[发明专利]一种光储充电塔自适应鲁棒日前优化调度方法

说明书

本发明公布了一种光储充电塔自适应鲁棒日前优化调度方法，首先以光储充电塔日运行总成本最小为目标，建立日前能量‑备用协同优化调度模型。接着考虑光伏出力及负荷不确定性对日前调度影响，以日前能量‑备用协同优化调度和实时能量平衡调整分别为第一、二阶段决策，建立自适应鲁棒三层优化调度模型。然后采用代表性场景描述不确定性集合，引入辅助变量代替第二阶段最恶劣场景的运行成本，实现内层min‑max问题的解耦，从而将三层优化转化为含有限数量场景的单层鲁棒优化模型。最后在实际光储充电塔系统中进行测试并求解。本发明能够有效处理系统不确定性，降低三层优化模型的复杂度，同时获取充电塔日前调度策略，所得结果具有鲁棒性。

技术领域

本发明属于电力系统优化调度技术领域，涉及一种光储充电塔自适应鲁棒日前优化调度方法。

背景技术

近年来，能源危机和环境污染问题日益严峻，可再生能源和电动汽车由于具有节能减排的优势得到迅速发展，未来将成为应对能源短缺与环境污染问题的有效途径。随着电动汽车规模的不断增长，当电动汽车接入充电站集中充电时，将给电网造成一定的冲击；考虑由充电设施、光伏系统、储能系统(energy storage system,ESS)等构成的新型光储充电塔，为有效解决电动汽车充电以及建设智慧城市交通提供了全新思路。

光储充电塔作为未来公共充电站的重点发展方向，通过光伏系统、ESS、电动汽车以及配电网之间协调调度，获取购电计划以及ESS充放电计划等，能够合理分配电能，降低充电塔日运行成本，同时可促进光伏发电的就地消纳，然而充电塔系统光伏出力和负荷预测具有不确定性，将导致系统调度过程中备用容量急剧增加，将给系统可靠性带来一系列挑战。在日前电力市场中，能量-备用协同优化能够协调经济性和可靠性，实现对净负荷不确定性备用容量的最佳分配，因此开展光储充电塔日前能量-备用协同优化调度研究具有重要现实意义。

此外，如何有效处理光储充系统不确定性是一个重要问题。一方面传统随机规划法能得到概率意义上的最优解，但随机变量概率分布信息难以准确获取，且计算量大，另一方面传统静态鲁棒优化具有无需获取不确定参数精确概率分布的优点，但其调度决策结果略过于保守。

因而，考虑将自适应鲁棒优化应用于光储充系统调度研究，该方法能够实现调度策略对不确定性的实时调整，在一定程度上克服传统鲁棒优化的保守性。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出了一种光储充电塔自适应鲁棒日前优化调度方法，采用自适应鲁棒优化可以有效处理光储充系统不确定性，同时能够求解获取光储充系统日前鲁棒调度策略，合理分配电能以及备用容量，能够为充电塔调度人员提供决策依据。

技术方案：本发明提供了一种光储充电塔自适应鲁棒日前优化调度方法，包括以下如下步骤：

步骤1：以光储充电塔日运行总成本最小为目标，建立日前能量-备用协同优化调度模型；

步骤2：在步骤1的基础上考虑光伏出力及负荷不确定性对日前调度影响，以日前能量-备用协同优化调度和实时能量平衡调整分别为第一、二阶段决策，建立自适应鲁棒三层优化调度模型；

步骤3：采用代表性场景描述不确定性集合，引入辅助变量代替第二阶段最恶劣场景的运行成本，实现内层min-max问题的解耦，从而将自适应鲁棒三层优化调度模型转化为含有限数量场景的单层鲁棒优化模型；

步骤4：在步骤3的基础上，在实际光储充电塔系统中进行测试并求解；

进一步，所述步骤1包括以下步骤：

步骤101：考虑由充电设施、光伏系统、储能系统(energy storage system,ESS)融合后形成的光储充电塔系统，出力取期望值时作为系统基准场景，以光储充电塔基准场景的日运行成本最小为目标，由日前能量成本和备用容量成本组成，可表示如下：