一种微电网多阶段发电调度方法、系统、介质及设备

本发明属于电力系统，具体涉及一种微电网多阶段发电调度方法、系统、介质及设备。

背景技术：

1、可再生能源的可变性和不确定性给微电网的可靠运行带来了巨大挑战。储能作为缓解可再生能源不确定性的重要资产之一，得到了蓬勃发展。在设计具有可再生能源和储能的区域微电网调度计划时，鲁棒性和非预期性将直接影响调度结果在实际运行中的可行性。鲁棒性描述了调度解决方案对于给定不确定性集中的任何不确定性实现都必须是可行的；非预期性是指当前的调度决策只能基于当前和先前可用的信息做出，并且与未来未知的不确定性实现无关。

2、现在有许多工作来促进储能和可再生能源微电网的调度，其中应用广泛且流行的方法包括：机会约束方法、基于场景的方法、两阶段鲁棒优化方法、区间优化方法、分布鲁棒优化和信息差距决策理论。机会约束方法采用置信区间和概率分布来描述不确定性，并确保满足约束的概率在一定水平以上。基于场景的方法通过多个场景模拟不确定性。两阶段鲁棒优化方法通过确保针对预先指定的不确定性集中包含的最坏情况的可行性来保证调度结果的鲁棒性。区间优化使用不确定性集和区间变量而不是点变量，来解决具有不确定性的优化问题。分布鲁棒优化方法和混合鲁棒随机优化融合了随机优化和鲁棒优化的思想。信息差距决策理论方法选择预测值作为参考值，并设定目标以最大化或最小化偏差。

3、然而，与现有的可再生能源和储能微电网调度方法相比，机会约束方法允许在一定的置信水平内存在违反约束的情况，以保证经济效率，而不能确保解决方案对所有可能的不确定性的稳健性；基于场景的方法使预期收益最大化，但对于不涉及的其他可能的不确定性实现来说可能是不可行的；两阶段鲁棒优化方法可以保证在预先指定的不确定性集合内的鲁棒性，但决策过程违反了非预期性，复杂的“最小-最大”结构可能导致计算困难；可以在某些情况下提供解决方案的非预期性和鲁棒性，但维数灾难问题是其广泛应用的一个主要挑战。此外，分布鲁棒优化和混合鲁棒随机优化在一定程度上结合了鲁棒优化和随机优化的优点，但在最坏情况分布和双层结构下的优化目标仍然可能导致求解的保守性和计算难度问题，并且不能保证求解的非预期性；信息差距决策理论有助于分析给定参考值的不确定性扰动对目标值的影响，但是最大化或最小化偏差的目标函数可能会导致保守或乐观的结果，并且不能保证解的非预期性。此外，在现有的关于电力系统运行的鲁棒性和非预期性的工作中，多阶段自适应鲁棒优化、全场景可行方法和企业微电网的发电调度方法只关注火电机组，而不是储能。

4、综上所述，在现有的含有储能的微电网调度方法中，解决方案的鲁棒性和非预期性没有得到妥善处理，并且现有的非预期性和鲁棒性研究主要集中在火电机组和/或主电网。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种微电网多阶段发电调度方法、系统、介质及设备，用于解决现有含储能和可再生能源微电网调度方法中未能妥善处理鲁棒性和非预期性的技术问题。

2、本发明采用以下技术方案：

3、一种微电网多阶段发电调度方法，包括以下步骤：

4、根据不确定性集的信息，通过基于逆向推导思想提出的可行性命题获得非预期和鲁棒约束；

5、针对含有火电机组和储能的区域微电网，基于非预期和鲁棒约束建立单层基于场景的多阶段鲁棒调度模型；

6、对基于场景的多阶段鲁棒调度模型进行求解，得到火电机组的开/关决策以及储能能级和火电输出的安全范围，建立实时滚动经济调度模型，获得每个周期的实时决策，根据实时决策进行微电网发电调度，最终实现多阶段发电调度。

7、优选地，选定最大净负荷场景，最小净负荷场景以及与火电相关的约束条件，保证火电机组的解决方案的非预测性和鲁棒性；然后利用基于逆向推导思想提出的可行性命题所建立的非预期和鲁棒约束，保证火电和储能调度结果的可行性。

