本發(fā)明涉及一種考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的魯棒調(diào)度方法，屬于電氣工程技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

當(dāng)前隨著電網(wǎng)中負(fù)荷形式越來越多樣化，具有固有隨機(jī)波動(dòng)特性的風(fēng)電、光伏等可再生能源發(fā)電大規(guī)模地并入電網(wǎng)，電力系統(tǒng)調(diào)度必須面對(duì)不確定性、電能流向不清晰的情形，這無疑加劇了源-網(wǎng)-荷之間的矛盾，電網(wǎng)構(gòu)架出現(xiàn)與其不相適應(yīng)的源網(wǎng)荷非同調(diào)的問題。為此，當(dāng)前出現(xiàn)了應(yīng)對(duì)不確定性的電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度技術(shù)，但其主要是側(cè)重于在電網(wǎng)結(jié)構(gòu)不變的條件下應(yīng)對(duì)不確定性的協(xié)調(diào)策略或優(yōu)化方法，而電網(wǎng)結(jié)構(gòu)不變有時(shí)會(huì)使經(jīng)濟(jì)調(diào)度中源網(wǎng)荷間關(guān)系處于緊張或沖突狀態(tài)，甚至處于阻塞而無調(diào)度解。而考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)調(diào)整的優(yōu)化技術(shù)均是針對(duì)確定性的負(fù)荷或可再生能源發(fā)電預(yù)測(cè)值進(jìn)行的，難以保證不確定性背景下電網(wǎng)運(yùn)行的安全性。至今，應(yīng)對(duì)不確定性背景下，尚無有機(jī)考慮電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化的短期運(yùn)行調(diào)度技術(shù)。

專利號(hào)為zl201210275126.0的中國(guó)專利：“不確定性環(huán)境下發(fā)電計(jì)劃的魯棒優(yōu)化方法”，公開了一種不確定性環(huán)境下發(fā)電計(jì)劃的魯棒優(yōu)化方法，該專利根據(jù)不確定性環(huán)境下發(fā)電計(jì)劃編制的總體要求，確定各不確定參數(shù)，采用魯棒優(yōu)化建立發(fā)電計(jì)劃的不確定優(yōu)化模型，求解常規(guī)發(fā)電機(jī)組的有功出力，其優(yōu)化得到的發(fā)電計(jì)劃具有較強(qiáng)的魯棒性，但其是在電網(wǎng)結(jié)構(gòu)固定的條件下實(shí)現(xiàn)的，而且并無涉及不確定性下備用響應(yīng)的電網(wǎng)安全性。專利申請(qǐng)?zhí)枮閦l201410134744.2的中國(guó)專利：“一種基于有效靜態(tài)安全域的agc機(jī)組實(shí)時(shí)調(diào)度方法”，給出了一種基于有效靜態(tài)安全域的agc機(jī)組實(shí)時(shí)調(diào)度方法，該發(fā)明提供的技術(shù)方案構(gòu)建了以agc機(jī)組運(yùn)行基點(diǎn)與參與因子為決策變量的多目標(biāo)實(shí)時(shí)調(diào)度模型，可以提供agc機(jī)組的運(yùn)行基點(diǎn)和參與因子的設(shè)定，模型兩層目標(biāo)具有明確等級(jí)順序，該發(fā)明在保證電網(wǎng)運(yùn)行安全的前提下，提高了系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性，該發(fā)明考慮應(yīng)對(duì)不確定性的備用響應(yīng)下的電網(wǎng)運(yùn)行安全性，但其仍是在電網(wǎng)結(jié)構(gòu)不變條件下實(shí)現(xiàn)的，具有一定的保守性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)上述不足，本發(fā)明提供了一種考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的魯棒調(diào)度方法，其能夠有效解決電力系統(tǒng)中負(fù)荷、可再生能源功率不確定性的問題。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題采取的技術(shù)方案是：一種考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的魯棒調(diào)度方法，它包括以下步驟：

步驟1：輸入魯棒調(diào)度計(jì)算參數(shù)；

步驟2：構(gòu)建考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的魯棒調(diào)度模型，所述魯棒調(diào)度模型以應(yīng)對(duì)不確定性為背景，在直流潮流條件下以追求電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)滿足決策變量相關(guān)約束條件以及區(qū)間不確定性下的運(yùn)行范圍約束條件；

