CN110165666B - 一种基于igdt的主动配电网调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于IGDT的主动配电网调度方法。本发明以主动配电网调度成本最低为目标，通过构建基于实时电价的价格弹性系数矩阵建立用户需求响应模型，该模型综合考虑网损成本、DG弃电惩罚成本、上级电网购电成本和负荷峰谷差惩罚成本，构建基于价格弹性系数矩阵的实时电价需求响应模型，并利用蒙特卡洛模拟分析了电动汽车在有序充电和无序充电时的负荷需求，并考虑主动配电网的多种管理手段，针对不同风险偏好的决策者，制定机会模型与鲁棒模型，为主动配电网调度提供决策基础。

Description

一种基于IGDT的主动配电网调度方法
技术领域
本发明涉及主动配电网调度领域，具体涉及一种基于IGDT的主动配电网调度方法。
背景技术
随着分布式清洁能源在主动配电网中的渗透率不断提高，其输出功率的不确定性及波动性给配电网调度带来风险及挑战。需求响应(demand response,DR)与电动汽车(electric vehicles,EV)有序充电参与配电网调度是减少风险的有效手段。因此，考虑DR和EV有序充电的主动配电网调度值得深入研究，对于提高主动配电网抗风险能力有着重要意义。
当前，配电网调度主要通过调节储能、有载调压变压器等主动管理设备来应对清洁能源出力不确定性带来的风险，这类研究集中在大量储能、无功补偿设备投资基础上，而且实际中由于主动管理设备配置容量通常有限，从而导致经常出现大量弃风、弃光的问题。而从用户侧出发，挖掘用户潜力、调控用户侧资源，充分探索DR参与主动配电网调度方法，是配电网运行及消纳清洁能源的有效途径。EV作为用户侧另一重要可调度资源，通过有效的有序充电策略能起到平滑负荷、提高配电网对分布式清洁能源发电接纳的能力。
与此同时，分布式发电(distributed generation,DG)出力的不确定性给主动配电网调度带来的风险不可忽视。目前处理风、光不确定性的方法主要有随机规划和鲁棒优化等。但是随机规划、鲁棒优化方法均存在一定的局限性，随机规划需要不确定参数精确的概率分布或需要生成大量场景，计算量较大，鲁棒优化方法求得的可行解过于保守，导致性不佳，与调度目标相悖。而信息间隙决策理论(Information gap decision theory,IGDT)是一种处理不确定性的新方法，与随机规划、鲁棒优化方法相比，IGDT无需不确定变量的概率分布、模糊隶属函数或不确定集，只着重不确定变量预测值与实际值之间的差异，能够较好的描述不确定信息，同时能够为不同风险偏好的决策者提供不同的调度策略，克服了计算量大以及保守决策的问题，为处理不确定性因素提供了新思路，研究IGDT在主动配电网调度方面的应用对于处理调度中不确定因素有重要意义。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于IGDT的主动配电网调度方法解决了考虑DR和EV有序充电的主动配电网调度的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于IGDT的主动配电网调度方法，包括以下步骤：
S1、基于实时电价的价格弹性系数矩阵建立用户需求响应模型；
S2、采用蒙特卡洛模拟分析EV有序及无序充电计算电动汽车充电负荷；
S3、根据电动汽车充电负荷及用户需求响应模型，建立主动配电网调度模型；
S4、考虑DG出力的不确定性，利用主动配电网调度模型建立基于IGDT的主动配电网调度模型；
S5、求解基于IGDT的主动配电网调度模型得到调度计划。
进一步地：所述步骤S2中电动汽车充电负荷的计算方法为：
S21、令电动汽车的辆数m＝1；
S22、获取第m辆电动汽车的日行驶里程、最后一次行驶结束时刻、电池容量和充电功率；
S23、根据日行驶里程、电池容量和充电功率计算第m辆电动汽车的充电持续时间；
S24、根据该地区电动汽车持有量判断该电动汽车是否有序充电，是则进入步骤S25，否则进入步骤S26；
S25、根据有序充电策略生成第m辆电动汽车的充电开始时刻，并进入步骤S27；
S26、以最后一次行程结束时刻作为第m辆电动汽车的充电开始时刻，并进入步骤S27；
S27、通过充电开始时刻和充电持续时间得到第m辆电动汽车的充电时段；
S28、将不同充电时段电动汽车的充电负荷累加，得到电动汽车充电负荷；
S29、当m大于或等于1000时，输出电动汽车充电负荷，否则令m加1，并返回步骤S22。
进一步地：所述步骤S3中主动配电网调度模型的目标函数为：
minF＝FLoss+FCur+FSub+FPeak-Valley
上式中，F为调度成本，FLoss为网损成本，FCur为DG弃电成本，FSub为上级购电成本，FPeak-Valley为负荷峰谷差惩罚成本；
