[发明专利]基于储能规划的配电网韧性提升方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种基于储能规划的配电网韧性提升方法，其特征在于，所述方法包括：

构建配电网在极端天气下的随机故障场景集；

基于所述随机故障场景集，以所述配电网的储能投资总成本与极端天气下的负荷损失总成本之间的和最小为规划目标，构建两阶段鲁棒优化模型；

将所述两阶段鲁棒优化模型的矩阵形式转换为主问题模型和子问题模型，迭代求解所述主问题模型和所述子问题模型以得到所述配电网的目标储能规划结果；其中，所述目标储能规划结果包括为储能设备所规划的位置分布、容量以及功率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建的两阶段鲁棒优化模型为：

min(C_annual,ESS+βmax min P_annual,Loss)

上式中，C_annual,ESS为每年的储能投资总成本，βmax min P_annual,Loss为负荷损失总成本，β为每年的负荷损失与经济的转化系数，P_annual,Loss为极端天气下每年的负荷损失。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，两阶段鲁棒优化模型的矩阵形式为：

上式中，H为储能规划的决策集，x为主问题的决策变量，S为随机故障场景集，s为S中的任意一个随机故障场景，F为储能规划和随机故障场景确定下的系统变量决策集，y1和y2为子问题的决策变量，a、b1、b2分别为对应决策变量的系数向量，A、B、C、D1、D2、E、F1、F2均为系数矩阵，d、e、f均为约束中的常数向量；

两阶段鲁棒优化模型的矩阵形式经转换后的主问题模型为：

上式中，η为向主问题中添加的辅助变量，用于指示子问题的结果；m指示第m次迭代，n为总迭代次数，y₁^m和y₂^m为第m次迭代过程中增加的变量，s^m为在第m次迭代过程中，子问题中求得的损失负荷最多的随机故障场景；

两阶段鲁棒优化模型的矩阵形式经转换后的子问题模型为：

上式中，x^*为求解得到的主问题的决策变量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述迭代求解所述主问题模型和所述子问题模型以得到所述配电网的目标储能规划结果，包括：

初始化主问题的最优解下界为负无穷，子问题的最优解上界为正无穷，迭代次数m为0；

在第m次迭代时，求取所述主问题模型的第一最优解，并基于所述第一最优解更新所述最优解下界；

根据取得所述第一最优解时主问题的决策变量x更新储能规划结果；

求取所述子问题模型的第二最优解，并基于所述第二最优解更新所述最优解上界；

判断所述最优解上界与所述最优解下界之间的上下界差值是否小于预设的差值阈值，若所述最优解上界与所述最优解下界之间的上下界差值是否大于或等于预设的差值阈值，则更新损失负荷最多的随机故障场景，令m＝m+1，返回执行所述在第m次迭代时，求取所述主问题模型的第一最优解，并基于所述第一最优解更新所述最优解下界的步骤及后续步骤；

若所述最优解上界与所述最优解下界之间的上下界差值小于预设的差值阈值，则输出当前更新后的储能规划结果作为所述目标储能规划结果。