源機組輸出功率的不確定性變量。

3.如權利要求1所述的針對儲能調頻交易的模糊隨機雙層魯棒優化方法，其特征在于，所述模糊隨機雙層魯棒優化模型的表達式為：

s.t.

其中，c^T表示新能源機組輸出功率的不確定性變量列向量，x表示第一層優化變量，u₁表示儲能參與一次調頻的充電功率，u₂表示儲能參與一次調頻的放電功率，y_u表示第二層優化變量，y(u₁,u₂)表示電池儲能裝置站運營商輸出功率和服務電量，d^T表示第二層優化變量系數向量，H₁～H₁₁分別表示等式約束以及不等式約束中分別對應的系數矩陣，h₁～h₆分別表示對應各種等約束條件和不等約束條件下常數列向量，U₁表示儲能參與一次調頻的充電功率集合，U₂表示儲能參與一次調頻的放電功率集合。

4.如權利要求1所述的針對儲能調頻交易的模糊隨機雙層魯棒優化方法，其特征在于，所述預設目標函數的表達式為：

其中，X表示第一層優化變量儲能參與一次調頻的市場出清價格的集合，Δf_e(t)表示一次調頻中時刻t頻率偏差值，u表示不確定性變量，U表示不確定性變量的集合，C_M1表示參與一次調頻的輔助服務交易成本。

5.如權利要求1所述的針對儲能調頻交易的模糊隨機雙層魯棒優化方法，其特征在于，所述利用列和約束生成算法，根據預設約束條件，對所述模糊隨機雙層魯棒優化模型進行運算，直至預設目標函數達到最小值，得到所述模糊隨機雙層魯棒優化模型的輸出結果，包括：

利用所述列和約束生成算法，對所述模糊隨機雙層魯棒優化模型進行分解，得到主優化模型和子優化模型；

基于所述預設約束條件，對所述主優化模型和子優化模型進行交替迭代，直至所述預設目標函數達到最小值，得到所述主優化模型的市場出清價格和子優化模型的服務電量。

6.如權利要求5所述的針對儲能調頻交易的模糊隨機雙層魯棒優化方法，其特征在于，所述主優化模型的表達式為：

s.t.

所述子優化模型的表達式為：

s.t.

其中，η表示輔助變量，k表示不確定場景，表示當或確定后值對偶問題在第k種不確定場景下的值，表示迭代子優化模型產生的最劣場景所對應的第一不確定量值，表示迭代子優化模型產生的最劣場景所對應的第二不確定量值。