一种考虑相关性的电热综合能源系统分布鲁棒优化方法

技术特征：
1.一种考虑相关性的电热综合能源系统分布鲁棒优化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：结合可再生能源机组出力和环境温度两种不确定参数，考虑不同可再生能源机组出力的相关性，以及可再生能源机组出力和环境温度的相关性，构建包含多种概率分布信息的模糊集；步骤2：引入辅助变量替代所述模糊集中的平方项，获得扩展模糊集；步骤3：在所述扩展模糊集的基础上，构建电热综合能源系统日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型；步骤4：采用仿射策略和二阶锥对偶理论，将所述电热综合能源系统日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型等价地转化为确定性的二阶锥规划模型；步骤5：对所述二阶锥规划模型进行求解，获得电热综合能源系统的优化调度决策。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述包含可再生能源机组出力和环境温度相关性的模糊集为：相关性的模糊集为：式中：f为模糊集；p为概率；r为不确定参数所有可能的情况；p(r)为不确定参数所有可能的概率分布；和分别为t时段可再生能源机组e和f出力的预测误差；为t时段环境温度的预测误差；w为和的不确定集；e
p
表示取期望值；和分别为和的方差；为的方差；为和的协方差；为和的协方差；和分别为的上限和下限；和分别为的上限和下限。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述扩展模糊集g为：
式中：g为扩展模糊集；为引入的辅助变量；为对应的扩展不确定集；和分别为分别为和的上限。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述电热综合能源系统日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型包括日前阶段模型和日内阶段模型；所述日前阶段模型的目标函数为：式中：x表示日前阶段预调度变量；w表示可再生能源机组出力和环境温度的预测误差，为随机变量；sup表示上确界；q(x,w)表示在给定日前预调度变量以及可再生能源机组出力和环境温度预测误差的情况下电热综合能源系统的调整成本，为日内阶段的目标函数；和分别为热电联产机组e的单位发电、上备用和下备用成本；为t时段热电联产机组e的电出力；和为t时段热电联产机组e的上备用和下备用容量；所述日前阶段模型的热电联产机组约束为：
式中：和分别为热电联产机组e的最大和最小电出力；为t-1时段热电联产机组e的电出力；和分别为t-1时段热电联产机组e的上备用和下备用容量；和分别为热电联产机组e的最大向上和向下爬坡率；所述日前阶段模型的能量枢纽约束为：所述日前阶段模型的能量枢纽约束为：式中：为t时段可再生能源机组e的出力；为t时段热泵e的输入电功率；和分别为t时段能量枢纽e的电和热出力；为热电联产机组e的热电比；cop
ehp
为热泵e的电热转化效率；所述日前阶段模型的电力系统约束为：所述日前阶段模型的电力系统约束为：v
j,t
＝v
i,t-(p
ij,t
r
ij
q
ij,t
x
ij
)/v0ꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)式中：为首端节点为j的电网支路集合；和分别为t时段电网节点j处的电源有功输出功率和无功输出功率；p
ij,t
和q
ij,t
分别为t时段电网支路i-j的有功和无功传输功率；p
jl,t
和q
jl,t
分别为t时段电网支路j-l的有功和无功传输功率；和分别为t时段电网节点j处的有功和无功负荷；v
i,t
和v
j,t
分别为t时段电网节点i和j处的电压幅值；r
ij
和x
ij
分别为电网支路i-j的电阻和电抗；v0为额定电压幅值；所述日前阶段模型的热力系统约束为：所述日前阶段模型的热力系统约束为：
式中：和分别为管道始端和末端与热网节点n相连接的热网管道集合；和分别为t时段热网节点n处的热源出力和热负荷；c
p
为水的比热容；和分别为t时段热网节点n处热源和热负荷的热水质量流率；和分别为t时段热网节点n处热水的入口和出口温度；和分别为热网节点n处楼宇的等效热容量和热损失系数；和分别为t和t-1时段热网节点n处楼宇的室内温度；t
ta
为t时段的环境温度；和分别为t时段热网管道p的热水始端和末端温度；λ
p
为热网管道p的传热系数；l
p
为热网管道p的长度；m
p,t
为t时段热网管道p的热水质量流率；为t时段热网节点n处热水的混合温度；e为自然常数；所述日内阶段模型的目标函数为：式中，y表示日内阶段调整变量；为t时段热电联产机组e的电出力调整量；为可再生能源机组e的弃风弃光成本；为t时段可再生能源机组e的弃风弃光量；为电网节点i处的切负荷成本；为t时段电网节点i处的切负荷量；所述日内阶段模型的热电联产机组调整量的约束为：所述日内阶段模型的能量枢纽调整量的约束为：所述日内阶段模型的能量枢纽调整量的约束为：所述日内阶段模型的能量枢纽调整量的约束为：式中：为t时段热泵e的输入电功率调整量；和分别为t时段能量枢纽e的电和热出力调整量；
所述日内阶段模型的电力系统调整量的约束为：所述日内阶段模型的电力系统调整量的约束为：所述日内阶段模型的电力系统调整量的约束为：所述日内阶段模型的电力系统调整量的约束为：式中：和分别为t时段电网节点j处的电源有功和无功输出功率调整量；和分别为t时段电网支路i-j的有功和无功传输功率调整量；和分别为t时段电网支路j-l的有功和无功传输功率调整量；为t时段电网节点j处的切负荷量；和分别为t时段电网节点i和j处的电压幅值调整量；所述日内阶段模型的热力系统调整量的约束为：所述日内阶段模型的热力系统调整量的约束为：所述日内阶段模型的热力系统调整量的约束为：所述日内阶段模型的热力系统调整量的约束为：所述日内阶段模型的热力系统调整量的约束为：所述日内阶段模型的热力系统调整量的约束为：式中：和分别为t时段热网节点n处的热源出力和热负荷调整量；和分别为t时段热网节点n处热水的入口和出口温度调整量；和分别为t和t-1时段热网节点n处楼宇的室内温度调整量；和分别为t时段热网管道p的热水始端和末端温度调整量；为t时段热网节点n处热水的混合温度调整量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用仿射策略和二阶锥对偶理论，将所述电热综合能源系统日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型等价地转化为确定性的二阶锥规划模型的步骤，包括：引入仿射策略，将日内阶段调整变量限定为不确定变量和辅助变量的线性仿射函数为：
