本發(fā)明涉及分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍預(yù)測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于電力系統(tǒng)調(diào)度領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

1、隨著電力系統(tǒng)中可再生能源占比日益提高，風(fēng)光等非同步性電源對(duì)火力發(fā)電的替代導(dǎo)致電網(wǎng)慣性不足而使其受到擾動(dòng)后頻率變化率增大，同時(shí)其出力不確定性與波動(dòng)性帶來(lái)的更高調(diào)節(jié)需求給電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行帶來(lái)挑戰(zhàn)。分布式資源分布廣泛，規(guī)模較小，具有快速響應(yīng)能力，可調(diào)整自身用電行為來(lái)減小峰谷差、促進(jìn)新能源的消納和快速注入有功在一次調(diào)頻響應(yīng)前限制頻率下降速度，避免系統(tǒng)出現(xiàn)低頻減載現(xiàn)象，展現(xiàn)出巨大的調(diào)節(jié)潛力。因此，如何實(shí)現(xiàn)對(duì)海量異構(gòu)且出力具有不確定性的分布式資源進(jìn)行聚合管控，推動(dòng)其與電網(wǎng)互動(dòng)和支撐電力系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化成為分布式資源調(diào)節(jié)潛力挖掘的關(guān)鍵。

2、在現(xiàn)階段，對(duì)于分布式資源調(diào)頻容量的聚合計(jì)算通常采用集群內(nèi)部各個(gè)體容量簡(jiǎn)單加和的方式，這種方式存在很多弊端，首先，對(duì)于區(qū)域電網(wǎng)內(nèi)部的分布式資源集群，其響應(yīng)出力是相互互動(dòng)的，不同分布式資源之間相互影響，在考慮電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)時(shí)，這種相互作用顯得尤為突出，而簡(jiǎn)單加和的聚合容量計(jì)算方法顯然忽略了資源之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系及網(wǎng)絡(luò)約束，可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)調(diào)節(jié)或欠調(diào)節(jié)的問(wèn)題；其次，風(fēng)能、光伏以及電動(dòng)汽車等資源，其出力具有強(qiáng)不確定性，采取簡(jiǎn)單加和的方法會(huì)導(dǎo)致分布式資源調(diào)頻容量的聚合計(jì)算結(jié)果不可靠。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍預(yù)測(cè)方法，采用兩階段魯棒優(yōu)化模型，處理優(yōu)化問(wèn)題中參數(shù)不確定性的挑戰(zhàn)。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明是采用下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍預(yù)測(cè)方法，包括：獲取分布式資源集群內(nèi)各單體設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)；將所述各單體設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入預(yù)先構(gòu)建的兩階段魯棒優(yōu)化模型中，通過(guò)c&cg算法將所述兩階段魯棒優(yōu)化模型分解為主問(wèn)題和子問(wèn)題，并進(jìn)行迭代求解獲得分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍。其中，所述主問(wèn)題用于求解分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍；所述對(duì)偶子問(wèn)題用于求解分布式資源聚合調(diào)頻容量的可行性。

4、進(jìn)一步的，所述兩階段魯棒優(yōu)化模型的構(gòu)建，包括：

5、構(gòu)建分布式資源集群內(nèi)各單體設(shè)備的調(diào)頻容量模型；

6、基于各單體設(shè)備的調(diào)頻容量模型構(gòu)建兩階段魯棒優(yōu)化模型，包括：

7、以最大化分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍作為第一階段優(yōu)化目標(biāo)，

8、以各時(shí)刻分布式資源的聚合容量范圍的上限和下限作為第一階段決策變量；

9、根據(jù)所述第一階段決策變量獲得不確定集；

10、以保證分布式資源聚合調(diào)頻容量的可行性作為第二階段優(yōu)化目標(biāo)，

11、以分布式資源集群內(nèi)各單體設(shè)備在各時(shí)刻的調(diào)頻容量作為第二階段決策變量；

12、為所述第一階段優(yōu)化目標(biāo)和所述第二階段優(yōu)化目標(biāo)設(shè)置約束條件，包括：

13、所述第一階段優(yōu)化目標(biāo)的約束條件包括：有功功率平衡約束和網(wǎng)絡(luò)約束；

14、所述第二階段優(yōu)化目標(biāo)的約束條件包括：有功功率平衡約束和運(yùn)行約束；

15、根據(jù)所述第一階段決策變量、第一階段優(yōu)化目標(biāo)、第一階段優(yōu)化目標(biāo)的約束條件、不確定集、第二階段決策變量、第二階段優(yōu)化目標(biāo)和第二階段優(yōu)化目標(biāo)的約束條件構(gòu)建兩階段魯棒優(yōu)化模型。

16、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述第一階段決策變量獲得不確定集，包括：

17、將預(yù)設(shè)時(shí)段中各時(shí)刻的分布式資源聚合調(diào)頻容量通過(guò)該時(shí)刻對(duì)應(yīng)的第一階段決策變量線性表示，表達(dá)式為：

