融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法

本发明涉及电力系统，特别是一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法。

背景技术：

1、随着风电、光伏和可中断负荷等高波动资源大规模接入电力系统，短时运行调度面临更强的不确定性和更严格的网络安全约束。为了兼顾经济性与安全性，现有技术通常采用“先预测、后优化”的两阶段运行方式，即上游预测模型先给出可再生能源出力和负荷的预测区间，下游最优潮流模型再基于该区间执行鲁棒调度。可调鲁棒最优潮流（adjustable robust optimal power flow, aro-opf）能够在给定不确定集的条件下同时求取基准出力、备用安排和随不确定性变化的可调重调度策略，因此已成为处理电力系统运行不确定性的典型工具。

2、然而，现有预测模型大多仅以分位数损失、区间覆盖率或统计误差作为训练目标，预测得到的上下界被直接作为固定输入传递给调度模型，缺少来自下游调度结果的反向修正机制。即使预测误差指标较优，也不一定能够得到更好的调度结果。当系统中的线路约束、备用成本、弃风弃光代价以及越限风险对不确定集形状高度敏感时，单纯提高统计预测精度难以保证运行决策质量。因此，如何将概率预测与网络约束调度进行协调建模，使不确定边界能够在满足预测合理性的同时服务于鲁棒调度决策，已成为电力系统智能调度领域的重要发展方向。

3、现有技术主要存在以下问题：其一，预测模型与鲁棒调度模型相互割裂，预测得到的不确定区间无法根据下游调度成本和风险反馈进行修正；其二，传统鲁棒调度中的不确定集通常由经验设定或外部给定，难以针对具体网络约束和资源配置进行自适应塑形；其三，现有概率预测训练目标多关注统计指标，未能直接衡量调度经济性与运行风险；其四，在网络拥塞、备用紧张和可再生波动显著时，固定预测区间可能导致调度过度保守或风险暴露。上述问题直接影响电力系统鲁棒调度的经济性、可实施性和协调性，亟待解决。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法，提高电力系统协调调度的安全性和鲁棒性。

2、本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

3、根据本发明提出的一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法，包括：

4、步骤1、获取电力系统网络参数、可控发电机组运行参数及各节点历史净注入功率时序数据；

5、基于各节点历史净注入功率时序数据，构建基于多分位数回归的电力系统节点净注入功率概率预测模型，输出各节点净注入功率的下分位数、中位数和上分位数预测结果；

6、步骤2、将中位数预测结果作为节点净注入功率的标称值；

7、将上分位数预测结果与下分位数预测结果之差的一半作为节点净注入功率的不确定半径；

8、根据各节点净注入功率的标称值和不确定半径，参数化构造以各节点对应的标称值为中心、以对应的不确定半径为区间半宽的节点净注入功率不确定性集合；

9、步骤3、基于电力系统网络参数和可控发电机组运行参数，将节点净注入功率不确定性集合作为输入，在电力系统节点有功功率平衡、发电机组出力、备用容量及输电线路传输功率约束下，构建并求解可调鲁棒直流最优潮流模型，联合确定各可控发电机组的基准有功出力、上备用容量、下备用容量和仿射可调重调度策略；

10、在节点净注入功率发生容许扰动时，依据仿射可调重调度策略，在上备用容量和下备用容量范围内协调调整各可控发电机组的实时有功出力，形成电力系统协调调度策略，使电力系统在节点净注入功率不确定性集合内任一容许扰动下均满足节点有功功率平衡和输电线路安全运行约束。

11、作为本发明所述的一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法进一步优化方案，步骤1包括：

12、针对具有时序相关性的可再生能源出力和负荷数据，构建门控循环单元gru编码网络作为特征提取器；设输入历史特征序列为，其中，表示电力系统节点编号，表示输入历史特征序列中第 k 个位置的输入特征向量，t表示输入历史特征序列的长度，即历史时间窗内包含的时刻数；隐藏状态为，门控循环单元按照更新门、重置门和候选隐藏状态的递推关系完成时序编码，最终输出末时刻隐藏状态，并将末时刻隐藏状态作为潜在预测表征，即；

13、基于末时刻隐藏状态，分别训练下分位数、中位数和上分位数的预测头，得到第i个电力系统节点在时刻t的条件分位输出、和，、和分别为下分位数、中位数和上分位数预测结果；其中，为预设分位水平，取值位于0与0.5之间，下分位数预测值和上分位数预测值构成的预测区间对应的名义覆盖概率为。

14、作为本发明所述的一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法进一步优化方案，下分位数、中位数和上分位数预测头的训练过程包括：

15、在训练初始阶段，对于样本，定义分位水平下的预测残差，其中，表示当前预测头对应的分位水平，且；表示电力系统节点编号，表示预测时刻；表示用于预测第个电力系统节点在时刻净注入功率的历史输入特征序列；表示第个电力系统节点在时刻的净注入功率实际值，表示第i个电力系统节点在时刻t对应分位水平β的净注入功率分位数预测值；