所述网损成本FLoss的计算公式为：
Figure BDA0002077045570000031
上式中，cLoss为网损单位成本，ELine为网络中所有支路的集合，
Figure BDA0002077045570000032
为支路电流Iij,t的平方，rij为支路ij的电阻，T为调度周期(24小时)，t为时刻，i和j均为节点；
所述DG弃电成本FCur的计算公式为：
Figure BDA0002077045570000033
上式中，cCur为DG弃电单位惩罚成本，NDG为DG节点数，
Figure BDA0002077045570000034
和
Figure BDA0002077045570000035
分别为t时刻节点i处有功功率的预测值和经弃电后的有功功率实际值；
所述上级电网购电成本FSub的计算公式为：
Figure BDA0002077045570000041
上式中，cSub为从上级电网购电单位成本，NSub为变电站的节点数，
Figure BDA0002077045570000042
为t时刻变电站节点f注入的有功功率；
所述负荷峰谷差惩罚成本FPeak-Valley的计算公式为：
FPeak-Valley＝cPeak-Valley(PSum,max-PSum,min)
上式中，cPeak-Valley为负荷谷差的单位惩罚成本，PSum,max和PSum,min分别为各时段系统总负荷的最大值和最小值；
Figure BDA0002077045570000043
上式中，
Figure BDA0002077045570000044
为t时刻系统总负荷，计算公式为：
Figure BDA0002077045570000045
上式中，NBus为网络节点数，
Figure BDA0002077045570000046
和
Figure BDA0002077045570000047
分别为节点i未参与DR的用户负荷、参与DR后的用户负荷和EV充电负荷。
进一步地：所述步骤S3中主动配电网调度模型的约束条件包括功率平衡约束、安全运行及负荷功率约束、变电站功率约束、DG出力约束、需求响应约束、电容器组运行约束、SVG运行约束、支路开关网络辐射性与连通性约束和储能系统运行约束；
所述功率平衡约束为：
Figure BDA0002077045570000048
上式中，δ(j)为网络中以j为末端节点的支路的首端节点集合，π(j)为网络中以j为首端节点的支路的末端节点集合，Pij,t和Qij,t分别为支路ij首端有功功率和无功功率，Pjk,t和Qjk,t分别为支路jk首端有功率和无功功率，Pj,t和Qj,t分别为节点j的有功功率和无功功率的净注入量；
Figure BDA0002077045570000051
上式中，
Figure BDA0002077045570000052
和
Figure BDA0002077045570000053
分别为t时刻变电站节点f注入的有功功率和无功功率，
Figure BDA0002077045570000054
和
Figure BDA0002077045570000055
分别为弃电后t时刻节点j处DG有功和无功功率实际值，
Figure BDA0002077045570000056
和
Figure BDA0002077045570000057
分别为t时刻节点j的储能系统充、放电功率，
Figure BDA0002077045570000058
和
Figure BDA0002077045570000059
分别为t时刻节点j的电容器组和静止无功补偿器的无功功率，
Figure BDA00020770455700000510
和
Figure BDA00020770455700000511
分别为t时刻节点j的总有功负荷和总无功负荷，Vi,t和Vj,t分别为t时刻节点i和节点j的电压，rij和xij分别为支路ij的电阻和电抗，||·||为向量的2-范数；
所述安全运行及负荷功率约束为：
Figure BDA00020770455700000512
上式中，
Figure BDA00020770455700000513
和
Figure BDA00020770455700000514
分别为系统运行允许的节点电压最小值和最大值，
Figure BDA00020770455700000515
为支路ij的最大载流量，PSum,max和PSum,min分别为时间T内各时段系统总负荷的最大值和最小值；
所述变电站功率约束为：
Figure BDA00020770455700000516
上式中，
Figure BDA0002077045570000061
和
Figure BDA0002077045570000062
分别为变电站节点f有功功率传输的最小值和最大值，
Figure BDA0002077045570000063
