CN110061528B - 一种气电联合系统日前鲁棒调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种气电联合系统日前鲁棒调度方法。该方法收集各个元件的技术参数，找到风电出力在其波动范围内的都能满足系统运行安全性和经济性的变量决策方案。本发明通过日前制定火电机组开机方案，并进行可行性校验以保证该机组开机方案能够应对风电不确定性；采用C&CG算法求解该气电联合系统日前鲁棒调度问题：求解决策日前开机方式，校验所得到的开机方式，若不满足风电场景则返回风电场景生产新的相关约束，迭代得到所有风电场景下均能满足机组运行约束的开机方式。本发明考虑高比例风电接入后由风电的不确定性和波动性对日前调度产生的影响，考虑天然气的动态过程和气电联合系统双边能量转换关系，提高了系统运行灵活性、安全性和经济性。

Description

一种气电联合系统日前鲁棒调度方法

技术领域

本发明涉及电气工程领域，更具体地，涉及一种气电联合系统日前鲁棒调度方法。

背景技术

随着煤炭、石油等化石能源的日益减少，风能、光能等可再生能源受到越来越多的关注。世界各国都在大力推进风电的开发，但是随着系统中接入风电比例越来越大，风电出力的预测误差和波动性无疑对日前机组组合带来了巨大的挑战，具体体现在风电出力的预测误差较大，而在当前电力系统的背景下，具有出力水平和起停状态调整缓慢特征的火电机组仍在电网电源中占有显著比重，当前火电机组的出力状态会很大限度地制约未来长时间尺度的出力调整范围。如何有效地克服风电场出力的不确定性，保证系统安全运行的同时，保证系统高效经济运行成为调度人员亟需解决的难题。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于解决由于风电出力波动性和随机性影响导致的日前机组组合不准确，系统不能及时调整的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种气电联合系统日前鲁棒调度方法，包括以下步骤：

确定气电联合系统中各元件的参数，所述气电联合系统的元件包括：火电机组、燃气机组、电转气机组、风电机组、交流电网以及天然气网络；

确定气电联合系统日前鲁棒调度模型主问题的目标函数，所述主问题目标函数与火电机组运行费用、燃气机组运行费用、电转气机组运行费用以及电转气机组收益有关；

确定所述调度模型主问题的约束条件，所述约束条件包括：电功率平衡约束、燃气机组运行约束、电转气机组运行约束以及天然气系统状态约束，所述电功率平衡约束考虑火电机组的功率、燃气机组的功率、风电机组的功率、电转气机组功率以及负荷；

基于所述主问题的约束条件求解调度模型的主问题，得到火电机组开机方式，对求解得到的开机方式基于所有风电场景出力进行可行性子问题校验，确定所述调度模型子问题的目标函数，所述调度模型子问题需满足添加火电机组松弛变量的火电运行约束；

根据可行性子问题的目标函数判断由主问题求解得到的火电机组开机方式下，所有风电场景是否均可满足气电联合系统约束，若不满足，则存在风电场景不满足系统约束，重新求解主问题，得到排除前一种开机方式下的新的火电机组开机方式，重新进行可行性子问题校验，直到得到满足所有风电场景的火电机组开机方式。

可选地，所述气电联合系统日前鲁棒调度模型的目标函数为气电联合系统运行费用，包括火电机组运行费用、燃气机组运行费用及电转气机组运行费用，并扣除电转气机组收益；采用分段线性函数对火电机组的费用进行线性化，得以下目标函数：