16、采用分位数回归中的钉子球损失函数对下分位数、中位数和上分位数预测头进行预训练，分别以最小化为目标；其中，表示分位水平对应的钉子球损失函数；钉子球损失函数满足：当预测残差大于等于0时，取，当预测残差小于0时，取。

17、作为本发明所述的一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法进一步优化方案，步骤2中：

18、在获得下分位数、中位数和上分位数预测结果后，将中位数预测结果定义为节点净注入功率的标称值，并将区间半宽定义为节点净注入功率的不确定半径，从而将节点净注入功率的取值区间表示为。

19、作为本发明所述的一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法进一步优化方案，步骤3中，节点净注入功率不确定性集合及可调鲁棒直流最优潮流模型具体为：

20、设输电网络节点集合为n，线路集合为l，可控发电机组集合为g，将存在预测驱动节点净注入功率不确定性的电力系统节点组成不确定节点集合，且；将各不确定节点在时刻 t 的标称值和区间半宽分别组成标称净注入功率向量 和不确定半径向量，表示节点净注入功率相对于标称值的偏差向量，则节点净注入功率实现向量；节点净注入功率不确定性集合具体为盒型不确定集；为维数为 的实数向量空间，其中，表示不确定节点集合 中包含的节点数量；

21、基于盒式节点净注入功率不确定性集合，在满足节点有功功率平衡、可控发电机组有功出力上下限、备用容量及输电线路传输功率约束的条件下，建立设置有可再生能源弃电变量的两阶段可调鲁棒直流最优潮流模型，两阶段可调鲁棒直流最优潮流模型的两阶段决策过程包括：第一阶段求解基准发电出力、上备用、下备用和仿射可调重调度系数矩阵，形成扰动实现前的计划调度方案；第二阶段针对任一，采用仿射可调重调度策略，将各可控发电机组的实时有功出力调整为，为可控发电机组的实时有功出力。

22、作为本发明所述的一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法进一步优化方案，在可调鲁棒直流最优潮流模型之后构建任务评价层；

23、任务评价层接收可调鲁棒直流最优潮流模型在时刻 t 输出的最优调度决策，并获取时刻t的实际预测误差，实际预测误差为偏差向量的观测实现；包括基准出力、备用安排和仿射可调重调度策略参数；基于和，依据仿射可调重调度策略计算各可控发电机组的实时有功出力，并进一步计算输电线路实际潮流及线路潮流越限量；

24、基于实时有功出力、输电线路实际潮流和线路潮流越限量，构造任务评价代价；任务评价代价由经济运行成本项和运行风险项组成，经济运行成本项包括发电成本、备用成本和可再生能源弃电成本，运行风险项为线路潮流超过上限时的越限量惩罚；并设置风险权重，风险权重用于权衡经济运行成本项和运行风险项。

25、作为本发明所述的一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法进一步优化方案，还包括：基于节点净注入功率概率预测模型、可调鲁棒直流最优潮流模型和任务评价层，构建半端到端后训练机制，半端到端后训练机制用于通过可微优化层依次执行概率预测、鲁棒调度和任务评价，并仅对节点净注入功率概率预测模型的模型参数进行反向更新；包括：

26、在完成节点净注入功率概率预测模型针对下分位数、中位数和上分位数的初始训练后，将节点净注入功率概率预测模型与可调鲁棒直流最优潮流模型通过可微优化层连接，形成半端到端协调决策模型；将标称净注入功率向量和不确定半径向量组成时刻 t的不确定性集合参数，并将不确定性集合参数输入可调鲁棒直流最优潮流模型；将可调鲁棒直流最优潮流模型重写为参数化凸二次规划：，满足，；

27、其中， 为可调鲁棒直流最优潮流模型等价凸二次规划的决策变量向量，表示二次项系数矩阵，表示线性成本系数向量，表示等式约束系数矩阵；、和表示随不确定性集合参数变化的约束系数矩阵或向量；上标t为转置；将最优调度决策和时刻 t的实际预测误差输入任务评价层，得到任务评价代价；

28、构建综合任务损失，综合任务损失包括任务评价代价项、仿射可调重调度矩阵正则项和辅助钉子球损失项，其表达式为：

29、 ；

30、其中， 表示综合任务损失，表示仿射可调重调度矩阵正则项的权重；表示辅助钉子球损失项的权重；表示仿射可调重调度矩阵的一范数，表示不确定节点集合，表示第i个电力系统节点在时刻t的辅助钉子球损失；辅助钉子球损失由下分位数预测值、中位数预测值和上分位数预测值对应的钉子球损失之和构成，其表达式为：

