[发明专利]一种基于分布鲁棒优化的合同电量分解方法

权利要求书

1.一种基于分布鲁棒优化的合同电量分解方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：采集成本信息、月发电量与合同电量的差额信息、机组参数以及功率数据，并根据其建立合同电量分解模型；

S2：根据合同电量分解模型，建立考虑风电不确定性的分布鲁棒优化模型；

S3：根据分布鲁棒优化模型，采用列与约束生成算法，得到风电不确定场景发生的概率值结果；

S4：根据概率值结果，采用分布鲁棒优化模型，得到合同电量分解结果；

所述步骤S2包括如下步骤：

S2-1：在合同电量分解模型中添加风电不确定性，得到不确定模型；

S2-2：对不确定模型的概率进行线性化处理，得到分布鲁棒优化模型；

所述步骤S2-1中，不确定模型的公式为：

式中，z_s为离散型决策变量即第一阶段变量；y_s为连续型决策变量即第二阶段变量；u_s为风电的不确定性出力及负荷的预测值；ψ为概率分布置信区间；p_s为s场景下的概率值；a为关于目标函数的约束系数的向量形式表示；A为关于第一阶段变量的约束系数的向量形式表示；b为关于第一阶段变量的约束的常数的向量形式表示；c为二阶锥约束中松弛外变量系数的向量形式表示；C为关于第二阶段变量的约束系数的向量形式表示；d为一、二阶段变量耦合约束中第二阶段变量的系数矩阵；D为一、二阶段变量耦合约束中第二阶段变量的系数的向量形式表示；Q为二阶锥约束中松弛内变量系数的向量形式表示；G为一、二阶段耦合约束中第一阶段变量的系数；E为风电不确定出力约束的系数；Y^s为关于第二阶段变量的所有约束的向量形式表示；q为二阶锥约束中松弛内的常数的向量形式表示；g为一、二阶段耦合约束中的常数；T为表示矩阵的转置；s为场景变量；N_s为典型场景个数。

2.根据权利要求1所述的基于分布鲁棒优化的合同电量分解方法，其特征在于，所述步骤S1中，建立合同电量分解模型，包括如下步骤：

S1-1：根据成本信息和月发电量与合同电量的差额信息，构建合同电量分解模型的目标函数；

S1-2：根据机组参数和功率数据，制定合同电量分解模型的约束条件。

3.根据权利要求2所述的基于分布鲁棒优化的合同电量分解方法，其特征在于，所述步骤S1-1中，目标函数的公式为：

F＝min(F₁+F₂+F₃)

式中，F为总体的优化目标函数；F₁为机组起停成本；F₂为机组月发电量与合同电量的差额；F₃为弃风成本。

4.根据权利要求3所述的基于分布鲁棒优化的合同电量分解方法，其特征在于，机组起停成本的计算公式为：

式中，F₁为机组的起停成本；T为总天数；t_d为一天的总时间段数；NG为总机组数；S_Ti、S_Di分别为i机组的开始和停止成本；u_i,t、u_i,t-1分别为i机组在t和t-1时间段的启动和停止状态值，停止为0，启动为1；t为时间段变量；i为机组变量；

机组月发电量与合同电量的差额的计算公式为：

式中，F₂为机组月发电量与合同电量的差额；L_i每月第i机组功率调度偏差的增量；

弃风成本的计算公式为：

式中，F₃为弃风成本；NW为风力机数量；δ为弃风惩罚系数；为第一台风力机在t时间段内的预测和实际调度输出。