式中，N_g为火电机组台数，N_gas为燃气机组台数，N_p2g为电转气机组台数；

为火电机组i在t时刻的煤耗费用，c^coal为标准煤当月实时价格，C_sui,t为火电机组i在t时刻的开机费用，C_sdi,t为火电机组i在t时刻的停机费用；

为燃气机组i在t时刻的耗气量，

为燃气机组i在t时刻对应的气价，

为燃气机组i在t时刻的发电功率，

为燃气机组i在t时刻的二次项成本系数；

为电转气机组i在t时刻的产气量，

为电转气机组i在t时刻对应的气价，

为电转气机组i在t时刻的用电功率，

为电转气机组i在t时刻的二次项成本系数；T表示系统的优化时段。

可选地，所述电功率平衡约束为：

式中，

为风电机组i在t时刻的风电功率，

为负荷j在t时刻的负荷功率，L表示负荷总数。

可选地，所述燃气机组运行约束为：

式中，P_i ^gas,max为燃气机组i的出力上限，

为燃气机组i的气-电转化效率，

为燃气机组i在t时刻的耗气量。

可选地，所述电转气机组运行约束为：

式中，P_i ^p2g,max为电转气机组i的功率上限，

为电转气机组i的转化效率，

为电转气机组i在t时刻的产气量。

可选地，所述天然气系统状态约束为：

式中M_Dk,t为t时刻节点k的天然气负荷质量流量，包括燃气机组电站耗气与电转气机组电站产气，M_Eik,t为t时刻末端为节点k的管道的天然气质量流量，M_Fkj,t为t时刻始端为节点k的管道的天然气质量流量；

源节点气压约束为：p_i,t＝p_si,0,i∈源节点；

节点气压上下限余数：

式中，p_i,t为t时刻节点i的气压，p_si,0为源节点恒定气压。

可选地，所述约束条件还包括：电力系统支路容量约束、火电机组运行约束、最小启停时间约束、火电煤耗松弛约束以及火电启停费用松弛约束。

可选地，可行性子问题校验需满足如下公式：

s.t.Gx+Mw+Eu^*≤h

式中，x为可行性子问题优化变量，包括火电机组出力、燃气机组出力、电转气机组出力以及辅助变量s，w为随机变量，在此模型中代表风电机组随机出力，w为随机变量的下限，

为随机变量的上限，b为目标函数系数列向量，对应辅助变量s的系数为1，其余均为0，h为常数，G、M、E分别表示x、w、u*的系数。

可选地，所述火电运行约束为：

式中，

为松弛变量，

为对应随机风电场景下的火电机组i在t时刻的出力，

为火电机组i在t时刻第k种松弛变量，

为火电机组i的最大上爬坡功，

为火电机组i的最大下爬坡功率，P_i ^g,max为火电机组出力上限，P_i ^g,min为火电机组出力下限，

为火电机组i的最大开机功率，

为火电机组i的最大停机功率，

为火电机组i在t时刻的最优开机方式，0代表停机，1代表开机；

若所有松弛变量s为0，说明在所得开机方式下，所有风电场景均可满足气电联合系统约束；若存在松弛变量s不为0，说明存在风电场景不满足气电联合系统约束。

可选地，采用列C&CG算法求解气电联合系统日前鲁棒调度问题，具体包括如下步骤：

步骤1，在预测场景下，求解调度模型目标函数，得到火电机组的初始开机方式u^*0，并令r＝0，r表示算法迭代次数；

步骤2，将火电机组的初始开机方式

带入可行性子问题校验，求解得到目标函数

步骤3，如果

则火电机组开机方式

下，所有风电场景均满足系统运行约束，终止循坏得到系统调度结果；否则，设置r＝r+1，且得到可行性子问题中不满足系统约束的风电场景w^r，生成新的风电场景出力约束：Gp+Mw^r+Eu≤h，p表示下一次迭代计算的可行性子问题优化变量，u表示下一次迭代计算的火电机组开机方式；

步骤4，将新的风电场景出力约束代入主问题求解，得到新的火电开机方式

并返回步骤2。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：

本发明充分考虑了高比例风电接入后由于风电的不确定性和波动性对日前调度产生的影响，同时加入燃气机组和P2G(电转气)电站，考虑天然气的动态过程和气电联合系统双边能量转换关系，大大提高了系统运行的灵活性，有利于解决风电出力随机性和波动性带来的系统运行安全性隐患，有助于减小系统运行成本，提高电力系统运行的安全性和经济性。

采用本发明提出的气电联合系统日前鲁棒调度方法对气电联系系统进行调度，当风电实际出力与预测出力相差较大时，我们的系统依然能够正常运行，大大提高了系统运行的安全性和经济性。