8、更优选地，通过基于逆向推导思想提出的可行性命题获得非预期和鲁棒约束具体为：

9、

10、其中，为t-1时刻的电储能安全范围的下界，为t-1时刻的电储能安全范围的上界，为t时刻的电储能安全范围的下界，δchτ为电储能装置充电功率上限与单位时间的乘积，et-1为t-1时刻的电储能容量的下界，f-1为引入的描述电储能与充放电功率关系的辅助函数，为微电网与主电网关口交换功率的上界，i为火力发电机组的索引集合，为可再生能源功率下限，为用电负荷上限，为t时刻的电储能安全范围的上界，δdisτ为电储能装置放电功率上限与单位时间的乘积，为t-1时刻的电储能容量的上界，为t时刻的电储能安全范围的上界，pgrid为微电网与主电网关口交换功率的下界，为火电输出的安全范围，dt为用电负荷下限，为电储能决策量在第s个场景、第t时刻的取值，t为时间集合，s为场景集合。

11、优选地，单层基于场景的多阶段鲁棒调度模型具体为：

12、

13、其中，为火力发电功率安全范围的上下界，zi,t为第i个火力发电机组在t时刻的开关决策，βs为目标函数中不同场景的系数，s为场景集合，t为调度时间集合，i为火力发电机组索引集合，为第i个火力发电机组启停费用，zi,t-1为第i个火力发电机组在t-1时刻的开关决策，为第i个火力发电机组的燃料费用，为第i个火力发电机组在t时刻、s场景下的火力发电功率，λt,s为第t时刻、s场景下微电网与主电网买卖电的费用，为第t时刻、s场景下微电网与主电网关口交换功率，τ为单位时间，et,s为第t时刻、s场景下的电储能，et-1,s为第t-1时刻、s场景下的电储能，k为可再生能源的机组索引集合，为第k个可再生能源机组在t时刻、s场景下的可再生能源发电功率，为第k个可再生能源机组在t时刻、s场景下的可再生能源抛电功率，为微电网与主电网在t时刻、s场景下的交换功率，m为用电负荷的索引集合，dm,t,s为在t时刻、s场景下的第m个用电负荷功率，pgrid为微电网与主电网关口交换功率的下界，为微电网与主电网关口交换功率的上界，-δdisτ为电储能装置放电功率上限与单位时间的乘积，δchτ为电储能装置充电功率上限与单位时间的乘积，为第i个火力发电机组的发电功率下界，为第i个火力发电机组在t时刻的发电功率安全范围下限，为第i个火力发电机组在第s场景、t时刻下的发电功率，为第i个火力发电机组在t时刻的发电功率安全范围上限，为第i个火力发电机组的发电功率上界，为第i个火力发电功率的爬升上限，piu为第i个火力发电机组开启时的发电限制，为第i个火力发电功率的爬升下限，pid为第i个火力发电机组关闭时的发电限制，y为火力发电机组开关决策的可行性集合。

14、更优选地，单层基于场景的多阶段鲁棒调度模型的目标是获得单个单元的开/关状态和安全范围的经济解决方案，目标函数是最小化s中所有场景的运营成本的加权和，包括发电成本和电力交易成本。

15、优选地，获得每个周期的实时决策具体为：

16、在每一时刻的不确定值实现后，分别运行当前时刻的实时滚动经济调度模型，获得每一时刻的微电网安全运行决策，并且只有第一个时隙决策将在实时市场的前瞻性时间窗口中使用，预测情景考虑了时间t后的价格不确定性。

17、优选地，含有火电机组和储能的区域微电网的有功功率调度问题表示为：

18、

19、

20、其中，p为火力发电功率，e为电储能，z为火力发电机组开关状态，t为调度时间集合，i为火力发电机组索引集合，为第i个火力发电机组的燃料费用，为第i个火力发电机组在t时刻的火力发电功率，n[t]为不确定集在t时刻的实现值信息，为第i个火力发电机组的启停费用，zi,t为第i个火力发电机组在t时刻的开关状态，zi,t-1为第i个火力发电机组在t-1时刻的开关状态，λt为第t时刻微电网与主电网买卖电的费用，为第t时刻微电网与主电网关口交换功率，τ为单位时间，为第t时刻微电网从主电网购买的电功率，为第t时刻微电网在主电网卖出的电功率，为第k个可再生能源机组在t时刻的可再生能源发电功率，为第k个可再生能源机组在t时刻的可再生能源弃电功率，k为可再生能源机组索引集合，m为用电负荷索引集合，dm,t为在t时刻的第m个用电负荷功率，n为不确定集合，pgrid微电网与主电网关口交换功率的下界，为微电网与主电网关口交换功率的上界，ηc为电储能装置充电系数，δch为电储能装置充电功率上限，ηd为电储能装置放电系数，δdis为电储能装置放电功率上限，et为第t时刻电储能装置储能量，et为第t时刻电储能装置储能量下限，为第t时刻电储能装置储能量上限，x为火力发电功率的可行性集合，y为火力发电机组开关状态的可行性集合。

