[发明专利]一种基于多参数规划理论的最优概率潮流快速计算方法

权利要求书

1.一种基于多参数规划理论的最优概率潮流快速计算方法，其特征在于，主要包括以下步骤：

1)设定抽样次数阈值ε，并对电力网络进行抽样，从而提取样本数据；

2)建立直流优化模型；

3)基于多参数规划理论，计算得到最优潮流结果与可再生能源机组输出功率的解析关系；

4)根据可再生能源概率特性，抽取第k个可再生能源发电机输出功率样本判断可再生能源发电机输出功率所属的临界域，并计算最优传统发电机组输出功率第i个临界域CR_i中最优目标函数和支路潮流

5)收敛判断；

若样本数k≥ε，则停止抽样计算，并统计和输出最优潮流结果；所述最优潮流结果主要包括传统发电机组输出功率P_G、运行费用支路潮流的均值和标准差；

若样本数kε，则令k＝k+1，并返回步骤3。

2.根据权利要求1所述的一种基于多参数规划理论的最优概率潮流快速计算方法，其特征在于：所述样本数据主要包括可再生能源机组输出功率P_R和电力用户负荷P_D。

3.根据权利要求1所述的一种基于多参数规划理论的最优概率潮流快速计算方法，其特征在于：直流优化模型目标函数如下所示：

式中，P_G为传统发电机组输出功率；h(*)为传统发电机组运行成本函数；为传统发电机组最小运行成本；

直流优化模型约束条件分别如公式(2)至公式(5)所示，即：

e_GP_G+e_RP_R＝e_DP_D； (2)

式中，P_R为可再生能源机组输出功率；P_D为电力用户负荷；e_G、e_R和e_D为单位向量；

式中，(*)和分别代表下限和上限；

式中，P_Line为支路潮流功率；

P_Line＝PTDF×(M_GP_G+M_RP_R-M_DP_D)； (5)

式中，PTDF为功率传输分布矩阵；M_G、M_R和M_D分别为与P_G、P_R和P_D相关的节点-支路关联矩阵。

4.根据权利要求1所述的一种基于多参数规划理论的最优概率潮流快速计算方法，其特征在于：计算得到最优潮流结果与可再生能源机组输出功率的解析关系的主要步骤如下：

1)设定决策变量x为传统发电机组输出功率P_G，规划参数w为可再生能源机组输出功率P_R；

2)优化目标如下所示：

式中，为优化的发电机组最小运行费用；矩阵A、矩阵C和矩阵D为用于建立发电机组潮流平衡约束、发电机容量约束和线路传输极限约束的确定性矩阵；

3)计算规划参数w的最优分割方程；

令K为式(6)约束的下标；记任意的约束集为A_J、C_J和D_J对应的子矩阵，所述子矩阵为所有约束中对应于下标记J的约束；

对于一个给定的多维空间若其最优分割定义记为(γ(w),γ^c(w))，即：

式中，w为规划参数；x为决策变量；x^*(w)为临界域i上的最优解；

4)计算规划参数w的临界域；

对于给定的规划参数定义为(γ(w₀),γ^c(w₀))，则对应于γ₀的临界域如下所示：

其中，第i个临界域CR_i的库恩塔克条件如下所示：

式中，J_i为在CR_i中的有效约束集；为CR_i中对应于有效约束的对偶乘子；▽_x为决策变量x的梯度算子；

5)根据规划参数w的临界域和最优分割方程，得到临界域CR_i中最优传统发电机组输出功率和可再生能源机组输出功率P_R中的关系，即：

式中，F_xi和G_xi为在临界域CR_i上，由式(9)所求得的系数矩阵；

6)将公式(10)代入目标函数z＝h(P_G)中,得到临界域CR_i中最优目标函数即：

将公式(10)代入支路潮流中，得到支路潮流和可再生能源机组输出功率P_R的关系，即：

将公式(10)代入公式(7)的无效约束集γ^c(w)中，得到临界域CR_i的表达式，即：

式中，G_i和H_i为所求得用于描述临界域CR_i范围的系数矩阵；

其中，系数矩阵G_i和系数矩阵H_i分别如下所示：

式中，和分别为矩阵A和矩阵G中，对应于无效约束集的行子矩阵；

式中，为矩阵D中，对应于无效约束集的行子矩阵。