[发明专利]一种微网两阶段鲁棒调度方法

说明书

本发明公开了一种微网两阶段鲁棒调度方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、设计微网系统日前调度总运行成本最小的目标函数，构建预调度阶段优化模型；步骤2、考虑源荷侧不确定性，构建再调度阶段优化模型；微网数据收集及初始化算法参数；步骤3、利用列约束生成算法求解上述微网两阶段鲁棒优化模型，判断最优值上界与目标函数值下界差是否小于允许收敛偏差，若满足则停止迭代，输出最优调度方案，完成调度；否则，继续寻优直至算法收敛，在保证微网调度的经济性和鲁棒性前提下，能够保证系统降低弃风减载风险。

技术领域

本发明属于微网优化调度技术领域，涉及一种微网两阶段鲁棒调度方法。

背景技术

环境污染和能源枯竭的双重压力下，全球各个国家都大力推进能源革命。大规模接入可再生能源发电是未来电网发展的重要特征。但随着可再生能源并网渗透率提高，我国西北和东北地区的弃风限电问题十分严重。为缓解以上问题，微网技术应用而生。

传统电网基于源荷侧功率的预测数据优化调度，而微网中分布式可再生能源出力具较强自然特性，加之需求响应工作的进一步推广，源荷侧的多重不确定性使优化调度面临很大风险。调度方案太保守则运行经济性缺失，太激进则供电可靠性缺失，为此，亟待提出一种应对不确定参数的优化调度方法。

随着优化理论的发展，针对不确定优化问题，随机优化、机会约束规划和鲁棒优化应用于电力系统优化调度。随机优化方法根据不确定参数的概率曲线，生成大量场景来模拟不确定参数。机会约束规划允许决策在一定程度上不满足约束，但约束发生的概率大于置信水平。随机优化和机会约束规划都有两个缺点:1)计算效率低，2)负荷和风电的概率曲线是根据历史数据的经验分布得到的。因此，它们很难应用于实际工程中。而鲁棒优化方法的不确定集容易获得，不需依赖概率曲线，且所得最优解可以满足不确定集中的所有场景，具有较强稳定性，其原理简单适于实际工程应用。

发明内容

本发明的目的是提供一种微网两阶段鲁棒调度方法，在保证微网调度的经济性和鲁棒性前提下，能够保证系统降低弃风减载风险。

本发明所采用的技术方案是，一种微网两阶段鲁棒调度方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、设计微网系统日前调度总运行成本最小的目标函数，构建预调度阶段优化模型；

步骤2、考虑源荷侧不确定性，构建再调度阶段优化模型；微网数据收集及初始化算法参数；

步骤3、利用列约束生成算法求解上述微网两阶段鲁棒优化模型，判断最优值上界与目标函数值下界差是否小于允许收敛偏差，若满足则停止迭代，输出最优调度方案，完成调度；否则，继续寻优直至算法收敛。

本发明的特点还在于：

步骤1具体按照以下步骤实施：

步骤1.1、根据风力发电和负荷的预测值，设计微网系统日前调度总运行成本最小的目标函数；

微网预调度阶段模型的目标函数为

minf＝C_MG+C_ESS+C_Res+C_DR+C_grid (1)