21、第二方面，本发明实施例提供了一种微电网多阶段发电调度系统，包括：

22、约束模块，根据不确定性集的信息，通过基于逆向推导思想提出的可行性命题获得非预期和鲁棒约束；

23、模拟模块，针对含有火电机组和储能的区域微电网，基于非预期和鲁棒约束建立单层基于场景的多阶段鲁棒调度模型；

24、调度模块，对基于场景的多阶段鲁棒调度模型进行求解，得到火电机组的开/关决策以及储能能级和火电输出的安全范围，建立实时滚动经济调度模型，获得每个周期的实时决策，根据实时决策进行微电网发电调度，最终实现多阶段发电调度。

25、优选地，选定最大净负荷场景，最小净负荷场景以及与火电相关的约束条件，保证火电机组的解决方案的非预测性和鲁棒性；然后利用基于逆向推导思想提出的可行性命题所建立的非预期和鲁棒约束，通过基于逆向推导思想提出的可行性命题获得非预期和鲁棒约束具体为：

26、

27、其中，为t-1时刻的电储能安全范围的下界，为t-1时刻的电储能安全范围的上界，为t时刻的电储能安全范围的下界，δchτ为电储能装置充电功率上限与单位时间的乘积，et-1为t-1时刻的电储能容量的下界，f-1为引入的描述电储能与充放电功率关系的辅助函数，为微电网与主电网关口交换功率的上界，i为火力发电机组的索引集合，为可再生能源功率下限，dt为用电负荷上限，为t时刻的电储能安全范围的上界，δdisτ为电储能装置放电功率上限与单位时间的乘积，为t-1时刻的电储能容量的上界，为t时刻的电储能安全范围的上界，pgrid为微电网与主电网关口交换功率的下界，为火电输出的安全范围，dt为用电负荷下限，为电储能决策量在第s个场景、第t时刻的取值，t为时间集合，s为场景集合。

28、优选地，单层基于场景的多阶段鲁棒调度模型具体为：

29、

30、其中，为火力发电功率安全范围的上下界，zi,t为第i个火力发电机组在t时刻的开关决策，βs为目标函数中不同场景的系数，s为场景集合，t为调度时间集合，i为火力发电机组索引集合，为第i个火力发电机组启停费用，zi,t-1为第i个火力发电机组在t-1时刻的开关决策，为第i个火力发电机组的燃料费用，为第i个火力发电机组在t时刻、s场景下的火力发电功率，λt,s为第t时刻、s场景下微电网与主电网买卖电的费用，为第t时刻、s场景下微电网与主电网关口交换功率，τ为单位时间，et,s为第t时刻、s场景下的电储能，et-1,s为第t-1时刻、s场景下的电储能，k为可再生能源的机组索引集合，为第k个可再生能源机组在t时刻、s场景下的可再生能源发电功率，为第k个可再生能源机组在t时刻、s场景下的可再生能源抛电功率，为微电网与主电网在t时刻、s场景下的交换功率，m为用电负荷的索引集合，dm,t,s为在t时刻、s场景下的第m个用电负荷功率，pgrid为微电网与主电网关口交换功率的下界，为微电网与主电网关口交换功率的上界，-δdisτ为电储能装置放电功率上限与单位时间的乘积，δchτ为电储能装置充电功率上限与单位时间的乘积，为第i个火力发电机组的发电功率下界，为第i个火力发电机组在t时刻的发电功率安全范围下限，为第i个火力发电机组在第s场景、t时刻下的发电功率，为第i个火力发电机组在t时刻的发电功率安全范围上限，为第i个火力发电机组的发电功率上界，为第i个火力发电功率的爬升上限，piu为第i个火力发电机组开启时的发电限制，为第i个火力发电功率的爬升下限，pid为第i个火力发电机组关闭时的发电限制，y为火力发电机组开关决策的可行性集合。

31、优选地，获得每个周期的实时决策具体为：

32、在每一时刻的不确定值实现后，分别运行当前时刻的实时滚动经济调度模型，获得每一时刻的微电网安全运行决策，并且只有第一个时隙决策将在实时市场的前瞻性时间窗口中使用，预测情景考虑了时间t后的价格不确定性，含有火电机组和储能的区域微电网的有功功率调度问题表示为：

