[发明专利]一种交直流配电网多时间尺度优化调度方法及系统

说明书

本公开提供了本发明提出了一种交直流配电网多时间尺度优化调度方法及系统，采用马尔可夫链动态场景法来生成模拟分布式能源的出力预测场景，保证了生成场景的可靠性即使在预测时间尺度过长时也保证生成场景的有效性；采用基于模型预测控制的多时间尺度优化调度方法来计划各个可控分布式电源的出力计划值，采用模型预测控制方法，以实时优化调度出力值和日前日内优化调度出力值偏差最小为优化目标，对日前日内求出来的调度期望值进行滚动优化和反馈校正；相比于传统的优化调度策略，本公开通过闭环控制及时修正调度结果的误差，能够最大程度的消纳不可控分布式能源，提高可控分布式能源出力的平稳性，保证交直流配电网的稳定运行。

技术领域

本公开涉及交直流配电网调度技术领域，特别涉及一种交直流配电网多时间尺度优化调度方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

主动配电网(active distribution network，ADN)具有能主动调整潮流分布、管理多种分布式电源、提高分布式电源利用效率的优势。交直流配电网作为AND的重要表现形式可更高效地接纳直流源荷，是未来配电网的重要发展方向。相比于交流配电网，直流配电能够更好地确保电能的质量和传输的距离。分布式电源(Distributed Generation，DG)和储能装置(Energy Storage System，ESS)需要通过电压源换流器(Voltage SourceConverter，VSC)才能接入交流配电网。而在交直流配电网中，DG和ESS无需通过VSC就可直接接入交直流配电网中的直流部分，相比于交流配电网将节省大量的换流器，从而减少能量损耗。

分布式电源是交直流配电网中的重要组成部分，其中有一部分分布式电源(风电、光伏)的出力具有随机性和波动性，是不可控的，其预测精度会随着时间尺度的增加而大幅度降低，合理地计划可控分布式电源的出力是消纳不可控分布式电源，保证配电网稳定运行的关键。针对不可控分布式电源的出力的不确定性，目前广泛采用的是基于随机规划的方法，随机规划中最常用的方法是基于场景的随即规划，其核心思想是根据不确定因素的变化规律，生成多个场景，使得决策变量在多个场景下都能满足要求，最终选择期望成本值最小的调度方法。

本公开发明人发现，目前国内外现有的多时间尺度优化调度方法难以很好地满足交直流配电网稳定运行的需要，主要表现在：

(1)传统的场景生成方法是采用正态分布或者Beta分布来模拟风电、光伏出力的预测误差分布，但根据历史数据表明，绝大多数的风电和光伏出力的预测误差分布并不符合正态分布或者Beta分布，这是因为不同的预测方法可能会导致完全不同的经验分布，所以如果采用正态分布或者Beta分布，得到的风电和光伏预测值的误差会较大，导致生成的场景参考性较低。

(2)传统的多时间尺度优化调度方法在各个时间尺度均以成本最小为目标来求解不可控分布式电源的出力计划值，但却没有进一步考虑系统的稳定性，求解出来的调度计划值不一定能保证交直流配电网的稳定运行。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种交直流配电网多时间尺度优化调度方法及系统，采用马尔可夫链动态场景法来生成模拟分布式能源的出力预测场景，保证了生成场景的可靠性即使在预测时间尺度过长时也保证生成场景的有效性；通过闭环控制及时修正调度结果的误差，能够最大程度的消纳不可控分布式能源，提高可控分布式能源出力的平稳性，保证交直流配电网的稳定运行。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

本公开第一方面提供了一种交直流配电网多时间尺度优化调度方法。

一种交直流配电网多时间尺度优化调度方法，步骤如下：

利用马尔可夫链-动态场景法生成多时间尺度优化调度所需的分布式能源出力预测场景；