[发明专利]基于场景分解的电气多能流系统优化调度方法

权利要求书

1.基于场景分解的电气多能流系统优化调度方法，其特征在于，包括：

构建电气多能流系统的运行成本优化目标和约束条件，所述约束条件包括电力系统约束和天然气系统约束；

根据所述优化目标和约束条件建立电气多能流系统的日前调度模型；

模拟风机出力得到电气多能流系统的多个运行场景，根据所述运行场景将日前调度模型分解为对应的多个单场景模型，求解每个单场景模型直至所有运行场景中的机组组合相同；

根据所述机组组合确定电气多能流系统的目标调度方案。

2.根据权利要求1所述的基于场景分解的电气多能流系统优化调度方法，其特征在于，求解每个单场景模型直至所有运行场景中的机组组合相同包括：

根据随机规划加速算法求解每个单场景模型直至所有运行场景中的机组组合相同。

3.根据权利要求2所述的基于场景分解的电气多能流系统优化调度方法，其特征在于，根据随机规划加速算法求解每个单场景模型直至所有运行场景中的机组组合相同包括：

求解每个单场景模型的机组组合，若单场景模型之间的机组组合不同，添加惩罚因子至每个单场景模型，重复求解过程直至所有运行场景中的机组组合相同。

4.根据权利要求3所述的基于场景分解的电气多能流系统优化调度方法，其特征在于，所述电气多能流系统的运行成本优化目标为：

式中，三个用圆括号标出的项分别代表了运行成本的三处来源：机组出力成本、气井和储能出力成本、切负荷和弃风成本；t为时间段，T为所有时间段的集合，i为机组序号，G为所有燃气机组的集合，C为所有燃煤机组的集合；l为电力系统节点序号，B为所有电力系统节点的集合；n为天然气节点序号；N为所有天然气节点的集合；w为风机序号，W为所有风机的集合；s为储能序号，S为所有储能的集合；sc为运行场景，SC为所有运行场景的集合；P_sc表示场景sc的出现概率；分别为机组i、气井g、储能s在时刻t和场景sc下的出力，分别为对应的单位出力成本；分别为时刻t和场景sc下，电力系统节点l的电力切负荷、天然气节点n的切负荷、风机w的弃风量，分别为对应的单位成本。

5.根据权利要求4所述的基于场景分解的电气多能流系统优化调度方法，其特征在于，所述电力系统约束包括：节点平衡约束、机组出力约束、机组爬坡约束和直流潮流约束。

6.根据权利要求5所述的基于场景分解的电气多能流系统优化调度方法，其特征在于，所述天然气系统约束包括：节点平衡约束、管道质量约束、设备运行约束、机组能量转换约束和管道流量约束。

7.根据权利要求6所述的基于场景分解的电气多能流系统优化调度方法，其特征在于，所述管道流量约束为：

其中，(c,d)代表了一根天然气管道，其中c，d分别为管道的首末两个节点；PL为所有管道的集合；和分别为天然气节点c和节点d在时刻t和场景sc下的气压；D_cd，L_cd分别代表了管道(c,d)的直径和长度；R，T，Z，F，ρ分别为普适气体常数、温度、压缩系数、摩擦系数，以及1个大气压下的天然气密度；为管道(c,d)在时刻t和场景sc下的管道平均流量。

8.根据权利要求7所述的基于场景分解的电气多能流系统优化调度方法，其特征在于，根据改进的二阶锥约束算法求解所述管道流量约束，具体包括：根据管道拓扑情况确定未来24小时内的管道流向，将所述管道流量约束拆分成一个求解器可解的二阶锥约束和一个凸约束，添加罚函数求解凸约束。

9.根据权利要求8所述的基于场景分解的电气多能流系统优化调度方法，其特征在于，根据所述机组组合确定电气多能流系统的目标调度方案包括：

将所述机组组合代入每个单场景模型，求得单场景模型中其他变量的值，最终得到电气多能流系统的目标调度方案。

10.根据权利要求9所述的基于场景分解的电气多能流系统优化调度方法，其特征在于，模拟风机出力得到电气多能流系统的多个运行场景包括：根据ARMA方法生成未来24小时内可能的3000条风速曲线，得到3000个随机场景，根据K-平均法进行场景削减，得到15个典型的运行场景。