[发明专利]基于分布鲁棒优化的分布式光伏极限并网容量评估方法

权利要求书

1.基于分布鲁棒优化的分布式光伏极限并网容量评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：初始化，输入配电网线路参数、分布式光伏出力和负荷预测基准值；

S2：建立配电网极限分布式光伏并网容量优化模型；以配电网中分布式光伏并网容量最大化为目标函数，引入包括分布式光伏运行约束、节点功率平衡约束、潮流约束、支路传输容量约束、节点电压约束的约束条件；

S3：建立分布式光伏出力和负荷需求的矩不确定性模糊集；

具体步骤为：

设节点i在t时段分布式光伏功率转换系数为设节点i在t时刻负荷实际有功功率需求为无功功率需求为引入随机变量定义分布式光伏实际功率转换系数和负荷有功功率、负荷无功功率为：

设ξ的概率密度函数为f(ξ)，概率密度函数f(ξ)的支撑集为S∈R²；随机变量的一阶矩置信区间为随机变量的一阶矩置信区间为随机变量的二阶矩置信区间为随机变量的二阶矩置信区间为则在难以获取随机变量ξ的精确概率分布信息的情况下，通过有限的历史数据统计随机变量ξ的一阶矩信息和二阶矩信息，定义基于矩不确定性的ξ模糊集为：

S4：重构节点电压和支路传输容量越限机会约束条件；

具体步骤为：设机会约束置信参数为ε，表示节点电压和支路传输容量越限的概率低于ε；则节点电压和支路传输容量越限机会约束为：

Pr{U_i,min≤U_i,t≤U_i,max}≥1-ε，

Pr{-S_ij,max≤cos(lφ)P_ij,t+sin(lφ)Q_ij,t≤S_ij,max}≥1-ε，

设仿射系数为A＝[A₁,A₂]，将上述机会约束条件统一表示为：

Pr{A^Tξ≤B}≥1-ε；

在步骤S3建立的矩不确定性模糊集的基础上将机会约束条件转化为

上式的左边给出了Pr{A^Tξ≤B}在模糊集D上的最坏情况概率界，等价于以下优化问题的目标值：

其中设指示函数Π_c(ξ)用于判断A^Tξ≤B是否成立；若A^Tξ≤B成立则Π_c(ξ)为1，若A^Tξ≤B不成立则Π_c(ξ)为0；设q、α_n、β_n、Υ均大于等于0且是对偶变量，则采用锥线性的对偶变换和S-引理将上式等价重构为确定性优化模型为：

S5：线性化步骤S4重构后的约束条件；

具体步骤为：

设线性化分段数为Λ，[(B+Υ)/2]²对应第λ个分段的直线斜率为截距为[(B+Υ)/2]²对应第λ个分段的连续变量为0-1变量选择[(B+Υ)/2]²分段线性对应直线为[(B-Υ)/2]²对应第λ个分段的直线斜率为截距为[(B-Υ)/2]²对应第λ个分段的连续变量为0-1变量选择[(B-γ)/2]²分段线性对应直线为的计算公式如下：

则对双线性项ΥB进行分段线性化为：

令：

则重构后的锥约束等价转化为：

设a_k、b_k、m_k、n_k为多面体线性化引入的虚拟变量，对上式采用多面体近似为：

S6：通过商业求解器求解步骤S1至步骤S5建立并转化后的混合整数线性规划模型，输出分布式光伏极限并网容量。