和
Figure BDA0002077045570000064
分别为变电站节点f的无功功率传输的最小值和最大值；
所述DG出力约束为：
Figure BDA0002077045570000065
上式中，
Figure BDA0002077045570000066
为节点i的DG有功出力的预测值，
Figure BDA0002077045570000067
为节点i的DG功率因数角；
所述需求响应约束为：
Figure BDA0002077045570000068
上式中，cmin和cmax分别为用户电价最小值和最大值，
Figure BDA0002077045570000069
为参与需求响应后的用户电价，Ds为用户用电方式满意度，Pj,t为节点j的有功功率净注入量，ΔPi,t为参与需求响应后t时刻节点i的负荷变化量；
作为主动配电网的主动管理设备，电容器组和SVC调节是重要的无功优化方式，对于减小系统网损有重要意义。
所述电容器组运行约束为：
Figure BDA00020770455700000610
上式中，
Figure BDA00020770455700000611
为节点i处一组电容器的补偿功率，
Figure BDA00020770455700000612
为t时刻节点i处电容器投入状态，取值为0或1，y为电容器的组别标识，
Figure BDA0002077045570000071
Figure BDA0002077045570000072
为节点i出电容器的总组数，
Figure BDA0002077045570000073
和
Figure BDA0002077045570000074
分别为电容器投入和退出动作状态，
Figure BDA0002077045570000075
为t时刻节点i处有电容器投入运行，
Figure BDA0002077045570000076
为t时刻节点i处有电容器退出运行，两者均为0时，表示t时刻电容器运行状态不变，
Figure BDA0002077045570000077
为时间T内电容器投切开关的最大操作次数；
所述SVC运行约束为：
Figure BDA0002077045570000078
上式中，
Figure BDA0002077045570000079
和
Figure BDA00020770455700000710
分别为节点i处SVC的最小补偿功率和最大补偿功率；
所述支路开关网络辐射性约束为：
Figure BDA00020770455700000711
上式中，
Figure BDA00020770455700000712
为t时刻支路ij的开关状态变量，
Figure BDA00020770455700000713
表示开关闭合，即支路ij连通，
Figure BDA00020770455700000714
表示开关打开，即支路ij断开，
Figure BDA00020770455700000715
和
Figure BDA00020770455700000716
分别为支路ij的开关的动作变量，取值为0或1，
Figure BDA00020770455700000717
表示支路ij的开关在t时刻由打开变为闭合，
Figure BDA00020770455700000718
表示支路ij的开关在t时刻由闭合变为打开，两者为0时，开关无操作，
Figure BDA00020770455700000719
为时间T内支路ij的开关的最大操作次数；
所述支路开关网络连通性约束为：
Figure BDA0002077045570000081
上式中，ρij,t和ρji,t均为变量，若节点j是节点i的父节点，则ρij,t＝1，若节点i是节点j的父节点，则ρji,t＝1，δ(i)为与节点i相连接节点的集合，δ(k)为与根节点k相连接节点的集合，nRoot为n个节点的根节点，即变电站节点；为保证配电网的辐射型拓扑结构以及网络连通性，需满足：根节点没有父节点；除根节点之外的其他所有节点均有且只有一个父节点。
所述储能系统运行约束为：
Figure BDA0002077045570000082
上式中，
Figure BDA0002077045570000083
为t时刻节点i处储能系统容量，ηESS,ch和ηESS,dch分别为储能系统的充电效率和放电效率，
Figure BDA0002077045570000084
和
Figure BDA0002077045570000085
分别为t时刻节点i处储能系统经充放电的状态变量，
Figure BDA0002077045570000086
为充电，
Figure BDA0002077045570000087
为放电，
Figure BDA0002077045570000088
和
