[发明专利]一种能源配置分布式鲁棒优化方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种能源配置分布式鲁棒优化方法，其特征在于，包括：

根据历史灾害数据，采用空间模型评估电网配电线路的故障概率，具体为：遍历所述历史灾害数据中的每一灾害，根据所述历史灾害数据中的当前灾害的灾害信息，分别计算当前灾害下每一配电线路的故障概率，得到当前灾害下各条配电线路的故障概率，对于每一所述配电线路，根据所述历史灾害数据中的当前灾害的灾害信息，分别计算当前灾害下所述配电线路中的每一组件在测试周期内的失效概率，得到当前灾害下所述配电线路中的各个组件在测试周期内的失效概率；其中，所述配电线路的组件包括若干个电塔和若干条输电线段；将当前灾害下各条配电线路的故障概率结合每一灾害下各条配电线路的故障概率，得到所述电网配电线路的故障概率；

根据所述电网配电线路的故障概率，构建故障场景模糊集；

根据所述故障场景模糊集，建立两阶段分布式鲁棒优化模型；

求解所述两阶段分布式鲁棒优化模型，得到最优能源配置策略。

2.如权利要求1所述的能源配置分布式鲁棒优化方法，其特征在于，所述当前灾害下所述配电线路中的电塔在测试周期内的失效概率为：

其中，为第a个台风下配电线路中的第w个电塔在t时刻的失效概率，t∈[1，T_a]，[1，T_a]为第a个台风的测试周期；Φ[]为标准正态分布的累积分布函数；为第a个台风下配电线路中的第w个电塔所在位置在t时刻的风速，为t时刻配电线路中的第w个电塔所在位置到第a个台风的中心位置的欧氏距离，c为调整台风轮廓形状的预设参数，h为台风最大风速半径周围的压力梯度比例，为第a个台风的最大风速，ΔP_a为第a个台风的中心压力差，为第a个台风的最大影响半径；μ_w为配电线路中的第w个电塔的脆弱性曲线函数的中位数；σ_w为μ_w的对数标准差；

所述当前灾害下所述配电线路中的输电线段在测试周期内的失效概率为：

其中，为第a个台风下所述配电线路中的第s个输电线段在t时刻的失效概率；为第a个台风下所述配电线路中的第s个输电线段所在位置在t时刻的风速，为t时刻所述配电线路中的第s个输电线段所在位置到第a个台风的中心位置的欧氏距离；μ_s为所述配电线路中的第s个输电线段的脆弱性曲线函数的中位数；σ_s为μ_s的对数标准差；

所述当前灾害下所述配电线路的故障概率为：

其中，为第a个台风下第l条配电线路在t时刻的故障概率，L为电网配电线路集合，W_l为第l条配电线路的电塔集合，δ_l为第l条配电线路的输电线段集合。

3.如权利要求1所述的能源配置分布式鲁棒优化方法，其特征在于，所述根据所述电网配电线路的故障概率，构建故障场景模糊集，具体为：

根据所述电网配电线路的故障概率，确定每一灾害下各条所述配电线路的最小故障概率和最大故障概率，以根据每一灾害下各条所述配电线路的最小故障概率和最大故障概率，构建所述故障场景模糊集。

4.如权利要求3所述的能源配置分布式鲁棒优化方法，其特征在于，所述故障场景模糊集为：

其中，z_l＝1表示第l条配电线路失效，F_l^L为集合{F_il}_a∈A的α％分位数，E_P是P分布下对z_l的期望，F_il为第i个灾害下第l条配电线路的最小故障概率，F_l^U为集合的1-α％分位数，为第i个灾害下第l条配电线路的最大故障概率。

5.如权利要求1所述的能源配置分布式鲁棒优化方法，其特征在于，所述根据所述故障场景模糊集，建立两阶段分布式鲁棒优化模型，具体为：

根据预先定义的电网弹性指标，构造以所述电网弹性指标最大化为目标的两阶段三级目标函数，引入分布式能源的约束条件和两阶段追索函数的约束条件，建立所述两阶段分布式鲁棒优化模型。