[发明专利]一种柔性互联配电网的优化调度方法、存储介质及处理器

说明书

本申请公开了一种柔性互联配电网的优化调度方法和装置。该方法包括：确定柔性互联配电网的柔性互联装置；以柔性互联装置换流器的有功无功功率作为决策变量，以柔性互联配电网的综合供电成本和电压偏差最小作为优化目标，并依据经典模型预测控制，建立柔性互联配电网的日内优化调度模型，其中，日内优化调度模型包括：预测模型和滚动优化，预测模型为采用电压灵敏度的方法，对柔性互联配电网中各节点电压进行预测，滚动优化为采用自适应动态权重方法处理包含综合供电成本和电压偏差的多目标优化问题。通过本申请，解决了相关技术中柔性互联配电网的运行调度的研究分析尚不足以满足当下的技术需求的问题。

技术领域

本申请涉及主动配电网优化运行技术领域，具体而言，涉及一种柔性互联配电网的优化调度方法、存储介质及处理器。

背景技术

相对“闭环设计，开环运行”的传统配电网，柔性互联配电网可大幅提升供电可靠性、改善供电质量、保证高渗透分布式电源(distributed generation，DG)的满额消纳。

现有技术中，针对该柔性互联配电网的运行调度已开展了较多研究，但多数采用确定性模型，未考虑可再生能源和负荷的不确定性，其具体分析如下：

1、细化模型时间尺度虽可一定程度削弱源荷不确定性影响，但本质上都是基于单一时间断面的开环优化控制，易造成控制偏差在相邻控制时段间传递。

2、模型预测控制(model predictive control，MPC)是一种以滚动寻优和反馈校正为核心思想的闭环优化控制方法，一定程度上削弱了源荷不确定性的影响。但经典模型预测控制(MPC)忽略了随机误差的影响，难以完全刻画可再生能源及负荷的随机性。虽然随机模型预测控制(MPC)利用不确定性方法进行建模和优化，相比经典MPC可更好地处理源荷随机性。但该随机模型预测控制(MPC)采用的多是静态场景，未考虑相邻时段的相关性，难以准确呈现可再生能源的波动特征。

此外，经典MPC往往通过经验法确定包括预测时域、控制时域以及控制间隔在内的域参数，且在优化过程中保持恒定不变，无法根据系统状态自适应调整，难以动态协调计算时长与优化效果之间的矛盾。

目前已有在并网型微电网中针对域参数的改进研究，但柔性互联配电网相比微电网，扰动更多，运行工况也更加复杂，且柔性互联装置本体也会产生一定的出力控制误差。

针对相关技术中柔性互联配电网的运行调度的研究分析尚不足以满足当下的技术需求的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供一种柔性互联配电网的优化调度方法、存储介质及处理器，以解决相关技术中柔性互联配电网的运行调度的研究分析尚不足以满足当下的技术需求的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种柔性互联配电网的优化调度方法。该方法包括：确定所述柔性互联配电网的柔性互联装置；以所述柔性互联装置换流器的有功无功功率作为决策变量，以所述柔性互联配电网的综合供电成本和电压偏差最小作为优化目标，并依据经典模型预测控制(经典MPC)，建立柔性互联配电网的日内优化调度模型，其中，所述日内优化调度模型包括：预测模型和滚动优化，所述预测模型为采用电压灵敏度的方法，对柔性互联配电网中各节点电压进行预测，所述滚动优化为采用自适应动态权重方法处理包含综合供电成本和电压偏差的多目标优化问题。

可选的，所述优化调度方法，还包括：在所述日内优化调度模型的预测模型部分采用动态场景生成方法和K-means聚类场景削减方法；在所述日内优化调度模型的滚动优化部分对域参数进行自使用调整。