[发明专利]计及生产不确定性的流程工业灵活性可调鲁棒监测方法

权利要求书

1.一种计及生产不确定性的流程工业灵活性可调鲁棒监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

根据工业供能系统及其生产过程和电力系统交互的过程机理，构建了考虑生产约束的多能源耦合模型，以监测流程工业的能源系统运行过程中的状态变化，并进一步监测系统灵活性；

分析电力系统的运行灵活性特征，将灵活性分为向上调节的灵活性和向下调节的灵活性，并分析工业供能系统的不确定参数对灵活性边界的影响；

提取与调频服务需求相应的灵活性监测指标用于监测能源系统灵活性调控能力，为运行人员监测流程工业的能源系统的灵活性能力及提供灵活性服务的潜在成本提供了依据；

基于狄利克雷混合过程模型，构造流程工业供能系统中不确定参数的狄利克雷分布，并采用变分推断方法对不确定参数进行采样并完成聚类，针对不同的不确定数据聚类，分别描述其边界，最终取并集获得流程工业供能系统的数据驱动的不确定集；

提出可调鲁棒优化框架求解所提出的灵活性监测指标，针对含有不确定集的鲁棒优化公式进行鲁棒对偶变换，并引入一保守性因子来调节鲁棒优化的保守度，最终变换成一可用商业求解器直接求解的确定性优化问题。

2.根据权利要求1所述的一种计及生产不确定性的流程工业灵活性可调鲁棒监测方法，其特征在于，所述提出可调鲁棒优化框架求解所提出的灵活性监测指标，针对含有不确定集的鲁棒优化公式进行鲁棒对偶变换，并引入一保守性因子来调节鲁棒优化的保守度，最终变换成一可用商业求解器直接求解的确定性优化问题具体为：

根据实际电力辅助服务市场规则内的惩罚机制，确定鲁棒优化保守度因子大小；验证系统自身爬坡率是否满足相应种类辅助服务需求；

利用已有优化求解器对鲁棒优化问题求解可得系统瞬时可调容量P_up和P_down；

根据灵活性监测指标中响应速度与持续时间可对P_up和P_down进行修正，如下式所示：

式中，F_up(t₀,T_d)和F_down(t₀,T_d)分别为在给定服务时间点t₀及服务持续时间T_d的系统上调和下调的灵活性可调度幅值；T_r为汽轮机出力达到满足灵活性需求运行点所需要的时间；

依据服务成本指标评估提供灵活性服务的潜在成本，监测灵活性服务环节中成本的影响因素，支持服务提供商在辅助服务市场中的投标决策。

3.根据权利要求1所述的一种计及生产不确定性的流程工业灵活性可调鲁棒监测方法，其特征在于，所述基于狄利克雷混合过程模型，构造流程工业供能系统中不确定参数的狄利克雷分布，并采用变分推断方法对不确定参数进行采样并完成聚类，针对不同的不确定数据聚类，分别描述其边界，最终取并集获得流程工业供能系统的数据驱动的不确定集具体为：

采集流程工业供能系统中的随机参数，随机参数服从狄利克雷过程，表述如下：

G～DP(α,G₀)

(G(A₁),...,G(A_r))～Dir(αG₀(A₁),...,αG₀(A_r))

式中：G为随机参数的离散分布；DP为狄利克雷过程；α为浓度参数；G₀为代表离散数据特征的基分布；(A₁,...,A_r)为一固定分区；G(A₁),...,G(A_r)为离散分布在各分区上的测度；Dir为狄利克雷分布；αG₀(A₁),...,αG₀(A_r)为基分布在各区间上的测度；

针对变分推断过程获得的多个数据聚类，基于后验预测分布，分别构造描述边界的基本不确定集，最终的数据驱动不确定集是这些基本不确定集的并集，表述如下：

式中：U为数据驱动不确定集；U_k为各个数据聚类的基本不确定集，K为基本不确定集个数；δ为不确定数据；μ_k为不确定数据均值；Φ_k为多类不确定数据之间的协方差矩阵；u表示一个正交化的椭球空间，||u||₂为其2-范数；Π为空间预算。