[发明专利]一种电-气综合能源分布鲁棒优化调度方法、装置

说明书

本发明公开了一种电‑气综合能源分布鲁棒优化调度方法、装置，所述方法包括：根据历史风电出力数据，通过Wasserstein距离构建基于经验分布的风电出力分布模糊集；对所述风电出力分布模糊集进行预处理；根据预处理后的所述风电出力分布模糊集，建立所述电‑气综合能源系统的优化调度模型；通过仿射规则与对偶定理求解所述优化调度模型，得到优化调度结果。该方法既将真实分布与经验分布进行了良好关联，又降低了优化调度模型的求解难度。

技术领域

本申请涉及综合能源系统优化调度领域，尤其涉及一种电-气综合能源分布 鲁棒优化调度方法、装置。

背景技术

在能源革命的大背景下，能源需求面临收益经济化、生产清洁化的挑战， 多能互补模式与新能源的引入解决了这一问题。随着多能互补模式的广泛落地， 电力系统逐渐向综合能源系统(IES,Integrated Energy System)转变，IES的远距离 输网为可同时输送电能和天然气两种能源的耦合网络，而配网则满足用户的电- 气-冷-热-氢等多种能源需求转换。与此同时，大规模不确定风电的引入为多能 互补网络带来了更大的挑战，面向现代综合能源系统的优化调度已经成为了一 个热门的研究课题。

随着可再生清洁能源的深入渗透，风电等不确定性为综合能源规划运行增 加了难度，其中，随机规划(SO Stochastic programming)方法是一种具有代表性 的处理方法，该方法已经被广泛应用在含不确定变量的机组组合、多能协同调 度、配电网规划等问题中，但随机规划要求提前确定随机变量的未知分布及其 精确参数，往往导致求解精度较低、时间较长。鲁棒优化(RO,Robust Optimization) 是针对以上问题现有的另一种主流求解方法，其仅需确定不确定集的边界范围， 通过筛选最恶劣不确定场景获得能适应所有不定情况的最优解，但求解结果往 往过于保守。最近，一种介于SO与RO之间的分布鲁棒(DRO,distributionally robust optimization)方法受到了广泛的关注，其结合了SO与RO两者的优点，该 方法不需要假设精确的概率分布且为求解质量良好的RO算法引入概率信息，可以获得同时满足经济性和保守性的解。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

目前DRO算法中主流的模糊集构建方法主要有矩估计、假设检验、聚类方 法，矩估计方法在样本集增大的过程中不定集分布存在不收敛的问题；假设检 验法未将真实分布于经验分布的关系解析化，解存在过保守性；聚类方法中聚 类因子目前没有一种较好的选取方法，同时往往无法转换为可以直接求解的问 题，存在运算时间过长的问题。总而言之，在现有面向综合能源系统调度的方 法中，要么无法将真实分布与经验分布进行良好关联，要么存在求解难度较大 的问题。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种电-气综合能源分布鲁棒优化调度方法、装 置，以解决相关技术中存在的无法兼顾低求解难度和将真实分布与经验分布进 行良好关联的技术问题。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种电-气综合能源分布鲁棒优化调度 方法，该方法应用于电-气综合能源系统中，包括：

根据历史风电出力数据，通过Wasserstein距离构建基于经验分布的风电出 力分布模糊集；

对所述风电出力分布模糊集进行预处理；

根据预处理后的所述风电出力分布模糊集，建立所述电-气综合能源系统的 优化调度模型；

通过仿射规则与对偶定理求解所述优化调度模型，得到优化调度结果。

进一步地，根据历史风电出力数据，通过Wasserstein距离构建基于经验分 布的风电出力分布模糊集，包括：

根据风电场历史数据，计算得到风电预测误差集；

根据所述风电预测误差集，构建经验分布；