Figure BDA0002077045570000089
分别为t时刻节点i处储能系统的充电功率和放电功率，EESS,min为储能系统最小容量，EESS,max为储能系统最小容量，
Figure BDA00020770455700000810
为储能系统最大充电功率，
Figure BDA00020770455700000811
为储能系统最大放电功率。
进一步地：，所述步骤S4中基于IGDT的主动配电网调度模型包括机会模型和鲁棒模型；
所述机会模型(OM)的公式为：
Figure BDA0002077045570000091
上式中，αDG为DG出力的不确定半径，F()为目标函数，x为系统的不确定性参数，v为决策变量，(1-βOM)F0为决策期望值，βOM为预期成本低于基准值的可容许偏差程度，F0为目标函数最优值，x*为预测值，G为主动配电网调度模型的约束条件，U(α,x*)为不确定性参数的波动范围；
所述鲁棒模型(RM)的公式为：
Figure BDA0002077045570000092
上式中，(1+βRM)F0为决策期望值，βRM为预期成本高于基准值的可容许偏差程度。
进一步地：所述的调度计划通过DG出力的不确定半径决定调度成本，包括：
在机会模型中，当DG出力的不确定半径αDG越大时，调度成本F越小，且DG出力在[(1-αDG)PDG*,(1+αDG)PDG*]范围内时，调度成本F低于决策期望值(1-βOM)F0；
在鲁棒模型中，当DG出力的不确定半径αDG越大时，调度成本F越大，且DG出力在[(1-αDG)PDG*,(1+αDG)PDG*]范围内时，调度成本F低于决策期望值(1+βRM)F0。
本发明的有益效果为：本发明以主动配电网调度成本最低为目标，通过构建基于实时电价的价格弹性系数矩阵建立用户需求响应模型，该模型综合考虑网损成本、DG弃电惩罚成本、上级电网购电成本和负荷峰谷差惩罚成本，构建基于价格弹性系数矩阵的实时电价需求响应模型，并利用蒙特卡洛模拟分析了电动汽车在有序充电和无序充电时的负荷需求，并考虑主动配电网的多种管理手段，针对不同风险偏好的决策者，制定机会模型与鲁棒模型，为主动配电网调度提供决策基础。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，一种基于IGDT的主动配电网调度方法，包括以下步骤：
S1、基于实时电价的价格弹性系数矩阵建立用户需求响应模型；
S2、采用蒙特卡洛模拟分析EV有序及无序充电计算电动汽车充电负荷；
电动汽车充电负荷的计算方法为：
S21、令电动汽车的辆数m＝1；
S22、获取第m辆电动汽车的日行驶里程、最后一次行驶结束时刻、电池容量和充电功率；
S23、根据日行驶里程、电池容量和充电功率计算第m辆电动汽车的充电持续时间；
S24、根据该地区电动汽车持有量判断该电动汽车是否有序充电，是则进入步骤S25，否则进入步骤S26；
S25、根据有序充电策略生成第m辆电动汽车的充电开始时刻，并进入步骤S27；
S26、以最后一次行程结束时刻作为第m辆电动汽车的充电开始时刻，并进入步骤S27；
S27、通过充电开始时刻和充电持续时间得到第m辆电动汽车的充电时段；
S28、将不同充电时段电动汽车的充电负荷累加，得到电动汽车充电负荷；
S29、当m大于或等于1000时，输出电动汽车充电负荷，否则令m加1，并返回步骤S22。
S3、根据电动汽车充电负荷及用户需求响应模型，建立主动配电网调度模型；
主动配电网调度模型的目标函数为：
minF＝FLoss+FCur+FSub+FPeak-Valley
上式中，F为调度成本，FLoss为网损成本，FCur为DG弃电成本，FSub为上级购电成本，FPeak-Valley为负荷峰谷差惩罚成本；
所述网损成本FLoss的计算公式为：
Figure BDA0002077045570000111
上式中，cLoss为网损单位成本，ELine为网络中所有支路的集合，
Figure BDA0002077045570000112
为支路电流Iij,t的平方，rij为支路ij的电阻，T为调度周期(24小时)，t为时刻，i和j均为节点；
所述DG弃电成本FCur的计算公式为：
Figure BDA0002077045570000121
上式中，cCur为DG弃电单位惩罚成本，NDG为DG节点数，
Figure BDA0002077045570000129
和
Figure BDA00020770455700001210
分别为t时刻节点i处有功功率的预测值和经弃电后的有功功率实际值；
所述上级电网购电成本FSub的计算公式为：
Figure BDA0002077045570000122
上式中，cSub为从上级电网购电单位成本，NSub为变电站的节点数，
Figure BDA0002077045570000123
为t时刻变电站节点f注入的有功功率；
