[发明专利]一种计及条件风险价值的电能随机规划方法

说明书

本发明公开了一种计及条件风险价值的电能随机规划方法，包括：通过后向削减法削减原始场景集，形成有代表性的规模较小的削减场景集；指定置信水平α的值，构建基于条件风险价值CVaR的随机规划模型；求解条件风险价值CVaR的优化模型，得到规划方案、削减场景集的条件风险价值CVaR和风险价值VaR；对削减场景集中的场景进行评估，得到有效场景集以及无效场景集，并进一步对削减场景集进行削减。本发明在求解模型的方案和CVaR值的同时，还能够识别场景集中的无效场景，移除无效场景集之后的目标函数最优值不变。

技术领域

本发明涉及电力系统电能规划技术，特别是涉及一种计及条件风险价值的电能随机规划方法。

背景技术

场景削减方法可以把随机优化问题中的随机变量近似转化为数量适中的场景，从而使优化问题更易于解决。然而大部分场景削减方法都是针对经典的风险中性随机优化问题设计的；然而，在考虑风险规避的情况下，人们更关心的是与高成本或者高利润相对应的场景。在进行电力系统问题优化时，通常需要考虑优化风险，引入条件风险值(CVaR) 来评估风险。现有的电力系统问题优化时存在一些无效场景，使得优化问题比较复杂，且现有的电能随机规划方法不能有效求解最佳规划方法。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提出了一种计及条件风险价值的电能随机规划方法，能够在求解最佳方案的同时，识别原始场景集中的无效场景，移除无效场景集之后的目标函数最优值不变。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：

一种计及条件风险价值的电能随机规划方法，包括以下步骤：

(1)通过后向削减法削减原始场景集，形成有代表性的规模较小的削减场景集；

(2)指定置信水平α的值，构建基于条件风险价值CVaR的随机规划模型；

(3)求解条件风险价值CVaR的优化模型，得到最佳决策、削减场景集的条件风险价值CVaR和风险价值VaR；

(4)对削减场景集中的场景进行评估，得到有效场景集以及无效场景集，并进一步对削减场景集进行削减。

进一步的，步骤(1)包括以下步骤：

(11)假定初始有N个针对现货市场电价场景变量ξ的随机规划场景，表示成集合形式{ξ¹,ξ²,...,ξ^N}，设置后向削减法得到的现货市场电价目标场景数为n，其中nN；

(12)将初始N个现货市场电价场景两两配对，取每个现货市场电价场景对之间的距离为向量2范数距离，计算每一对现货市场电价场景之间的距离D_i,j，i＝1,…,N， j＝1,…,N，j≠i；D_i,j计算公式为：

D_i,j＝||ξⁱ-ξ^j||₂；

其中，ξⁱ，ξ^j分别为第i个现货市场电价场景和第j个现货市场电价场景；

(13)针对第i个现货市场电价场景ξⁱ，比较第i个现货市场电价场景ξⁱ与其他N-1个现货市场电价场景之间距离的大小，找到最靠近第i个现货市场电价场景ξⁱ的第j个现货市场电价场景ξ^j，从而获取min_i≠jD_i,j；

(14)求解概率距离PD_i：

PD_i＝P(ξⁱ)·min_i≠jD_i,j；