[发明专利]基于多目标线性规划的电网规划典型场景选取方法

说明书

本发明涉及一种一种基于多目标线性规划的电网规划典型场景选取方法，在构建典型日评估指标体系的基础上，构建最优化典型日选择模型与电网规划典型场景选取方法，包括：典型日评估指标体系；构建基于混合整形线性规划的典型日选取模型多目标线性规划两阶段模糊求解：采用两阶段模糊规划求解法对典型日选取模型进行求解。

技术领域

本发明涉及一种基于多目标线性规划的电网规划典型场景选取方法。

背景技术

分布式电源在电网中的渗透率不断提高，对电网的影响程度也不断增大，因此考虑多种分布式电源的配电网运行调控与规划设计已经成为当前研究热点，但由于电网中负荷点与风光等可再生能源的数据量大，规划设计分析与调度策略制定需要的计算规模大，为满足计算效率及计算中数据的完整性，需要对大量的数据进行压缩，因此涉及到典型日的选取问题

现有关于典型日场景的选取主要分采用聚类方法，因此更多的研究集中在聚类算法的改进上，结合大数据、并行计算等技术开发高效算法获得更优的结果；另一类是对于产生的大量场景通过抽样法选取典型场景；还有一类是通过启发式算法前向搜索、后向搜索等算法寻找典型场景，改进的方法也一般是通过定义新的距离指标与搜索流程进行优化，提升算法效果，但是本质上和k-means聚类算法的搜索并无本质差异。而对于典型场景与典型日的选取问题，首先应该规定如何评判选择结果的优劣，再考虑如何选择，然而现有文献没有解决评价指标的问题，几乎都通过距离指标来评价选择结果。

近年来，针对典型场景与典型日的选取问题已经取得一定的研究成果，但现有方法仍存在着一定的缺陷和不足：

(1)现有文献都没有解决评价指标的问题，仅通过距离指标来评价选择结果，缺乏综合性依据。

(2)现有关于典型日场景的选取方法，大部分采用的是聚类的方法，因此更多的研究集中在聚类算法的改进上。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是克服单一典型日选取手段的不足，构建典型日评估指标体系的基础上，构建最优化典型日选择模型与选择算法，技术方案如下：

一种基于多目标线性规划的电网规划典型场景选取方法，在构建典型日评估指标体系的基础上，构建最优化典型日选择模型与电网规划典型场景选取方法，包括：

S1)典型日评估指标体系

1)统计指标

全年总负荷电量偏差ΔC表示典型日通过加权计算后总负荷电量∑ω_d·C_d与原始数据的总负荷电量C_year的相对误差：

上式中，ω_d表示典型日d的权重系数，C_d表示典型日d的全天总电负荷电量，C_year表示全年总负荷电量，D表示所有典型日集合；

全年负荷功率分布偏差ΔP表示对于每个时段典型日通过加权计算后的总负荷电量与该时刻历史负荷总量的相对误差平均值：

上式中，D₀表示原始数据中所有历史日期集合，表示日期d在第t时刻原始负荷功率值，表示典型日d第t时刻负荷功率值；

全年资源总量偏差ΔS表示典型日通过加权计算后总资源量∑ω_d·S_d与原始数据中资源总量S_year的相对误差；其中S_d表示典型日d的资源总量，S_year表示全年资源总量；

全年资源分布偏差ΔW表示对于每个时段典型日通过加权计算后总资源量与该时刻历史资源总量的相对误差平均值；其中，表示日期d在第t时刻的原始资源值，表示典型日d第t时刻的资源值；