[发明专利]基于发电预测的多能源主体分布式博弈优化方法

权利要求书

1.基于发电预测的多能源主体分布式博弈优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

A、根据各能源群组成的多能源系统联合互补特性建立多能源系统的整体联合优化模型；

B、根据分布式协调优化理论将所述整体联合优化模型分解为以各类能源群为主体的子系统模型；

C、各主体预测其它主体在未来时刻的发电信息并估计其它主体的个体策略，以各主体自身历史发电信息为参与者并以其它主体的个体策略为竞争者，依据各子系统模型的优化目标进行博弈得到各主体的博弈策略集合；

D、优化各主体的博弈策略集合得到各主体的最优策略集合。

2.根据权利要求1所述的基于发电预测的多能源主体分布式博弈优化方法，其特征在于，步骤A以经济效益最大化为目标并考虑能源群中各机组的出力限制、爬坡率约束以及负荷平衡约束建立多能源系统整体联合优化模型，其中，

目标函数：

max f=max(Σt=1T(Σi1=1I1Pi1tQi1t+Σi2=1I2Pi2tQi2t+...+Σih=1IhPihtQiht+...+ΣiK=1IKPiKtQiKt)),1≤h≤K,]]>

能源群中各机组的出力限制：

Pi1min≤Pi1t≤Pi1maxPi2min≤Pi2t≤Pi2max...Pihmin≤Piht≤Pihmax...PiKmin≤PiKt≤PiKmax,∀i1=1,2,...,I1,∀i2=1,2,...,I2,∀ih=1,2,...,Ih,∀iK=1,2,...,IK,]]>

能源群中各机组的爬坡率约束：

Zi1min≤Pi1,t+1-Pi1t≤Zi1maxZi2min≤Pi2,t+1-Pi2t≤Zi2max...Zihmin≤Pih,t+1-Piht≤Zihmax...ZiKmin≤PiK,t+1-PiKt≤ZiKmax,∀i1=1,2,...,I1,∀i2=1,2,...,I2,∀ih=1,2,...,Ih,∀iK=1,2,...,IK,]]>

负荷平衡约束：Σi1=1I1Pi1t+Σi2=1I2Pi2t+...+Σih=1IhPiht+...+ΣiK=1IKPiKt=Lt+Ploss,t-Pst]]>

其中，分别为第一类能源群中第i₁个机组、第二类能源群中第i₂个机组、第h类能源群中第i_h个机组、第K类能源群中第i_K个机组在t时刻的出力，分别为第一类能源群中第i₁个机组、第二类能源群中第i₂个机组、第h类能源群中第i_h个机组、第K类能源群中第i_K个机组在t+1时刻的出力，分别为第一类能源群、第二类能源群、第h类能源群、第K类能源群的电价，I₁、I₂、I_h、I_K分别为第一类能源群、第二类能源群、第h类能源群、第K类能源群包含的机组数量，分别为第一类能源群中第i₁个机组、第二类能源群中第i₂个机组、第h类能源群中第i_h个机组、第K类能源群中第i_K个机组的最小出力限制，分别为第一类能源群中第i₁个机组、第二类能源群中第i₂个机组、第h类能源群中第i_h个机组、第K类能源群中第i_K个机组的最大出力限制，分别为第一类能源群中第i₁个机组、第二类能源群中第i₂个机组、第h类能源群中第i_h个机组、第K类能源群中第i_K个机组的爬坡率下限，分别为第一类能源群中第i₁个机组、第二类能源群中第i₂个机组、第h类能源群中第i_h个机组、第K类能源群中第i_K个机组的爬坡率上限，K为正整数，T为时间尺度，L_t为t时刻负荷总需求量，P_loss,t为t时刻线损，Ploss,t=Σm=lNΣn=1,n≠mN(Vm2+Vn2-2VmVn*cos(θm-θn))gmn,]]>P_st为t时刻其它传统能源出力，V_m、V_n分别为任意节点m、节点n的电压，θ_m、θ_n分别为任意节点m、节点n的相角，g_mn为任意节点m与节点n之间的互电导，N为节点数目。