[发明专利]一种基于关键场景辨别的虚拟电厂随机自适应鲁棒优化调度方法

摘要

本发明公开一种基于关键场景辨别的虚拟电厂随机自适应鲁棒优化调度方法，步骤是：根据原始数据构造以虚拟电厂利润最大为优化目标的虚拟电厂确定性模型，构建模型约束条件；采用随机规划法处理市场电价不确定性，采用自适应鲁棒方法处理光伏出力不确定性，建立虚拟电厂随机自适应鲁棒模型；采用关键场景辨别算法求解虚拟电厂随机自适应鲁棒模型；与标准场景算法相比本发明方法极大地削减了场景数量，减少了计算时间，并且能够适应大规模场景下的自适应鲁棒模型求解。

主权项

1.一种基于关键场景辨别的虚拟电厂随机自适应鲁棒优化调度方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1，根据原始数据构建以虚拟电厂(virtual power plant,VPP)利润最大化为目标的VPP确定性模型；构建模型约束条件；所述原始数据包括：日前能量市场(day‑ahead energy market,DAM)、实时能量市场(real‑time energy market,RTM)数据以及VPP各聚合单元的参数；所述约束条件包括：燃气轮机约束、ESS约束、可中断负荷约束、DAM/RTM交易量约束、功率平衡约束；步骤2，VPP的优化调度需要考虑不确定性的影响；在VPP确定性模型的基础上，采用随机规划法处理市场电价的不确定性，采用自适应鲁棒方法处理光伏出力的不确定性，从而建立VPP随机自适应鲁棒模型；步骤3，采用关键场景辨别算法求解虚拟电厂(VPP)随机自适应鲁棒模型，输出最优调度结果。