所述负荷峰谷差惩罚成本FPeak-Valley的计算公式为：
FPeak-Valley＝cPeak-Valley(PSum,max-PSum,min)
上式中，cPeak-Valley为负荷谷差的单位惩罚成本，PSum,max和PSum,min分别为各时段系统总负荷的最大值和最小值；
Figure BDA0002077045570000124
上式中，
Figure BDA0002077045570000125
为t时刻系统总负荷，计算公式为：
Figure BDA0002077045570000126
上式中，NBus为网络节点数，
Figure BDA0002077045570000127
和
Figure BDA0002077045570000128
分别为节点i未参与DR的用户负荷、参与DR后的用户负荷和EV充电负荷。
主动配电网调度模型的约束条件包括功率平衡约束、安全运行及负荷功率约束、变电站功率约束、DG出力约束、需求响应约束、电容器组运行约束、SVG运行约束、支路开关网络辐射性与连通性约束和储能系统运行约束；
所述功率平衡约束为：
Figure BDA0002077045570000131
上式中，δ(j)为网络中以j为末端节点的支路的首端节点集合，π(j)为网络中以j为首端节点的支路的末端节点集合，Pij,t和Qij,t分别为支路ij首端有功功率和无功功率，Pjk,t和Qjk,t分别为支路jk首端有功率和无功功率，Pj,t和Qj,t分别为节点j的有功功率和无功功率的净注入量；
Figure BDA0002077045570000132
上式中，
Figure BDA0002077045570000133
和
Figure BDA0002077045570000134
分别为t时刻变电站节点f注入的有功功率和无功功率，
Figure BDA0002077045570000135
和
Figure BDA0002077045570000136
分别为弃电后t时刻节点j处DG有功和无功功率实际值，
Figure BDA0002077045570000137
和
Figure BDA0002077045570000138
分别为t时刻节点j的储能系统充、放电功率，
Figure BDA0002077045570000139
和
Figure BDA00020770455700001310
分别为t时刻节点j的电容器组和静止无功补偿器的无功功率，
Figure BDA00020770455700001311
和
Figure BDA00020770455700001312
分别为t时刻节点j的总有功负荷和总无功负荷，Vi,t和Vj,t分别为t时刻节点i和节点j的电压，rij和xij分别为支路ij的电阻和电抗，||·||为向量的2-范数；
所述安全运行及负荷功率约束为：
Figure BDA00020770455700001313
上式中，
Figure BDA00020770455700001314
和
Figure BDA00020770455700001315
分别为系统运行允许的节点电压最小值和最大值，
Figure BDA00020770455700001316
为支路ij的最大载流量，PSum,max和PSum,min分别为时间T内各时段系统总负荷的最大值和最小值；
所述变电站功率约束为：
Figure BDA0002077045570000141
上式中，
Figure BDA0002077045570000142
和
Figure BDA0002077045570000143
分别为变电站节点f有功功率传输的最小值和最大值，
Figure BDA0002077045570000144
和
Figure BDA0002077045570000145
分别为变电站节点f的无功功率传输的最小值和最大值；
所述DG出力约束为：
Figure BDA0002077045570000146
上式中，
Figure BDA0002077045570000147
为节点i的DG有功出力的预测值，
Figure BDA0002077045570000148
为节点i的DG功率因数角；
所述需求响应约束为：
Figure BDA0002077045570000149
上式中，cmin和cmax分别为用户电价最小值和最大值，
Figure BDA00020770455700001410
为参与需求响应后的用户电价，Ds为用户用电方式满意度，Pj,t为节点j的有功功率净注入量，ΔPi,t为参与需求响应后t时刻节点i的负荷变化量；
作为主动配电网的主动管理设备，电容器组和SVC调节是重要的无功优化方式，对于减小系统网损有重要意义。
所述电容器组运行约束为：
Figure BDA0002077045570000151
上式中，