33、

34、其中，p为火力发电功率，e为电储能，z为火力发电机组开关状态，t为调度时间集合，i为火力发电机组索引集合，为第i个火力发电机组的燃料费用，为第i个火力发电机组在t时刻的火力发电功率，n[t]为不确定集在t时刻的实现值信息，为第i个火力发电机组的启停费用，zi,t为第i个火力发电机组在t时刻的开关状态，zi,t-1为第i个火力发电机组在t-1时刻的开关状态，λt为第t时刻微电网与主电网买卖电的费用，为第t时刻微电网与主电网关口交换功率，τ为单位时间，为第t时刻微电网从主电网购买的电功率，为第t时刻微电网在主电网卖出的电功率，为第k个可再生能源机组在t时刻的可再生能源发电功率，为第k个可再生能源机组在t时刻的可再生能源弃电功率，k为可再生能源机组索引集合，m为用电负荷索引集合，dm,t为在t时刻的第m个用电负荷功率，n为不确定集合，pgrid微电网与主电网关口交换功率的下界，为微电网与主电网关口交换功率的上界，ηc为电储能装置充电系数，δch为电储能装置充电功率上限，ηd为电储能装置放电系数，δdis为电储能装置放电功率上限，et为第t时刻电储能装置储能量，et为第t时刻电储能装置储能量下限，为第t时刻电储能装置储能量上限，x为火力发电功率的可行性集合，y为火力发电机组开关状态的可行性集合。

35、第三方面，一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述微电网多阶段发电调度方法的步骤。

36、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述微电网多阶段发电调度方法的步骤。

37、与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

38、一种微电网多阶段发电调度方法，首先基于逆向推导思想提出的可行性命题获得的非预期和鲁棒约束可以保证整个调度决策过程的非预期性和鲁棒性，即当前时刻满足非预期约束时，未来某时刻在不确定集中取任意值时模型均可行。其次，基于非预期和鲁棒约束建立的单层基于场景的多阶段鲁棒调度模型在日前决策过程中进行求解，通过场景模拟交易价格、可再生能源和负荷的不确定性，得到火电机组的开/关决策以及储能能级和火电输出的安全范围，为实时调度的决策增加了安全范围限制，用于保证实时决策的全场景可行；最后，通过实时滚动经济调度模型，获得每个周期的实时决策，实现在含有可再生能源和储能的区域微电网中应对不确定性的鲁棒性和非预期性的多阶段发电调度。

39、进一步的，通过场景，最大净负荷场景、最小净负荷场景的顶点场景来保证多阶段鲁棒调度模型求出的安全范围能够涵盖极端的顶点场景，并且由于不确定集是凸集，对于一般的基础场景也能涵盖；此外还有其他场景保证调度结果的经济性。通过与火电安全范围相关的非预期性约束条件，能够保证火电机组安全范围内存在可行解满足微电网对于火电的需求的同时，必须在安全范围内均要符合火电机组的爬升、爬降、启停的发电约束。利用基于逆向推导思想提出的可行性命题所建立的非预期和鲁棒约束能够保证电储能当前时刻的决策在安全范围内就能保证下一时刻的电储能决策也能在安全范围内，通过证明得出电储能和火力发电功率的安全范围保证了整个调度结果的可行。

40、进一步的，通过证明得出基于逆向推导思想提出的可行性命题所包含的非预期和鲁棒约束可以和火力发电功率的非预期约束一起保证整个调度结果的全场景可行。

41、进一步的，单层基于场景的多阶段鲁棒调度模型具有单层结构可用现有的求解器直接进行求解，此外由于该模型中含有可以保证全场景可行的火力发电功率安全范围的非预期约束和电储能安全范围的非预期约束、含有保证全场景可行的不确定集中的选定场景以及用来保证经济性的代表性场景，所以通过在日前决策中求解单层基于场景的多阶段鲁棒调度模型得到决策量的安全范围进而保证在后续实时决策中的全场景可行。

42、进一步的，在实际运行中到达某一时刻时，该时刻的不确定集已知，因此将该时刻的不确定集的实现值更新到实时滚动经济模型中可以使当前时刻的决策更加符合现实，并且在当前时刻重新进行未来时刻的不确定集合预测因为时间更近误差也更小。

43、进一步的，通过含有火电机组和储能的区域微电网的有功功率调度问题介绍了含有火电机组和储能的区域微电网的基础模型，单层基于场景的多阶段鲁棒调度模型是在基础模型上增加的非预期约束，达到全场景可行。

44、可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

45、综上所述，本发明为含有火力发电和储能的区域微电网调度提出了一种具有鲁棒性和非预期性的解决方案，能够达到全场景可行并且具有其他方法不能达到的计算效率，具有一定的经济性，降低了切负荷率。

46、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。