步驟3：基于對(duì)偶原理和奔德斯算法進(jìn)行魯棒調(diào)度模型求解，所述魯棒調(diào)度模型的求解過程為：1)在目標(biāo)函數(shù)最小化引導(dǎo)下進(jìn)行發(fā)電成本函數(shù)分段線性化；2)尋求負(fù)荷、可再生能源發(fā)電波動(dòng)變化苛刻情景的保守解，通過引入附加松弛變量，將原優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為多階段優(yōu)化問題；3)基于對(duì)偶原理和奔德斯算法，通過選擇復(fù)雜變量，將多階段優(yōu)化問題分解為主問題、子問題依次交替迭代求解，直至滿足收斂條件；

步驟4：輸出魯棒調(diào)度結(jié)果，所述魯棒調(diào)度結(jié)果包括給出電源調(diào)度出力、備用容量以及決策的輸電元件運(yùn)行狀態(tài)。

進(jìn)一步地，所述魯棒調(diào)度計(jì)算參數(shù)包括輸電元件參數(shù)、發(fā)電機(jī)組的技術(shù)特性參數(shù)及成本特性參數(shù)、負(fù)荷期望值及波動(dòng)范圍、可再生能源的發(fā)電期望值及波動(dòng)范圍參數(shù)。

進(jìn)一步地，在步驟2中，所述魯棒調(diào)度模型中追求發(fā)電成本和備用成本最小的目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式為：

其中，cg()為發(fā)電機(jī)組g發(fā)電成本特性二次函數(shù)，為機(jī)組g有功功率基點(diǎn)，上劃線標(biāo)識(shí)基點(diǎn)運(yùn)行模式；ng為發(fā)電機(jī)組集合；為區(qū)間不確定性下的機(jī)組g備用容量；為機(jī)組g備用成本系數(shù)。

進(jìn)一步地，在步驟2中，決策變量包括發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)輸電元件運(yùn)行狀態(tài)以及發(fā)電機(jī)組備用響應(yīng)量所述魯棒調(diào)度模型中滿足決策變量相關(guān)約束條件包括以下約束：

1)發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)范圍約束：

其中，和為發(fā)電機(jī)組g有功功率上下限，ng為發(fā)電機(jī)組集合；

2)發(fā)電機(jī)組爬坡約束：

其中，pg0為機(jī)組g初始有功功率，和分別為發(fā)電機(jī)組g最大向上、向下爬坡速率，δτ為調(diào)度時(shí)段長(zhǎng)度，ng為發(fā)電機(jī)組集合；

3)電網(wǎng)支路運(yùn)行范圍約束：

其中，表示支路l的運(yùn)行狀態(tài)，其為二進(jìn)制變量，表示支路停運(yùn)，表示支路運(yùn)行；表示支路l在基點(diǎn)運(yùn)行模式下的有功功率，其首、末端節(jié)點(diǎn)分別為節(jié)點(diǎn)i、j，和分別為在基點(diǎn)運(yùn)行模式下支路l首、末端節(jié)點(diǎn)的電壓相角；nl為支路集合；ml為非常大的常數(shù)，pl^max為支路l最大傳輸容量；

4)節(jié)點(diǎn)功率平衡約束：

其中，表示支路l基點(diǎn)運(yùn)行模式下的有功功率，為負(fù)荷(可再生能源發(fā)電視為“負(fù)”的負(fù)荷)d的預(yù)測(cè)期望值，和分別為負(fù)荷d的最大期望值和最小期望值；ng,i和nd,i分別為節(jié)點(diǎn)i上的發(fā)電機(jī)和負(fù)荷集合，ns,i和ne,i分別為以節(jié)點(diǎn)i為首、末端節(jié)點(diǎn)的支路集合；nn為節(jié)點(diǎn)集合；

5)節(jié)點(diǎn)電壓相角范圍約束：

其中，為基點(diǎn)運(yùn)行模式下節(jié)點(diǎn)i電壓相角；nn為節(jié)點(diǎn)集合；

6)輸電元件開斷數(shù)量約束：

其中，表示支路l的運(yùn)行狀態(tài)，為允許的最大開斷輸電元件數(shù)。

進(jìn)一步地，在步驟2中，優(yōu)化模型中滿足區(qū)間不確定性下的運(yùn)行范圍約束條件包括以下約束：

1)發(fā)電機(jī)組輸出功率范圍約束：

其中，為區(qū)間不確定性下的機(jī)組g備用響應(yīng)量；和分別為發(fā)電機(jī)組g有功功率上下限，ng為發(fā)電機(jī)組集合；

2)發(fā)電機(jī)組爬坡約束：

其中，為區(qū)間不確定性下的機(jī)組g備用響應(yīng)量；δτ為調(diào)度時(shí)段長(zhǎng)度；和分別為發(fā)電機(jī)組g最大向上、向下爬坡速率，ng為發(fā)電機(jī)組集合；