式中：y
m,t
为日内阶段调整变量的统一形式；为日内阶段调整变量的统一形式；和为线性仿射函数的线性系数，为决策变量；将日前阶段模型、日内阶段模型、扩展模糊集和线性仿射函数表示为矩阵/向量形式；所述日前阶段模型的矩阵/向量形式为：ax≤b
ꢀꢀꢀꢀ
(39)式中：a为日前阶段模型的系数矩阵；b和c为日前阶段模型的向量；上标t表示转置；所述日内阶段模型的矩阵/向量形式为：ex ιy mw≤h
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(41)式中：e、i和m为日内阶段模型的系数矩阵；d和h为日内阶段模型的向量；所述扩展模糊集的矩阵/向量形式为：所述扩展模糊集的矩阵/向量形式为：式中：v为辅助变量的向量形式；j为扩展模糊集的系数矩阵；σ、w、和为扩展模糊集的向量；所述线性仿射函数的矩阵/向量形式为：y＝y
w
w y
v
v
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(44)式中：y
w
和y
v
为线性仿射函数的系数矩阵；根据扩展模糊集g的定义，将日前阶段模型的目标函数中的上确界sup问题表示为半无限优化问题，所述半无限优化问题的表达式为：限优化问题，所述半无限优化问题的表达式为：限优化问题，所述半无限优化问题的表达式为：
f(w,v)≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(49)式中：f(w,v)为w和v的联合概率密度函数；df(w,v)为f(w,v)的微分；α、β和γ为相应约束式的对偶变量；应用强对偶理论，将上述半无限优化问题转化为有限维的对偶问题，所述有限维的对偶问题的表达式为：minα γ
t
σ
ꢀꢀꢀꢀ
(50)γ≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(51)对于作为鲁棒约束的公式(52)，首先，将为线性仿射函数的公式(44)代入公式(52)，并根据表示为矩阵/向量形式的扩展模糊集的定义，将公式(52)改写为最恶劣情况的表达式：w≥w:δ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(54)2jw＝τ:η
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(56)v-1＝ψ:κ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(57)v 1＝ζ:π
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(58)(58)式中：τ、ψ和ζ为引入的辅助变量；δ、ε、η、κ、π、θ和ρ为相应约束式的对偶变量；其次，应用二阶锥对偶理论，将最恶劣情况的表达式(53)-(60)改写为对偶问题，表达式为：式为：式为：式为：δ≤0,ε≥0,ρ≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(65)对于同样作为鲁棒约束的公式(41)，首先，将线性仿射函数(44)代入公式(41)，并根据表示为矩阵/向量形式的扩展模糊集的定义，将公式(41)改写为最恶劣情况的表达式：
w≥w:δ
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(67)2jw＝τ:η
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(69)v-1＝ψ:κ
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(70)v 1＝ζ:π
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(71)(71)式中：(
·
)
k
表示矩阵/向量的第k行；τ
k
、ψ
k
和ζ
k
为引入的辅助变量；δ
k
、ε
k
、η
k
、κ
k
、π
k
、θ
k
和ρ
k
为相应约束式的对偶变量；其次，应用二阶锥对偶理论，将所述最恶劣情况的表达式(66)-(73)改写为对偶问题，表达式为：表达式为：表达式为：表达式为：δ
k
≤0,ε
k
≥0,ρ
k
≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(78)。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述二阶锥规划模型进行求解，获得电热综合能源系统的优化调度决策的步骤，包括：在gams或python通用建模软件中编写所述二阶锥规划模型，并采用通用建模软件中的cplex或mosek求解器求解所编的二阶锥规划模型，获得电热综合能源系统的优化调度决策。

技术总结
本申请涉及一种考虑相关性的电热综合能源系统分布鲁棒优化方法。该方法包括：通过结合可再生能源机组出力和环境温度两种不确定参数，考虑不同可再生能源机组出力的相关性，以及可再生能源机组出力和环境温度的相关性，构建包含多种概率分布信息的模糊集；引入辅助变量替代模糊集中的平方项，获得扩展模糊集；在扩展模糊集的基础上，构建电热综合能源系统日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型；采用仿射策略和二阶锥对偶理论，将电热综合能源系统日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型等价地转化为确定性的二阶锥规划模型；对二阶锥规划模型进行求解，获得电热综合能源系统的优化调度决策，提高了电热综合能源系统调度决策的可靠性和安全性。可靠性和安全性。可靠性和安全性。


技术研发人员：周亦洲 卫志农 孙国强 臧海祥 陈胜
受保护的技术使用者：河海大学
技术研发日：2022.04.29
技术公布日：2022/7/11