Figure BDA0002077045570000152
为节点i处一组电容器的补偿功率，
Figure BDA0002077045570000153
为t时刻节点i处电容器投入状态，取值为0或1，y为电容器的组别标识，
Figure BDA0002077045570000154
Figure BDA0002077045570000155
为节点i出电容器的总组数，
Figure BDA0002077045570000156
和
Figure BDA0002077045570000157
分别为电容器投入和退出动作状态，
Figure BDA0002077045570000158
为t时刻节点i处有电容器投入运行，
Figure BDA0002077045570000159
为t时刻节点i处有电容器退出运行，两者均为0时，表示t时刻电容器运行状态不变，
Figure BDA00020770455700001510
为时间T内电容器投切开关的最大操作次数；
所述SVC运行约束为：
Figure BDA00020770455700001511
上式中，
Figure BDA00020770455700001512
和
Figure BDA00020770455700001513
分别为节点i处SVC的最小补偿功率和最大补偿功率；
所述支路开关网络辐射性约束为：
Figure BDA00020770455700001514
上式中，
Figure BDA00020770455700001515
为t时刻支路ij的开关状态变量，
Figure BDA00020770455700001516
表示开关闭合，即支路ij连通，
Figure BDA00020770455700001517
表示开关打开，即支路ij断开，
Figure BDA00020770455700001518
和
Figure BDA00020770455700001519
分别为支路ij的开关的动作变量，取值为0或1，
Figure BDA00020770455700001520
表示支路ij的开关在t时刻由打开变为闭合，
Figure BDA0002077045570000161
表示支路ij的开关在t时刻由闭合变为打开，两者为0时，开关无操作，
Figure BDA0002077045570000162
为时间T内支路ij的开关的最大操作次数；
所述支路开关网络连通性约束为：
Figure BDA0002077045570000163
上式中，ρij,t和ρji,t均为变量，若节点j是节点i的父节点，则ρij,t＝1，若节点i是节点j的父节点，则ρji,t＝1，δ(i)为与节点i相连接节点的集合，δ(k)为与根节点k相连接节点的集合，nRoot为n个节点的根节点，即变电站节点；为保证配电网的辐射型拓扑结构以及网络连通性，需满足：根节点没有父节点；除根节点之外的其他所有节点均有且只有一个父节点。
所述储能系统运行约束为：
Figure BDA0002077045570000164
上式中，
Figure BDA0002077045570000165
为t时刻节点i处储能系统容量，ηESS,ch和ηESS,dch分别为储能系统的充电效率和放电效率，
Figure BDA0002077045570000166
和
Figure BDA0002077045570000167
分别为t时刻节点i处储能系统经充放电的状态变量，
Figure BDA0002077045570000168
为充电，
Figure BDA0002077045570000169
为放电，
Figure BDA00020770455700001610
和
Figure BDA00020770455700001611
分别为t时刻节点i处储能系统的充电功率和放电功率，EESS,min为储能系统最小容量，EESS,max为储能系统最小容量，
Figure BDA00020770455700001612
为储能系统最大充电功率，
Figure BDA00020770455700001613
为储能系统最大放电功率。
S4、考虑DG出力的不确定性，利用主动配电网调度模型建立基于IGDT的主动配电网调度模型；
基于IGDT的主动配电网调度模型包括机会模型和鲁棒模型；
所述机会模型的公式为：
Figure BDA0002077045570000171
上式中，αDG为DG出力的不确定半径，F()为目标函数，x为系统的不确定性参数，v为决策变量，(1-βOM)F0为决策期望值，βOM为预期成本低于基准值的可容许偏差程度，F0为目标函数最优值，x*为预测值，G为主动配电网调度模型的约束条件，U(α,x*)为不确定性参数的波动范围；将确定性模型的优化目标转化为求取满足目标成本不大于(1-βOM)F0的最小不确定半径αDG，即DG有功出力存在严重不确定性的情况下，OM求得决策值v，当输入参数x在U内波动时都能有机会使目标值低于决策者的指定值(1-βOM)F0。OM得到的αDG越小，表示对应的决策方案具有更大的可能性产生有利结果。