3)電網(wǎng)支路運(yùn)行范圍約束：

其中，表示支路l的運(yùn)行狀態(tài)，nl為支路集合；ml為非常大的常數(shù)，pl^max為支路l最大傳輸容量；為區(qū)間不確定性下支路l有功功率；其首、末端節(jié)點(diǎn)分別為節(jié)點(diǎn)i、j，和分別為區(qū)間不確定性下支路l首、末端節(jié)點(diǎn)的電壓相角；

4)節(jié)點(diǎn)功率平衡約束：

其中，為區(qū)間不確定性下的負(fù)荷d的預(yù)測(cè)期望值，為區(qū)間不確定性下支路l的有功功率；

5)節(jié)點(diǎn)電壓相角范圍約束：

其中，為區(qū)間不確定性下的節(jié)點(diǎn)i電壓相角；

6)備用范圍約束：

其中，和分別為發(fā)電機(jī)組g最大向上、向下備用容量；式(24)和式(25)為經(jīng)濟(jì)目標(biāo)引導(dǎo)下表達(dá)式的變形；

7)負(fù)荷波動(dòng)范圍約束：

其中，為區(qū)間不確定性下負(fù)荷d的預(yù)測(cè)期望值，和分別為負(fù)荷區(qū)間范圍的上下限，nd為負(fù)荷集合。

進(jìn)一步地，在步驟3中，在目標(biāo)函數(shù)最小化引導(dǎo)下進(jìn)行發(fā)電成本函數(shù)分段線性化的表達(dá)式為：

式(27)中，表示發(fā)電機(jī)組g發(fā)電成本，式(28)為在目標(biāo)函數(shù)最小化引導(dǎo)下將機(jī)組發(fā)電成本凸函數(shù)分段線性化，ag1、bg1、ag2和bg2為機(jī)組g發(fā)電成本函數(shù)分段線性成本系數(shù)。

進(jìn)一步地，在步驟3中，通過引入附加松弛變量，對(duì)原優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為多階段優(yōu)化問題的具體過程為：

將目標(biāo)函數(shù)式變換為：

在追求目標(biāo)式(29)的前提下，優(yōu)化問題決策的思路包括三個(gè)階段。第一階段用于決策輸電元件狀態(tài)和發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)，第二階段和第三階段則用于決策負(fù)荷變化最苛刻情景時(shí)的備用響應(yīng)量，其max-min形式即對(duì)應(yīng)于應(yīng)對(duì)不確定性的優(yōu)化調(diào)度的魯棒優(yōu)化部分，第二階段用以選取最苛刻的負(fù)荷實(shí)現(xiàn)方式，而第三階段則是根據(jù)第一階段決策的電網(wǎng)元件運(yùn)行狀態(tài)和發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)以及第二階段給定的負(fù)荷實(shí)現(xiàn)方式來決策備用配置情況。其中，第一階段決策變量x包括電網(wǎng)元件狀態(tài)和發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)，x為其決策變量集合；第二階段決策變量y即為不確定的負(fù)荷實(shí)現(xiàn)形式，φ為不確定的負(fù)荷集合；第三階段決策變量u即為實(shí)際備用響應(yīng)量以及支路潮流、電壓相角等狀態(tài)量，其依賴于變量x和y，ω為其決策變量集合。

將約束條件式(11)～(26)變換為：

其中，和分別為發(fā)電機(jī)組有功功率上下限約束對(duì)應(yīng)的非負(fù)松弛變量；和分別為輸電元件最大允許載流約束對(duì)應(yīng)的非負(fù)松弛變量；和分別為發(fā)電機(jī)組爬坡約束對(duì)應(yīng)的非負(fù)松弛變量；和分別為發(fā)電機(jī)組備用容量約束對(duì)應(yīng)的非負(fù)松弛變量；hg和hl分別為發(fā)電機(jī)組容量松弛量以及支路的載流松弛量對(duì)應(yīng)的懲罰因子；hr和hr分別為發(fā)電機(jī)組爬坡約束松弛量和備用容量松弛量對(duì)應(yīng)的懲罰因子。