本发明采用C&CG算法调度，大大加快计算速度，减少计算复杂性。因为风电的实际值是和预测值会有出入的，如果直接计算，将所有风电场景考虑，约束会非常多，求解非常困难。因此本发明先将主问题的风电约束限定为只考虑我们预测场景的风电，这样风电场景就一个，得到一个日前的开机方式。然后代入子问题验证是否可行，子问题中是所有的风电场景。若子问题验证不成功，说明至少有一条风电场景不满足，将这个风电场景的约束生成，添加到主问题约束中，重新求解主问题，这样求解出来的开机方式就排除了上一次不满足要求的开机方式。依次循环，直到子问题验证成功，这样就说明主问题求出来的开机方式满足所有风电场景。

附图说明

图1本发明提供的气电联合系统日前鲁棒调度方法流程图；

图2本发明提供的具有39节点的电力系统；

图3本发明提供的具有27节点的天然气系统；

图4本发明提供的基于C&CG算法调度的流程图；

图5本发明提供的基于气电联合系统日前鲁棒调度方法调度的风电鲁棒区间示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

需要说明的是，天然气作为一种清洁能源，可减少煤和石油的用量，并且天然气燃烧后产生CO₂和H₂O，不产生污染环境的SO₂，可以改善环境，更重要的是，燃气机组具有输出范围广、调整迅速的特点，若在系统中加入燃气机组和P2G(电转气)电站，利用燃气机组调整迅速的特点，可以大大提高系统运行的灵活性，有助于改善风电出力的不确定性和波动性对系统的冲击对日前调度进行合理的决策产生重要而深远的影响。

图1为本发明实施例提供的一种气电联合系统日前鲁棒调度方法流程图，本实例以39节点电力系统与27节点天然气系统组成的气电联合系统进行分析，如图2、图3所示。该系统共有6台燃煤机组，2台燃气机组，2个风电机组，2台P2G机组。电力系统节点32、33通过燃气机组与天然气系统节点13、22相连，电力系统节点17、22通过P2G机组与天然气系统节点27、8相连。

如图1所示，本实例的主要步骤包括如下：

步骤1：收集所研模型系统中各元件经济技术参数

所述模型系统各元件包含交流电网、联络线、火电机组、燃气机组、电转气机组以及风电机组。

各元件参数含：

1)交流电网节点个数N_b，节点有功负荷P_d；

2)交流电网线路条数N_l，线路首末端节点编号，线路电抗标幺值x；交流电网节点m与节点n之间传输功率上限C_mn，系统基准容量S_b；

3)火电机组所在节点编号，火电机组出力上下限P^g,max和P^g,max，最大上下爬坡率R^U和R^D，火电机组最小开停机时间T^U和T^D，火电运行成本F^g，火电机组开停机费用系数，(见表1)，标准煤实时价格c^coal(此处设为500)；

表1火电机组参数

4)风电机组所在节点编号，风电机组出力P^w；

5)燃气机组所在节点编号，燃气机组的出力上限P^gas,max，燃气机组的气-电转化效率η^gas，(见表2)，燃气机组的气价c^gas(此处为500)，燃气机组的二次项成本系数B^gas(此处为1)；

6)电转气机组所在节点编号，电转气机组的功率上限P^p2g-max，电转气机组的转化效率η^p2g，(见表2)，电转气机组对应的气价c^p2g(此处为500)，电转气机组的二次项成本系数B^p2g(此处为1)；

表2燃气机组与p2g机组参数

节点	出力下限/MW	出力上限/MW	效率
				32	0	200	1.8MW/(kg/s)
33	0	200	1.6MW/(kg/s)
				17	0	120	0.10kg/s/MW
22	0	120	0.15kg/s/MW

7)天然气网络参数。

步骤2：确定气电联合系统日前鲁棒调度模型的目标函数

所提气电联合系统日前鲁棒调度模型的目标函数为气电联合系统运行费用，包括传统火电机组运行费用、燃气机组运行费用及电转气机组运行费用，并扣除电转气收益，以上费用均为在期望风电场景下的机组运行费用。采用分段线性函数对火电机组的费用进行线性化，得以下目标函数：

