[发明专利]综合能源系统鲁棒优化运行方法、系统、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种综合能源系统鲁棒优化运行方法、系统、装置及存储介质，首先分析了分布式光伏输出功率的波动对多站融合系统安全运行产生的影响，其次结合分布式光伏的支持向量回归模型的预测误差统计分布情况拟合了较为精确的概率密度函数对其进行描述，并以此为基础生成了光伏的随机出力场景，并利用聚类方法生成了光伏的典型出力场景，对分布式综合能源系统的原始运行计划进行了典型场景的可行性检验，进而建立了双层优化模型实现不可行情况的反馈功能，并以此设计了分布式综合能源系统的鲁棒运行策略。

技术领域

本发明属于综合能源系统优化技术领域，具体涉及一种综合能源系统鲁棒优化运行方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

多站融合场景有机地将变电站、储能站、数据中心站、充电站、新能源发电站、综合能源站等形式相结合，在有效保障融合站内供电可靠性的同时也给供电区域内的负荷提供高质量地能源供应。多站融合系统本质而言是一个综合能源系统，并入大量光伏发电等波动性可再生能源后，其有功频率特性、无功电压特性将受到较大的影响。由于光伏发电输出功率对天气条件的依赖性较强，传统的运行方式难以适应其频繁的随机波动，从而对系统的有功平衡造成了冲击，加剧了分布式光伏集中并网点局部的潮流变化和电压波动，从而导致整个融合站运行安全性显著下降。

为了降低分布式光伏并网对多站融合系统电能质量的不良影响，提升综合能源对分布式光伏发电的接纳能力，既需要通过适当的技术手段减小负荷的波动和峰谷差，也需要响应快速的调峰设备辅助运行。充分利用冷热电联供机组及储能设备等灵活调控设备，一方面可以通过直接供应冷热负荷需求的方式削减峰值高峰用电需求，从而起到了平滑负荷、减小峰谷差的作用；另一方面可以通过联供机组的灵活快速调节能力匹配光伏的预测波动，降低光伏输出功率突变对电网产生的损失。

现有技术的缺陷和不足：

目前对于光伏输出功率的预测需要大量精确实时的天气数据的支持，数据获取与数据精确度要求高，数据体量大，出力复杂。

目前光伏出力预测的相关研究都是基于不确定性模型进行预测，但是在多云及雨天等变化复杂的天气条件下难以得到准确度较好的预测结果。

当光照预测数值与实际数值相差较多时，系统就必然选择弃光，否则多站融合系统的正常运行将遭受冲击，这对于整体系统运行的经济性和安全性产生极大的不良影响。为了保证分布式光伏发电功率的充分消纳，必须采取合理的策略应对光伏发电出力的不确定性，目前策略对运行场景评估综合性不足。

发明内容

本发明实施例提供了一种综合能源系统鲁棒优化运行方法、系统、装置及存储介质，以解决上述技术问题之一。本发明针对天气情况下的不确定性特点进行统计研究分析，匹配了光伏预测误差的分布情况；进一步结合光伏预测误差的不确定性及分布规律，通过拉丁超立方等抽样方法生成光伏出力随机场景；最后形成一种适用于多站融合场景下的综合能源系统鲁棒优化运行方法，对联供机组的灵活性调控的运行方案进行决策并建模分析。

本发明采用下述技术方案予以实现：

本发明实施例的第一个方面，提供了一种综合能源系统鲁棒优化运行方法，包括如下步骤：

获取天气数据，将天气数据输入支持向量机预测模型，得到分布式光伏预测输出功率；

在得到分布式光伏预测输出功率的基础上，对综合能源系统进行最优潮流计算，优化目标为运行成本最低，得到原始的运行计划；

使用生成的分布式光伏典型出力场景对原始的运行计划进行可行性检验，若调峰设备和旋转备用机组的调节容量不足而无法满足综合能源系统安全运行，将信息反馈到运行计划中，重新安排满足此场景时刻安全运行要求的运行计划，并重新对全部分布式光伏典型出力场景进行可行性检验。

优选的，所述天气数据输入支持向量机预测模型前先进行预处理，具体方式如下：

对所述天气数据的样本数据进行聚类；