進(jìn)一步地，在步驟3中，復(fù)雜變量選擇為電網(wǎng)元件狀態(tài)和發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)；

基于奔德斯分解思想的子問題是被動(dòng)量變化最苛刻情景時(shí)的備用配置優(yōu)化問題，其表述為：

目標(biāo)函數(shù)：

約束條件：

其中，分別為約束式(30)～式(44)的對(duì)偶乘子；式(49)中變量下標(biāo)i表示機(jī)組g所在節(jié)點(diǎn)；式(57)中變量下標(biāo)i、j表示輸電支路l首末節(jié)點(diǎn)。為{0,1}整數(shù)變量。

進(jìn)一步地，在步驟3中，基于奔德斯分解的主問題是基點(diǎn)運(yùn)行模式下考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題，用以決策電網(wǎng)元件狀態(tài)和發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)，其表述為：

目標(biāo)函數(shù)：

滿足以下條件：

式(68)中，表示原問題目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解的下限值；式(78)為由子問題反饋的奔德斯割。

進(jìn)一步地，在步驟3中，所述收斂條件為：

其中，表示原問題目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解的上限值，其表示為：

其中，其中為主問題決策的發(fā)電機(jī)組g發(fā)電成本；如果則得到滿足一定精度的最優(yōu)解。

本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果如下：

本發(fā)明提供了用于應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)中負(fù)荷、可再生能源功率不確定性的一種考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的魯棒調(diào)度方法其實(shí)現(xiàn)的主要步驟為：(1)輸入魯棒調(diào)度計(jì)算參數(shù)；(2)構(gòu)建考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的魯棒調(diào)度模型，以應(yīng)對(duì)不確定性為背景，以追求電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)滿足決策變量相關(guān)約束以及區(qū)間不確定性下的運(yùn)行范圍約束；(3)基于對(duì)偶原理和奔德斯算法進(jìn)行魯棒調(diào)度模型求解；(4)輸出魯棒調(diào)度結(jié)果，給出電源調(diào)度出力、備用容量以及決策的輸電元件運(yùn)行狀態(tài)。本發(fā)明在電網(wǎng)調(diào)控中心對(duì)電力系統(tǒng)中電源有功功率、輸電元件的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)度，能夠應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)中負(fù)荷、可再生能源功率不確定性，為不確定性背景下電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行提供技術(shù)支撐；將電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)納入調(diào)度決策，能夠提高電力系統(tǒng)源荷平衡能力以及電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性；能有效應(yīng)對(duì)最苛刻的不確定性波動(dòng)變化情景，以提高不確定性背景下電網(wǎng)運(yùn)行的安全性。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的方法流程圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的魯棒調(diào)度方法的具體實(shí)現(xiàn)方法流程圖。

具體實(shí)施方式

為能清楚說明本方案的技術(shù)特點(diǎn)，下面通過具體實(shí)施方式并結(jié)合其附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)闡述。下文的公開提供了許多不同的實(shí)施例或例子用來實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的不同結(jié)構(gòu)。為了簡(jiǎn)化本發(fā)明的公開，下文中對(duì)特定例子的部件和設(shè)置進(jìn)行描述。此外，本發(fā)明可以在不同例子中重復(fù)參考數(shù)字和/或字母。這種重復(fù)是為了簡(jiǎn)化和清楚的目的，其本身不指示所討論各種實(shí)施例和/或設(shè)置之間的關(guān)系。應(yīng)當(dāng)注意，在附圖中所圖示的部件不一定按比例繪制。本發(fā)明省略了對(duì)公知組件和處理技術(shù)及工藝的描述以避免不必要地限制本發(fā)明。

由圖1可知，本發(fā)明實(shí)施例中的一種考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的魯棒調(diào)度方法，它包括以下步驟：

步驟1：輸入魯棒調(diào)度計(jì)算參數(shù)；

步驟2：構(gòu)建考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的魯棒調(diào)度模型，所述魯棒調(diào)度模型以應(yīng)對(duì)不確定性為背景，在直流潮流條件下以追求電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)滿足決策變量相關(guān)約束條件以及區(qū)間不確定性下的運(yùn)行范圍約束條件；

