[发明专利]考虑风电不确定性与需求响应的多目标优化调度方法

说明书

本发明公开了考虑风电不确定性与需求响应的多目标优化调度方法，建立基于随机场景的风力发电日预测方法，同时识别出风电发生爬坡的区段。构建基于电气综合能源系统运行成本最小化、风电消纳率最大化以及供电可靠性最高，并考虑需求响应的电气综合能源系统多目标优化调度模型的目标函数。建立优化调度模型，采用权重切比雪夫分解法分解为多个子问题便于求解。使用MOEA/D算法对前述步骤得到的分解的单目标优化模型进行求解。风电并入系统更加安全可靠，同时考虑了需求响应，使得系统运行的灵活性和可控性经济性都得到了提高；考虑了风电消纳率以及供电可靠性，构建了经济性、消纳率及供电可靠性同时得到提高的优化模型。

技术领域

本发明属于分散式风电接入电气耦合能源配网的优化运行领域，特别涉及考虑风电不确定性的电气综合系统多目标优化调度方法。

背景技术

近年来，能源状况和生态状况日益严峻，绿色清洁、可再生的风电和光伏资源得到了快速发展。但以风电和光伏为主的可再生清洁能源与电力系统常规发电能源不同，其出力值大小对风速、光照等环境因素依赖较大，具备很强的随机波动性。风力发电不确定性是风电发展过程中显著突出的一个问题，其波动性等不确定性对电力系统的影响越来越严重，已经达到了不能忽视的地步。

发明内容

本发明的目的是提供一种考虑风电不确定性的电气综合系统多目标优化调度方法，解决了现有技术中存在的风电并入配电网过程中产生的不确定性问题，并在考虑其的基础上进行优化调度。

电气综合能源系统以及需求侧响应都是有效地解决风电的消纳问题的途径和手段，故本发明针对电气综合能源系统，研究考虑风电不确定性和需求响应的优化调度。不同于普遍的以经济性作为优化标准，本发明同时考虑系统运行的经济性、消纳率及供电可靠性多个优化指标，以图实现电力系统的可靠运行，提高其经济性和灵活性，也为应对风电爬坡现象提供一种有效方法，并引入基于权重切比雪夫分解的多目标进化算法进行模型求解。

为实现上述技术目标，本发明采用的技术方案是：

考虑风电不确定性的电气综合系统多目标优化调度方法，包括以下步骤：

步骤1：在考虑风电不确定性的基础上，建立基于随机场景的风力发电日预测方法，同时识别出风电发生爬坡的区段。

步骤2：在考虑风电不确定性的基础上，构建基于电气综合能源系统运行成本最小化、风电消纳率最大化以及供电可靠性最高，并考虑需求响应的电气综合能源系统多目标优化调度模型的目标函数。

步骤3：考虑建立优化调度模型的配电网、配气网、电转气与需求响应等约束条件。

步骤4：经过上述步骤得到优化调度模型后，采用权重切比雪夫分解法分解为多个子问题便于求解。

步骤5：使用MOEA/D算法对前述步骤得到的分解的单目标优化模型进行求解。

进一步地，在步骤1中，建立随机场景模型的一般流程为：

(1)根据历史数据建立风电系统的不确定性概率模型；

(2)用拉丁超立方抽样法对场景进行采样，得到初始场景集；

(3)基于最小化缩减前后的概率距离原理，对生成的初始场景集进行缩减，最后得到场景值及其概率。

在步骤2中，建立的目标函数如下：

A.成本目标如下式：

其中：