[发明专利]一种含分布式风电的微网能量优化调度方法

权利要求书

1.一种含分布式风电的微网能量优化调度方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

构建含分布式风电的微网优化调度模型；

对所述微网优化调度模型进行MPC优化调度；

根据所述微网优化调度模型得到随机场景模型；

获取所述微网优化调度模型的约束条件；

求解满足所述约束条件的所述随机场景模型。

2.根据权利要求1所述的一种含分布式风电的微网能量优化调度方法，其特征在于，所述对所述微网优化调度模型进行MPC优化调度包括步骤：

构建日前综合预测层和日内实时调度层；

获取微网的历史数据信息；

将所述历史数据信息输入所述日前综合预测层；

将所述日前综合预测层的输出值输入至所述日内实时调度层；

所述日内实时调度层输出目标函数。

3.根据权利要求2所述的一种含分布式风电的微网能量优化调度方法，其特征在于，所述目标函数的表达式为：

其中，T表示预测时域的长度，P_GT(t+i|t)表示在t时刻预测得到的t+i时刻的燃气轮机的输出功率，c_gas表示燃气轮机运行费用综合系数，c_Grid(t+i|t)表示t+i时刻的购电价格，P_Grid(t+i|t)表示t时刻预测得到的t+i时刻微网与大电网交互功率。

4.根据权利要求1所述的一种含分布式风电的微网能量优化调度方法，其特征在于，所述根据所述微网优化调度模型得到随机场景模型包括步骤：

将随机场景变量对照的累积分布概率曲线进行分割，形成N个均匀区间；

在每个区间上取一个随机取样点，并计算每个所述随机取样点对应的累计概率值；

使用所述累积分布概率曲线的反函数值计算每个所述区间的抽样值；

对N个独立随机场景变量循环上述操作，并得到一个维的矩阵；

随机排序矩阵各行，并生成N个随机场景。

5.根据权利要求1所述的一种含分布式风电的微网能量优化调度方法，其特征在于，所述约束条件包括：随机规划约束、功率平衡约束、储能约束、爬坡能力约束、机组出力约束和购电功率约束。

6.根据权利要求5所述的一种含分布式风电的微网能量优化调度方法，其特征在于，所述随机规划约束公式为：

其中，P_Bat-min和P_Bat-max分别表示蓄电池储能的最小值和最大值，SOC_min和SOC_max表示电池荷电状态的最小值和最大值，表示满足蓄电池功率上下限和SOC约束条件发生的概率，1-α表示该事件发生的置信水平。

7.根据权利要求5所述的一种含分布式风电的微网能量优化调度方法，其特征在于，功率平衡约束公式为：

其中，表示在场景s下t时刻提前i步预测的t+i时刻风能出力，表示在场景s下t时刻提前i步预测的t+i用户负荷需求，表示在场景s下t+i时刻充放电功率，当表示蓄电池充电状态，时，表示蓄电池放电状态，NS表示考虑优化过程的场景总数。

8.根据权利要求5所述的一种含分布式风电的微网能量优化调度方法，其特征在于，储能约束公式为：

其中，C表示蓄电池额定容量标称值，SOC₀表示蓄电池当前时刻SOC值，SOC_min和SOC_max分别表示蓄电池SOC的最小值和最大值，P_Bat-min和P_Bat-max分别表示蓄电池最小功率值和最大功率值。