步驟3：基于對(duì)偶原理和奔德斯算法進(jìn)行魯棒調(diào)度模型求解，所述魯棒調(diào)度模型的求解過程為：1)在目標(biāo)函數(shù)最小化引導(dǎo)下進(jìn)行發(fā)電成本函數(shù)分段線性化；2)尋求負(fù)荷、可再生能源發(fā)電波動(dòng)變化苛刻情景的保守解，通過引入附加松弛變量，將原優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為多階段優(yōu)化問題；3)基于對(duì)偶原理和奔德斯算法，通過選擇復(fù)雜變量，將多階段優(yōu)化問題分解為主問題、子問題依次交替迭代求解，直至滿足收斂條件；

步驟4：輸出魯棒調(diào)度結(jié)果，所述魯棒調(diào)度結(jié)果包括給出電源調(diào)度出力、備用容量以及決策的輸電元件運(yùn)行狀態(tài)。

本發(fā)明在電網(wǎng)調(diào)控中心對(duì)電力系統(tǒng)中電源有功功率、輸電元件的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)度，不僅能夠應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)中負(fù)荷、可再生能源功率不確定性，為不確定性背景下電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行提供技術(shù)支撐；將電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)納入調(diào)度決策，能夠提高電力系統(tǒng)源荷平衡能力以及電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性；能有效應(yīng)對(duì)最苛刻的不確定性波動(dòng)變化情景，以提高不確定性背景下電網(wǎng)運(yùn)行的安全性。

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的魯棒調(diào)度方法的具體實(shí)現(xiàn)方法流程圖。如圖2所示，本發(fā)明實(shí)施例中的一種考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的魯棒調(diào)度方法，在電網(wǎng)調(diào)控中心對(duì)電力系統(tǒng)中電源有功功率、輸電元件的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)度，能夠應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)中負(fù)荷、可再生能源功率不確定性，其具體實(shí)現(xiàn)過程如下。

一、輸入魯棒調(diào)度計(jì)算參數(shù)

所述魯棒調(diào)度計(jì)算參數(shù)包括輸電元件參數(shù)、發(fā)電機(jī)組的技術(shù)特性參數(shù)及成本特性參數(shù)、負(fù)荷期望值及波動(dòng)范圍、可再生能源的發(fā)電期望值及波動(dòng)范圍參數(shù)等。

二、構(gòu)建魯棒調(diào)度模型

所述魯棒調(diào)度模型以應(yīng)對(duì)不確定性為背景，在直流潮流條件下以追求電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)滿足決策變量相關(guān)約束條件以及區(qū)間不確定性下的運(yùn)行范圍約束條件；

(1)優(yōu)化模型中目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式為：

式(1)追求發(fā)電成本和備用成本最小。

其中，cg()為發(fā)電機(jī)組g發(fā)電成本特性二次函數(shù)，為機(jī)組g有功功率基點(diǎn)，上劃線標(biāo)識(shí)基點(diǎn)運(yùn)行模式；ng為發(fā)電機(jī)組集合；為區(qū)間不確定性下的機(jī)組g備用容量；為機(jī)組g備用成本系數(shù)。

(2)所述決策變量包括發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)輸電元件運(yùn)行狀態(tài)以及發(fā)電機(jī)組備用響應(yīng)量

(3)所述魯棒調(diào)度模型中滿足決策變量相關(guān)約束條件包括以下約束：

1)發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)范圍約束：

其中，和為發(fā)電機(jī)組g有功功率上下限，ng為發(fā)電機(jī)組集合；

2)發(fā)電機(jī)組爬坡約束：

其中，pg0為機(jī)組g初始有功功率，和分別為發(fā)電機(jī)組g最大向上、向下爬坡速率，δτ為調(diào)度時(shí)段長(zhǎng)度，ng為發(fā)電機(jī)組集合；

3)電網(wǎng)支路運(yùn)行范圍約束：

其中，表示支路l的運(yùn)行狀態(tài)，其為二進(jìn)制變量，表示支路停運(yùn)，表示支路運(yùn)行；表示支路l在基點(diǎn)運(yùn)行模式下的有功功率，其首、末端節(jié)點(diǎn)分別為節(jié)點(diǎn)i、j，和分別為在基點(diǎn)運(yùn)行模式下支路l首、末端節(jié)點(diǎn)的電壓相角；nl為支路集合；ml為非常大的常數(shù)，pl^max為支路l最大傳輸容量；