18、；

19、其中，為不確定變量，<mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><msub><mi>ξ</mi><mi>t</mi></msub><mi>∈</mi><mrow><mo>[</mo><mrow><mn>0</mn><mi>，</mi><mn>1</mn></mrow><mo>]</mo></mrow></mstyle>，為各時(shí)刻聚合容量范圍的上限，為各時(shí)刻聚合容量范圍的下限。

20、由中所有時(shí)刻對(duì)應(yīng)的不確定變量構(gòu)成不確定集。

21、進(jìn)一步的，所述兩階段魯棒優(yōu)化模型為：

22、；

23、其中，t為轉(zhuǎn)置操作，為分布式資源集群內(nèi)各單體設(shè)備在各時(shí)刻的調(diào)頻容量。

24、約束為基于直流潮流模型構(gòu)建的有功功率平衡方程；和分別為構(gòu)成有功功率平衡約束的系數(shù)矩陣和常數(shù)向量；

25、約束為分布式資源集群內(nèi)各單體設(shè)備調(diào)頻功率約束和能量約束，為系數(shù)矩陣，為常數(shù)向量。

26、進(jìn)一步的，所述將所述兩階段魯棒優(yōu)化模型分解為主問(wèn)題和子問(wèn)題，包括：

27、所述主問(wèn)題為：

28、；

29、所述子問(wèn)題為：

30、。

31、進(jìn)一步的，所述進(jìn)行迭代求解獲得分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍，包括：

32、s51：依據(jù)強(qiáng)對(duì)偶理論對(duì)所述子問(wèn)題進(jìn)行重構(gòu)，獲得對(duì)偶子問(wèn)題；

33、s52：將作為子問(wèn)題場(chǎng)景并進(jìn)行初始化，同時(shí)初始化迭代次數(shù)；

34、s53：將子問(wèn)題當(dāng)前場(chǎng)景輸入主問(wèn)題，結(jié)合各分布式資源有功功率平衡約束和網(wǎng)絡(luò)約束求解主問(wèn)題，獲得與當(dāng)前場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的聚合容量范圍；

35、s54：將獲得的聚合容量范圍輸入對(duì)偶子問(wèn)題求解當(dāng)前分布式資源聚合調(diào)頻容量的可行性：

36、響應(yīng)于不滿足對(duì)偶子問(wèn)題的任一約束，判定當(dāng)前分布式資源聚合調(diào)頻容量不可行，然后轉(zhuǎn)s55；

37、響應(yīng)于滿足對(duì)偶子問(wèn)題的所有約束，判定當(dāng)前分布式資源聚合調(diào)頻容量可行，迭代結(jié)束；

38、s55：，并更新子問(wèn)題場(chǎng)景和主問(wèn)題約束中的，然后轉(zhuǎn)s53。

39、進(jìn)一步的，所述依據(jù)強(qiáng)對(duì)偶理論對(duì)所述子問(wèn)題進(jìn)行重構(gòu)，獲得對(duì)偶子問(wèn)題，包括：

40、依據(jù)強(qiáng)對(duì)偶理論對(duì)所述子問(wèn)題進(jìn)行重構(gòu)，表達(dá)式為：

41、；

42、式中，和為對(duì)偶變量。

43、將所述不確定變量的取值限制為；

44、利用法對(duì)目標(biāo)函數(shù)中的非線性項(xiàng)進(jìn)行線性化處理，包括：

45、定義非負(fù)集合變量和；

46、；

47、；

48、；

49、引入新集合變量：

50、；

51、；

52、利用代替，代替，并引入下列約束：

53、

54、

55、其中，。

56、所述對(duì)偶子問(wèn)題為：

57、。

58、第二方面，本發(fā)明提供一種電子設(shè)備，包括處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述計(jì)算機(jī)可讀指令被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍預(yù)測(cè)方法。

59、第三方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍預(yù)測(cè)方法。

60、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所達(dá)到的有益效果：

61、（1）本發(fā)明提供的分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍預(yù)測(cè)方法在考慮分布式資源集群所在配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)約束和單體設(shè)備調(diào)節(jié)約束的前提下，利用兩階段魯棒優(yōu)化模型，將分布式資源在各時(shí)刻的快速調(diào)頻的聚合容量動(dòng)態(tài)聚合，從而獲得分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍預(yù)測(cè)方法；有利于促進(jìn)分布式資源的有效調(diào)動(dòng)及電力系統(tǒng)資源優(yōu)化配置，進(jìn)而提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性，解決了現(xiàn)有技術(shù)采用分散控制方式存在風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題；

62、（2）本發(fā)明提供的分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量范圍預(yù)測(cè)方法，將傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化模型分解為主問(wèn)題和子問(wèn)題，并利用強(qiáng)對(duì)偶性，將子問(wèn)題的雙優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單優(yōu)化問(wèn)題。在迭代求解子問(wèn)題的過(guò)程中，以有功功率平衡作為約束，保證了該次迭代中的聚合容量能夠成功解聚，使得分布式資源快速調(diào)頻的聚合容量既保證解聚的可行性，又保證結(jié)果的最優(yōu)性和魯棒性。