[发明专利]基于块坐标下降法的多能源枢纽管理的鲁棒方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于块坐标下降法的多能源枢纽管理的鲁棒方法及系统，包括构建能源中心模型；基于所述能源中心模型构建基于确定性激励的综合需求响应模型；对所述综合需求响应模型进行鲁棒求解，以获得最优解；基于所述最优解管理多能源枢纽；该方法所提出的模型考虑了IBDR和PBDR方案，同时受到不确定性的影响；该方法中采用块坐标下降法，利用一阶泰勒级数求解极值问题；该方法使用BCD而不是对偶理论，使基于资源的整数变量表征成为可能，而且由于没有对偶性，拉格朗日乘子被消除。

技术领域

本发明涉及能源枢纽系统技术领域，具体涉及一种基于块坐标下降法的多能源枢纽管理的鲁棒方法及系统。

背景技术

需求响应(DR)是以价格为基础(PBDR)和激励为基础(IBDR)的方案为特征，随着能源枢纽系统(EHS)的发展，作为不同能源基础设施和网络参与者之间的接口，引入了一种新的需求响应(DR)愿景，称为“综合需求响应(IDR)”；使用EHS中的能量转换和存储设施，IDR可以很容易地使客户积极参与容灾计划成为可能，即使是在不可削减的负载下；使用IDR可以在EHS输入端口将消耗的能量转换为其他形式的能量，使用热电联产(CHP)或微型涡轮机等转换器元件，或通过存储系统消耗存储的能量；因此，从上级电网的角度来看，EHS输入端口消耗的能源是均衡的，而EHS输出端口的实际能源需求则得到了不间断的满足。

在最近的文献研究中，提出了一个基于激励的IDR模型，融合了EHS中不同能量载体之间的复杂相互作用；然而，采用的IDR模型是基于传统的非线性EHS模型，没有进行不确定性表征方法；为获得针对不确定性的免疫解，采用随机规划(SP)方法对EHS运行中的不确定性源进行建模；在文献的IDR模型中，利用SP表征风速的不确定性，然而，文献中的SP方法在它们的模型中没有考虑任何IDR；虽然在文献中考虑了IDR，但所实施的SP方法面临两个主要挑战，包括缺乏易于处理的方法学和需要不确定参数的完整分布知识，这在实践中可能不容易获得。

因此，鲁棒优化(RO)技术作为一种易于处理的方法，消除了对不确定参数的完全分布知识的需要，最近被开发并应用于EHS操作；但是对偶理论的使用限制了RO在描述资源分配混合整数模型方面的应用范围，这是因为混合整数模型的对偶通常是弱的、不可处理的和复杂的；因此，在RO中没有二进制变量可以建模用于追索权决策；当二进制变量(如存储充放电状态)需要时，这个问题变得更加重要，在不确定性实现后作为追索决定获得；而在文献的研究中，在不确定性实现之前就得到了转炉的启动决策和存储充放电状态，便于第二阶段问题中对偶理论的实施；在文献中，考虑了一个简化模型，利用对偶理论求解能源枢纽运行问题。

因此，目前的IDR研究只对PBDR方案进行了建模，没有研究对EHSs(即能源集成和存储)在存在不确定性的情况下执行IBDR方案的套利能力进行建模；一些研究在其多能量管理模型中考虑了不确定性表征方法，但没有建立IBDR模型；尽管PBDR计划在今天的许多能源系统中有很强的应用，但由于基于激励的IDR尚未在这一背景下得到彻底研究；而且在不确定性建模方面，基于场景的模型和SP模型都存在求解难处理和不精确的问题，这是由于需要对不确定参数的完整分布知识和大量的场景(在实践中不适用)；因此，需要进一步的不确定性建模方法来绕过场景生成的需要。

尽管与基于场景的模型和SP模型相比RO具有优势,但是由于使用对偶理论在解决内部的极大极小问题，使以前的RO模型在文献中没有模型二进制变量如EHS转换器的开/关状态和存储充电/放电状态追索权的决定。

发明内容

针对上述问题，本发明的第一个目的是提出一种基于块坐标下降法的多能源枢纽管理的鲁棒方法，该方法所提出的模型考虑了IBDR和PBDR方案，同时受到不确定性的影响；与基于场景的模型和SP模型相比，它不需要生成不确定性场景的分布知识；此外，该方法中采用块坐标下降法(BCD)，利用一阶泰勒级数求解极值问题；该方法使用BCD而不是对偶理论，使基于资源的整数变量表征成为可能，而且由于没有对偶性，拉格朗日乘子被消除。