式中，N_g为传统火电机组台数，N_gas为燃气机组台数，N_p2g为电转气机组台数；

为火电机组i在t时刻的煤耗费用，C_sui,t为火电机组i在t时刻的开机费用，C_sdi,t为火电机组i在t时刻的停机费用；

为燃气机组i在t时刻的发电功率，

为燃气机组i在t时刻的耗气量，

为燃气机组i在t时刻对应的气价，

为燃气机组i在t时刻的二次项成本系数；

为电转气机组i在t时刻的用电功率，

为电转气机组i在t时刻的产气量，

为电转气机组i在t时刻对应的气价，

为电转气机组i在t时刻的二次项成本系数，c^coal为标准煤当月实时价格。

步骤3：确定气电联合系统日前鲁棒调度方法主问题的约束条件

1)电功率平衡约束：

式中

为风电场i在t时刻的风电功率，

为负荷j在t时刻的负荷功率。

2)电力系统支路容量约束：

式中C_mn为节点m与节点n之间传输功率上限，

为电力系统火电机组节点注入功率与支路潮流功率关系矩阵，

为电力系统燃气机组节点注入功率与支路潮流功率关系矩阵，

为电力系统电转气机组节点注入功率与支路潮流功率关系矩阵，

为电力系统风电场节点注入功率与支路潮流功率关系矩阵，

为电力系统负荷节点注入功率与支路潮流功率关系矩阵。

3)火电机组运行约束：

式中u_i,t为火电机组i在t时刻的开停机状态，为0-1变量，其中0代表停机，1代表开机，

为火电机组i的最大上爬坡功率，

为火电机组i的最大下爬坡功率，

为火电机组i的最大开机功率，

为火电机组i的最大停机功率。式(4)为火电机组i出力上下限约束，式(5)为机组i上爬坡约束，式(6)为机组i下爬坡约束，式(7)为火电机组i开机时刻最大功率约束，式(8)为火电机组i停机时刻最大功率约束。M为较大常数，为保证涉及机组停机时刻时机组爬坡约束恒成立，以及火电机组开机状态下机组最大启停功率约束恒成立。

4)最小启停时间约束：

式中T_i ^U为机组i需要维持的最小开机时间，T_i ^D为机组i需要维持的最小停机时间。仿真时段初期的最小启停时间约束需要结合机组初始开停机状态进行约束，若机组在初始时刻t＝0为开机状态，则最小启停约束如下：

u_i,t≤u_i,t-1 t≤T_i ^D (12)

式中T_i ^U0为机组i在仿真时段之前已经启动的时长，式(12)为退化后的最小停机时间约束，保证在前T_i ^D内机组不能重新开机。

若机组在初始时刻t＝0为停机状态，则最小启停约束如下：

u_i,t-1≤u_i,t t≤T_i ^D (14)

式中T_i ^D0为机组i在仿真时段之前已经停机的时长，式(14)为退化后的最小开机时间约束，保证在前T_i ^U内机组不能重新停机。

5)燃气机组运行约束：

式中P_i ^gas,max为燃气机组i的出力上限，

为燃气机组i的气-电转化效率，

为燃气机组i在t时刻的耗气量。式(15)为燃气机组i出力上下限约束，式(16)为燃气机组i的耗气-发电对应关系约束。

6)电转气(P2G)机组运行约束：

式中P_i ^p2g,max为电转气机组i的功率上限，η_i ^p2g为电转气机组i的转化效率，

为电转气机组i在t时刻的产气量。式(17)为电转气机组i功率上下限约束，式(18)为电转气机组i的耗电-产气对应关系约束。

7)火电煤耗松弛约束：

式中a_i,k、b_i,k为火电机组i煤耗曲线分段线性化后第k段一次项系数与纵轴截距系数，k^max为火电机组煤耗曲线分段数。

8)火电启停费用松弛约束：

式中

为火电机组i单次启动成本，

为火电机组i单次停机成本。

9)天然气系统状态约束：

基于流体动力学模型，在一定假设情况下，我们简化得到天然气系统的物质平衡方程与动量方程，其可分别由式(22)和式(23)表达：

式中：c为声速；M_Eij,t/M_Fij,t为t时刻管道ij的流入/流出天然气质量流量；p_i,t为t时刻节点i的气压；L_ij为管道ij的长度；A_ij为管道ij横截面积；d_ij为管道ij的直径；ω_ij为表示天然气在管道ij的流速；t为时间步长，本申请取t＝1h，λ表示摩擦系数。