31、；

32、其中，表示第i个电力系统节点在时刻t的净注入功率实际值；、和分别表示所述节点净注入功率概率预测模型输出的第i个电力系统节点在时刻t的下分位数预测值、中位数预测值和上分位数预测值；、和分别表示对应分位水平下的钉子球损失函数；对于任一分位数水平和对应的预测残差，钉子球损失函数为：，为分位水平对应的钉子球损失函数；

33、基于综合任务损失，利用参数化凸二次规划的卡罗需-库恩-塔克kkt最优性条件进行隐式微分，求取最优调度决策关于不确定性集合参数的灵敏度，依据链式法则计算综合任务损失关于节点净注入功率概率预测模型参数的梯度，并根据梯度更新节点净注入功率概率预测模型的模型参数。

34、作为本发明所述的一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法进一步优化方案，半端到端后训练机制中的模型参数更新包括：

35、在每次模型参数更新中，从各节点历史净注入功率时序数据中选取一批节点净注入功率训练样本，构成一个小批量，功率训练样本包括电力系统各节点在预测时刻之前的预设时间窗内的历史净注入功率序列，以及对应预测时刻的净注入功率实际值；将历史净注入功率序列输入节点净注入功率概率预测模型，得到电力系统各节点的下分位数、中位数和上分位数预测值，根据中位数预测值确定标称净注入功率向量，并根据上分位数预测值与下分位数预测值之差的一半确定不确定半径向量，组成不确定性集合参数，并将不确定性集合参数输入可调鲁棒直流最优潮流模型求得最优调度决策；

36、将最优调度决策和对应预测时刻的节点净注入功率实际值与标称净注入功率向量之间的实际预测偏差输入任务评价层，得到任务评价代价，并按照综合任务损失的计算方式计算所述综合任务损失；利用所述参数化凸二次规划的kkt最优性条件进行隐式微分，并根据所得梯度更新节点净注入功率概率预测模型的模型参数；

37、将节点净注入功率概率预测模型经初始训练得到的模型参数作为初始参数，计算小批量对应的综合任务损失关于模型参数的梯度，并采用随机梯度下降算法或自适应梯度优化算法，迭代更新节点净注入功率概率预测模型的模型参数。

38、作为本发明所述的一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法进一步优化方案，还包括执行在线协调调度：

39、在实际运行阶段，首先将当前调度时刻之前预设时间窗内的电力系统各节点历史净注入功率时序数据输入节点净注入功率概率预测模型，输出未来一步或滚动时域内各不确定节点的分位预测结果，并生成标称净注入功率向量和不确定半径向量；其次，将标称净注入功率向量和不确定半径向量输入可调鲁棒直流最优潮流模型，求得基准出力计划、备用容量安排和仿射可调重调度系数矩阵；最后，在实时运行过程中，获取节点净注入功率相对于所述标称值的偏差向量，并按照确定各可控发电机组的实时有功出力。

40、作为本发明所述的一种融合概率预测与可调鲁棒优化的电力系统协调调度方法进一步优化方案，步骤2中，构建基于分位数预测结果的不确定性参数化模块，通过不确定性参数化模块，将中位数预测结果作为节点净注入功率的标称值。

41、本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

42、（1）通过将电力系统节点净注入功率概率预测与可调鲁棒直流最优潮流相结合，依次形成标称净注入功率、不确定半径、基准发电出力、备用容量和重调度策略，实现预测结果与电力系统调度决策之间的协同，减少传统先预测、后调度方式中预测目标与实际调度需求不一致的问题。

43、（2）通过联合确定基准发电出力、上备用、下备用和仿射可调重调度系数矩阵，使各可控发电机组能够根据节点净注入功率偏差协调调整实时有功出力，并在容许不确定性范围内满足系统功率平衡、机组出力、备用容量和输电线路潮流约束，提高电力系统协调调度的安全性和鲁棒性。

44、（3）通过任务评价层根据节点净注入功率实际值相对于标称值的偏差，评价调度决策的运行代价和约束执行情况，并将评价结果反馈至概率预测模型，使概率预测结果能够适应基准出力安排、备用容量配置和实时重调度需求，提高电力系统协调调度的经济性与可行性。

45、（4）在实时运行过程中，通过预先求得的仿射可调重调度策略，根据节点净注入功率相对于标称值的偏差协调调整各可控发电机组的实时有功出力，实现对可再生能源波动和负荷变化的在线响应，提高基准调度计划与实时运行状态之间的协调能力。

46、（5）通过在综合任务损失中保留辅助钉子球损失项和仿射可调重调度系数矩阵正则项，在面向电力系统调度目标优化概率预测模型的同时，维持节点净注入功率预测区间的统计校准，并抑制仿射可调重调度系数过大，避免仅采用任务评价代价训练导致预测区间过度收缩或偏离预设置信水平，从而兼顾协调调度的经济性、约束可行性和调度响应稳定性。