[发明专利]区域能源互联网分布式鲁棒经济调度方法及装置

说明书

本说明书实施例提供了一种区域能源互联网分布式鲁棒经济调度方法及装置，其中，方法包括：步骤1，输入系统参数，设置相关参数；步骤2，生成各种不确定场景的风机出力曲线和经验概率分布；步骤3，建立分布式蓄热装置模型和两阶段优化调度模型，设置上界UB为+∞，下界LB为‑∞，列与约束生成算法的迭代次数k为1，记主问题和子问题的最优函数值分别为和；SP的最恶劣概率分布为；步骤4，求解主问题；步骤5，求解概率分布；步骤6，若UB‑LB小于列与约束生成算法的收敛精度，停止迭代，返回最优解；否则，更新主问题的概率分布，并在主问题中定义新的变量和与其相关的约束，k＝k+1，返回步4。

技术领域

本文件涉及计算机技术领域，尤其涉及一种区域能源互联网分布式鲁棒经济调度方法及装置。

背景技术

受环境和能源危机的影响，大力发展风、光等可再生能源利用技术，加快能源转型发展已经成为世界各国的普遍共识。采用电热两种能源协调发展的城市电-热区域能源互联网为缓和资源与环境的冲突提供了良好的支持。基于市电-热区域能源互联网的一体化设计与优化，建立两种能源系统间的互补耦合机制，一方面可以实现不同品类能源间的梯级利用，提升能源综合利用率，例如大型热电联产机组。另一方面还能利用城市供电、供热系统运行特性差异，以及多能负荷的峰谷交替特性，实现各能源系统之间优势互补、互为备用，有效提升可再生能源的利用水平。

发明内容

本发明的目的在于提供一种区域能源互联网分布式鲁棒经济调度方法及装置，旨在解决现有技术中的上述问题。

本发明提供一种区域能源互联网分布式鲁棒经济调度方法，包括：

步骤1，根据选定的城市电热区域能源互联网，输入系统参数，并根据用户需求，设置风机出力的正态分布相关参数，分布式鲁棒优化理论所需要的概率分布置信度要求、依据正态分布生成的随机风机出力数量、不确定场景数量，列与约束生成算法的收敛精度；

步骤2，根据系统参数中的风机出力曲线、正态分布相关参数、随机风机出力数量、以及不确定场景数，依据K-means聚类方法，生成各种不确定场景的风机出力曲线和经验概率分布

步骤3，建立分布式蓄热装置模型，并基于所述分布式蓄热装置模型建立基于分布式鲁棒优化的电热区域能源互联网优化调度的两阶段优化调度模型，设置上界UB为+∞，下界LB为-∞，列与约束生成算法的迭代次数k为1，记主问题和子问题的最优函数值分别为MP^*和SP^*，其中，为主问题最优时E_m的值，MP的最优决策变量为x^*；SP的最恶劣概率分布为

步骤4，求解主问题，获得最优决策结果x^*和最优函数值MP^*，并更新下界LB＝max{LB,MP^*}；

步骤5，固定x^*，求解概率分布并更新上界

步骤6，若UB-LB小于列与约束生成算法的收敛精度，停止迭代，返回最优解x^*；否则，更新主问题的概率分布，并在主问题中定义新的变量y^s和与其相关的约束，k＝k+1，返回步4。

本发明提供一种区域能源互联网分布式鲁棒经济调度装置，包括：

设置模块，用于根据选定的城市电热区域能源互联网，输入系统参数，并根据用户需求，设置风机出力的正态分布相关参数，分布式鲁棒优化理论所需要的概率分布置信度要求、依据正态分布生成的随机风机出力数量、不确定场景数量，列与约束生成算法的收敛精度；

生成模块，用于根据系统参数中的风机出力曲线、正态分布相关参数、随机风机出力数量、以及不确定场景数，依据K-means聚类方法，生成各种不确定场景的风机出力曲线和经验概率分布