天然气节点处流出与流入的天然气质量流量守恒，如下式所示：

式中M_Dk,t为t时刻节点k的天然气负荷质量流量，包括燃气电站耗气与P2G电站产气。

源节点气压约束，如下式所示：

p_i,t＝p_si,0,i∈源节点 (25)

式中p_si,0为源节点恒定气压。

节点气压上下限余数：

步骤4：确定气电联合系统日前鲁棒调度方法的子问题

为了保证所有风电场景下均满足气电联合系统运行约束，需要对由主问题求解得到的机组组合(开机方式)进行可行性校验。可行性子问题可以简写成如下形式：

式中x为可行性子问题优化变量，包括火电出力、燃气机组出力、P2G机组出力以及辅助变量s，w为随机变量，即风电随机出力，b为目标函数系数列向量，对应辅助变量s的系数为1，其余均为0。s.t.代表约束，G，M，E分别代表x，w，u的系数，h代表“常数”，他们泛指约束。例如在电功率平衡约束中，x代表火电出力、燃机出力等等，w代表风电出力，u代表机组开机方式，h代表负荷；在电功率平衡约束下，系数G全为1，系数M全为1，系数E全为0。

约束条件与主问题约束一致，包括电功率平衡约束、电力系统支路潮流约束、机组运行约束、天然气状态变量约束等，其中需要添加松弛变量的约束为含主问题求解得到的火电最优开机方式

的约束，即火电运行约束：

式中

为火电机组i在t时刻第k种松弛变量，

为对应随机风电场景下的火电机组出力，辅助变量s是松弛变量

的集合。

若可行性子问题优化目标函数为0，即所有松弛变量

为0，说明在所得开机方式下，所有风电场景均可满足气电联合系统约束；若可行性子问题优化目标函数不为0，即存在松弛变量

不为0，说明存在风电场景不满足系统约束。

步骤5：确定求解气电联合系统日前鲁棒调度的方法

本发明采用列C&CG算法求解该气电联合系统日前鲁棒调度问题：主问题用于求解决策日前开机方式，子问题用于校验所得到的开机方式能够满足所有风电场景，若不满足则返回风电场景生产新的相关约束，最后迭代得到所有风电场景下均能满足机组运行约束的开机方式。

1)可行性子问题求解方法

式(27)为max-min问题，为内外层优化目标函数相同的双层优化问题，可先采用对偶理论将可行性子问题中的min问题转化为其对偶形式，对于min问题而来，随机变量w为已知参数(非优化变量)，因此其式(27)问题可转化为如下形式：

其中π为原问题中约束Gx+Mw+Eu^*≤h的对偶变量。对偶问题(30)的目标函数中出现了非线性项(Mw)^Tπ，本文中采用二进制表示与大M法将该非线性项简化。

在鲁棒算法中，只要风电极限场景满足约束，则所有风电场景均能满足约束。因此，用极限场景风电

代替随机变量w，极限场景表示如下：

式中Δ_w为风电随机变量区间，v为0/1整数变量，表征风电极限场景取上界还是下界，w为随机变量的下限，

为随机变量的上限。因此非线性项(Mw)^Tπ转化如下：

其中(MΔ_wv)^Tπ为整数变量与连续变量相乘的双线性项，可用大M法将其线性化，令x_tem为中间变量表示(MΔ_wv)^Tπ，其满足如下约束：

式中N^c为足够大常数，当v＝0时，(MΔ_wv)^Tπ＝x_tem＝0；当v＝1时，(MΔ_wv)^Tπ＝x_tem＝(MΔ_w)^Tπ。至此，原可行性子问题转化为可直接求解的混合整数优化问题：