4)節(jié)點(diǎn)功率平衡約束：

其中，表示支路l基點(diǎn)運(yùn)行模式下的有功功率，為負(fù)荷(可再生能源發(fā)電視為“負(fù)”的負(fù)荷)d的預(yù)測(cè)期望值，和分別為負(fù)荷d的最大期望值和最小期望值；ng,i和nd,i分別為節(jié)點(diǎn)i上的發(fā)電機(jī)和負(fù)荷集合，ns,i和ne,i分別為以節(jié)點(diǎn)i為首、末端節(jié)點(diǎn)的支路集合；nn為節(jié)點(diǎn)集合；

5)節(jié)點(diǎn)電壓相角范圍約束：

其中，為基準(zhǔn)運(yùn)行模式下節(jié)點(diǎn)i電壓相角；nn為節(jié)點(diǎn)集合；

6)輸電元件開斷數(shù)量約束：

其中，表示支路l的運(yùn)行狀態(tài)，為允許的最大開斷輸電元件數(shù)。

(4)優(yōu)化模型中滿足區(qū)間不確定性下的運(yùn)行范圍約束條件包括以下約束：

1)發(fā)電機(jī)組輸出功率范圍約束：

其中，為區(qū)間不確定性下的機(jī)組g備用響應(yīng)量；和分別為發(fā)電機(jī)組g有功功率上下限，ng為發(fā)電機(jī)組集合；

2)發(fā)電機(jī)組爬坡約束：

其中，為區(qū)間不確定性下的機(jī)組g備用響應(yīng)量；δτ為調(diào)度時(shí)段長(zhǎng)度；和分別為發(fā)電機(jī)組g最大向上、向下爬坡速率，ng為發(fā)電機(jī)組集合；

3)電網(wǎng)支路運(yùn)行范圍約束：

其中，表示支路l的運(yùn)行狀態(tài)，nl為支路集合；ml為非常大的常數(shù)，pl^max為支路l最大傳輸容量；為區(qū)間不確定性下支路l有功功率；其首、末端節(jié)點(diǎn)分別為節(jié)點(diǎn)i、j，和分別為區(qū)間不確定性下支路l首、末端節(jié)點(diǎn)的電壓相角；

4)節(jié)點(diǎn)功率平衡約束：

其中，為區(qū)間不確定性下的負(fù)荷d的預(yù)測(cè)期望值，為區(qū)間不確定性下支路l的有功功率；

5)節(jié)點(diǎn)電壓相角范圍約束：

其中，為區(qū)間不確定性下節(jié)點(diǎn)i電壓相角；

6)備用范圍約束：

其中，和分別為發(fā)電機(jī)組g最大向上、向下備用容量；式(24)和式(25)為經(jīng)濟(jì)目標(biāo)引導(dǎo)下表達(dá)式的變形；

7)負(fù)荷波動(dòng)范圍約束：

其中，為區(qū)間不確定性下負(fù)荷d的預(yù)測(cè)期望值，和分別為負(fù)荷區(qū)間范圍的上下限，nd為負(fù)荷集合。

三、基于對(duì)偶原理和奔德斯算法求解魯棒調(diào)度模型

所述魯棒調(diào)度模型的求解過程為：

1)在目標(biāo)函數(shù)最小化引導(dǎo)下進(jìn)行發(fā)電成本函數(shù)分段線性化，即：

式(27)中，表示發(fā)電機(jī)組g發(fā)電成本，式(28)為在目標(biāo)函數(shù)最小化引導(dǎo)下將機(jī)組發(fā)電成本凸函數(shù)分段線性化，ag1、bg1、ag2和bg2為機(jī)組g發(fā)電成本函數(shù)分段線性成本系數(shù)。

2)尋求負(fù)荷、可再生能源發(fā)電波動(dòng)變化苛刻情景的保守解，通過引入附加松弛變量，將原優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為多階段優(yōu)化問題，即：