2)C&CG算法迭代

C&CG算法通过求解可行性子问题获得不满足系统运行约束的风电场景，再将该风电场景带入主问题求解同时满足该风电场景与预测风电场景的开机方式。求解步骤可以阐述为：

1.在预测场景下，求解主问题(1)，得到初始开机方式u^*0，并令r＝0；

2.将开机方式

带入可行性子问题(34)，求解得到目标函数

3.如果

ε为预设的收敛误差范围，则说明所有风电场景均满足系统运行约束，终止循坏得到机组开始方式。否则，设置r＝r+1，且得到可行性子问题中不满足系统约束的风电场景w^r，将生成新的风电场景-出力约束：

Gp+Mw^r+Eu≤h (35)

4.将约束(35)带入主问题求解，得到新的开机方式

并返回步骤2。

整体算法流程图如图4所示。

仿真结果：风电的波动区间如图5，分别在风电预测值的基础上向下波动50％与向上波动30％。通过图5我们可以看到，通过我们提出的气电联合系统日前鲁棒调度方法，当风电实际出力与预测出力相差较大时，我们的系统依然能够正常运行，我们所提出的方法完全能够应用到实际算例当中，这将会大大提高了电力系统运行的安全性和经济性。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种气电联合系统日前鲁棒调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

确定气电联合系统中各元件的参数，所述气电联合系统的元件包括：火电机组、燃气机组、电转气机组、风电机组、交流电网以及天然气网络；

确定气电联合系统日前鲁棒调度模型主问题的目标函数，所述主问题目标函数与火电机组运行费用、燃气机组运行费用、电转气机组运行费用以及电转气机组收益有关；

确定所述调度模型主问题的约束条件，所述约束条件包括：电功率平衡约束、燃气机组运行约束、电转气机组运行约束以及天然气系统状态约束，所述电功率平衡约束考虑火电机组的功率、燃气机组的功率、风电机组的功率、电转气机组功率以及负荷；

基于所述主问题的约束条件求解调度模型的主问题，得到火电机组开机方式，对求解得到的开机方式基于所有风电场景出力进行可行性子问题校验，确定所述调度模型子问题的目标函数，所述调度模型子问题需满足添加火电机组松弛变量的火电运行约束；

根据可行性子问题的目标函数判断由主问题求解得到的火电机组开机方式下，所有风电场景是否均可满足气电联合系统约束，若不满足，则存在风电场景不满足系统约束，重新求解主问题，得到排除前一种开机方式下的新的火电机组开机方式，重新进行可行性子问题校验，直到得到满足所有风电场景的火电机组开机方式；

所述气电联合系统日前鲁棒调度模型的目标函数为气电联合系统运行费用，包括火电机组运行费用、燃气机组运行费用及电转气机组运行费用，并扣除电转气机组收益；采用分段线性函数对火电机组的费用进行线性化，得以下目标函数：

式中，N_g为火电机组台数，N_gas为燃气机组台数，N_p2g为电转气机组台数；

为火电机组i在t时刻的煤耗费用，c^coal为标准煤当月实时价格，C_sui,t为火电机组i在t时刻的开机费用，C_sdi,t为火电机组i在t时刻的停机费用；

为燃气机组i在t时刻的耗气量，

为燃气机组i在t时刻对应的气价，

为燃气机组i在t时刻的发电功率，

为燃气机组i在t时刻的二次项成本系数；

为电转气机组i在t时刻的产气量，

为电转气机组i在t时刻对应的气价，

为电转气机组i在t时刻的用电功率，

为电转气机组i在t时刻的二次项成本系数；T表示系统的优化时段；

所述天然气系统状态约束中，天然气系统的物质平衡方程与动量方程，分别由式(22)和式(23)表达：

式中：c为声速；M_Eij,t/M_Fij,t为t时刻管道ij的流入/流出天然气质量流量；p_i,t为t时刻节点i的气压；L_ij为管道ij的长度；A_ij为管道ij横截面积；d_ij为管道ij的直径；ω_ij为表示天然气在管道ij的流速；t为时间步长，λ表示摩擦系数，Δt表示优化的时段。