將目標(biāo)函數(shù)式變換為：

在追求目標(biāo)式(29)的前提下，優(yōu)化問題決策的思路包括三個(gè)階段。第一階段用于決策輸電元件狀態(tài)和發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)，第二階段和第三階段則用于決策負(fù)荷變化最苛刻情景時(shí)的備用響應(yīng)量，其max-min形式即對(duì)應(yīng)于應(yīng)對(duì)不確定性的優(yōu)化調(diào)度的魯棒優(yōu)化部分，第二階段用以選取最苛刻的負(fù)荷實(shí)現(xiàn)方式，而第三階段則是根據(jù)第一階段決策的電網(wǎng)元件運(yùn)行狀態(tài)和發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)以及第二階段給定的負(fù)荷實(shí)現(xiàn)方式來決策備用配置情況。其中，第一階段決策變量x包括電網(wǎng)元件狀態(tài)和發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)，x為其決策變量集合；第二階段決策變量y即為不確定的負(fù)荷實(shí)現(xiàn)形式，φ為不確定的負(fù)荷集合；第三階段決策變量u即為實(shí)際備用響應(yīng)量以及支路潮流、電壓相角等狀態(tài)量，其依賴于變量x和y，ω為其決策變量集合。

將約束條件式(11)～(26)變換為：

其中，和分別為發(fā)電機(jī)組有功功率上下限約束對(duì)應(yīng)的非負(fù)松弛變量；和分別為輸電元件最大允許載流約束對(duì)應(yīng)的非負(fù)松弛變量；和分別為發(fā)電機(jī)組爬坡約束對(duì)應(yīng)的非負(fù)松弛變量；和分別為發(fā)電機(jī)組備用容量約束對(duì)應(yīng)的非負(fù)松弛變量；hg和hl分別為發(fā)電機(jī)組容量松弛量以及支路的載流松弛量對(duì)應(yīng)的懲罰因子；hr和hr分別為發(fā)電機(jī)組爬坡約束松弛量和備用容量松弛量對(duì)應(yīng)的懲罰因子。

3)基于對(duì)偶原理和奔德斯算法，通過選擇復(fù)雜變量，將多階段優(yōu)化問題分解為主問題、子問題依次交替迭代求解，直至滿足收斂條件。

本發(fā)明將復(fù)雜變量選擇為電網(wǎng)元件狀態(tài)和發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)。

基于奔德斯分解思想的子問題是被動(dòng)量變化最苛刻情景時(shí)的備用配置優(yōu)化問題，其表述為：

目標(biāo)函數(shù)：

約束條件：

其中，分別為約束式(30)～式(44)的對(duì)偶乘子；式(49)中變量下標(biāo)i表示機(jī)組g所在節(jié)點(diǎn)；式(57)中變量下標(biāo)i、j表示輸電支路l首末節(jié)點(diǎn)；為{0,1}整數(shù)變量。

基于奔德斯分解的主問題是基點(diǎn)運(yùn)行模式下考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)靈活調(diào)整的安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題，用以決策電網(wǎng)元件狀態(tài)和發(fā)電機(jī)組有功功率基點(diǎn)，其表述為：

目標(biāo)函數(shù)：

滿足以下條件：

式(68)中，表示原問題目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解的下限值；式(78)為由子問題反饋的奔德斯割。

所要滿足的收斂條件為：

其中，表示原問題目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解的上限值，其表示為：

其中，其中為主問題決策的發(fā)電機(jī)組g發(fā)電成本；如果則得到滿足一定精度的最優(yōu)解。

四、輸出魯棒調(diào)度結(jié)果

所述魯棒調(diào)度結(jié)果包括給出電源調(diào)度出力、備用容量以及決策的輸電元件運(yùn)行狀態(tài)。

此外，本發(fā)明的應(yīng)用范圍不局限于說明書中描述的特定實(shí)施例的工藝、機(jī)構(gòu)、制造、物質(zhì)組成、手段、方法及步驟。從本發(fā)明的公開內(nèi)容，作為本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員將容易地理解，對(duì)于目前已存在或者以后即將開發(fā)出的工藝、機(jī)構(gòu)、制造、物質(zhì)組成、手段、方法或步驟，其中它們執(zhí)行與本發(fā)明描述的對(duì)應(yīng)實(shí)施例大體相同的功能或者獲得大體相同的結(jié)果，依照本發(fā)明可以對(duì)它們進(jìn)行應(yīng)用。因此，本發(fā)明所附權(quán)利要求旨在將這些工藝、機(jī)構(gòu)、制造、物質(zhì)組成、手段、方法或步驟包含在其保護(hù)范圍內(nèi)。