2.根据权利要求1所述的气电联合系统日前鲁棒调度方法，其特征在于，所述电功率平衡约束为：

式中，

为风电机组i在t时刻的风电功率，

为负荷j在t时刻的负荷功率，L表示负荷总数。

3.根据权利要求1所述的气电联合系统日前鲁棒调度方法，其特征在于，所述燃气机组运行约束为：

式中，

为燃气机组i的出力上限，

为燃气机组i的气-电转化效率，

为燃气机组i在t时刻的耗气量。

4.根据权利要求1所述的气电联合系统日前鲁棒调度方法，其特征在于，所述电转气机组运行约束为：

式中，

为电转气机组i的功率上限，

为电转气机组i的转化效率，

为电转气机组i在t时刻的产气量。

5.根据权利要求1所述的气电联合系统日前鲁棒调度方法，其特征在于，所述天然气系统状态约束为：

式中M_Dk,t为t时刻节点k的天然气负荷质量流量，包括燃气机组电站耗气与电转气机组电站产气，M_Eik,t为t时刻末端为节点k的管道的天然气质量流量，M_Fkj,t为t时刻始端为节点k的管道的天然气质量流量；

源节点气压约束为：p_i,t＝p_si,0,i∈源节点；

节点气压上下限余数：

式中，p_i,t为t时刻节点i的气压，p_si,0为源节点恒定气压。

6.根据权利要求1至5任一项所述的气电联合系统日前鲁棒调度方法，其特征在于，所述约束条件还包括：电力系统支路容量约束、火电机组运行约束、最小启停时间约束、火电煤耗松弛约束以及火电启停费用松弛约束。

7.根据权利要求1所述的气电联合系统日前鲁棒调度方法，其特征在于，可行性子问题校验需满足如下公式：

s.t.Gx+Mw+Eu^*≤h

式中，x为可行性子问题优化变量，包括火电机组出力、燃气机组出力、电转气机组出力以及辅助变量s，w为随机变量，在此模型中代表风电机组随机出力，w为随机变量的下限，

为随机变量的上限，b为目标函数系数列向量，对应辅助变量s的系数为1，其余均为0，h为常数，G、M、E分别表示x、w、u^*的系数。

8.根据权利要求1所述的气电联合系统日前鲁棒调度方法，其特征在于，所述火电运行约束为：

式中，

为松弛变量，

为对应随机风电场景下的火电机组i在t时刻的出力，

为火电机组i在t时刻第k种松弛变量，

为火电机组i的最大上爬坡功，

为火电机组i的最大下爬坡功率，

为火电机组出力上限，

为火电机组出力下限，

为火电机组i的最大开机功率，

为火电机组i的最大停机功率，

为火电机组i在t时刻的最优开机方式，0代表停机，1代表开机；

若所有松弛变量s为0，说明在所得开机方式下，所有风电场景均可满足气电联合系统约束；若存在松弛变量s不为0，说明存在风电场景不满足气电联合系统约束。

9.根据权利要求8所述的气电联合系统日前鲁棒调度方法，其特征在于，采用列C&CG算法求解气电联合系统日前鲁棒调度问题，具体包括如下步骤：

步骤1，在预测场景下，求解调度模型目标函数，得到火电机组的初始开机方式u^*0，并令r＝0，r表示算法迭代次数；

步骤2，将火电机组的初始开机方式u^*r带入可行性子问题校验，求解得到目标函数

步骤3，如果

则火电机组开机方式u^*r下，所有风电场景均满足系统运行约束，终止循坏得到系统调度结果；否则，设置r＝r+1，且得到可行性子问题中不满足系统约束的风电场景w^r，生成新的风电场景出力约束：Gp+Mw^r+Eu≤h，p表示下一次迭代计算的可行性子问题优化变量，u表示下一次迭代计算的火电机组开机方式；

步骤4，将新的风电场景出力约束代入主问题求解，得到新的火电开机方式u^*r，并返回步骤2。

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