所述鲁棒模型的公式为：
Figure BDA0002077045570000172
上式中，(1+βRM)F0为决策期望值，βRM为预期成本高于基准值的可容许偏差程度。将确定性模型的优化目标转化为求取满足目标成本不大于(1+βRM)F0的最大不确定半径αDG，即DG有功出力存在严重不确定性的情况下，RM求得决策值v，当输入参数x在U内波动时都能保证目标值不超过决策者的指定值(1+βRM)F0。RM得到的αDG越大，表示对应的决策方案对参数的不确定性越不敏感，即鲁棒性越好。
S5、求解基于IGDT的主动配电网调度模型得到调度计划。
基于IGDT的调度模型求解步骤为：
1)优化求解基于预测值x*的确定性模型，得到确定性模型目标函数最优值F0，将其设置为基准值；
2)制定成本偏差因子βRM、βOM，确定决策者可接受的两种模型期望目标值(1-βOM)F0和(1+βRM)F0；
3)分别计算OM和RM，得到两种模型的不确定半径αDG、成本F和调度计划。
调度计划通过DG出力的不确定半径决定调度成本，包括：
在机会模型中，当DG出力的不确定半径αDG越大时，调度成本F越小，且DG出力在[(1-αDG)PDG*,(1+αDG)PDG*]范围内时，调度成本F低于决策期望值(1-βOM)F0；
在鲁棒模型中，当DG出力的不确定半径αDG越大时，调度成本F越大，且DG出力在[(1-αDG)PDG*,(1+αDG)PDG*]范围内时，调度成本F低于决策期望值(1+βRM)F0。

Claims (3)

1.一种基于IGDT的主动配电网调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、基于实时电价的价格弹性系数矩阵建立用户需求响应模型；
S2、采用蒙特卡洛模拟分析EV有序及无序充电计算电动汽车充电负荷；
S3、根据电动汽车充电负荷及用户需求响应模型，建立主动配电网调度模型；
所述步骤S3中主动配电网调度模型的目标函数为：
min F＝FLoss+FCur+FSub+FPeak-Valley
上式中，F为调度成本，FLoss为网损成本，FCur为DG弃电成本，FSub为上级购电成本，FPeak -Valley为负荷峰谷差惩罚成本；
所述网损成本FLoss的计算公式为：
Figure FDA0002775881780000011
上式中，cLoss为网损单位成本，ELine为网络中所有支路的集合，
Figure FDA0002775881780000012
为支路电流Iij,t的平方，rij为支路ij的电阻，T为调度周期，t为时刻，i和j均为节点；
所述DG弃电成本FCur的计算公式为：
Figure FDA0002775881780000013
上式中，cCur为DG弃电单位惩罚成本，NDG为DG节点数，
Figure FDA0002775881780000014
和
Figure FDA0002775881780000015
分别为t时刻节点i处有功功率的预测值和经弃电后的有功功率实际值；
所述上级电网购电成本FSub的计算公式为：
Figure FDA0002775881780000016
上式中，cSub为从上级电网购电单位成本，NSub为变电站的节点数，
Figure FDA0002775881780000017
为t时刻变电站节点f注入的有功功率；
所述负荷峰谷差惩罚成本FPeak-Valley的计算公式为：
FPeak-Valley＝cPeak-Valley(PSum,max-PSum,min)
上式中，cPeak-Valley为负荷谷差的单位惩罚成本，PSum,max和PSum,min分别为各时段系统总负荷的最大值和最小值；
Figure FDA0002775881780000021
上式中，Pt Sum为t时刻系统总负荷，计算公式为：
Figure FDA0002775881780000022
上式中，NBus为网络节点数，
Figure FDA0002775881780000023
和
Figure FDA0002775881780000024
分别为节点i未参与DR的用户负荷、参与DR后的用户负荷和EV充电负荷；
S4、考虑DG出力的不确定性，利用主动配电网调度模型建立基于IGDT的主动配电网调度模型；
所述步骤S3中主动配电网调度模型的约束条件包括功率平衡约束、安全运行及负荷功率约束、变电站功率约束、DG出力约束、需求响应约束、电容器组运行约束、SVG运行约束、支路开关网络辐射性与连通性约束和储能系统运行约束；
所述功率平衡约束为：
Figure FDA0002775881780000025
上式中，δ(j)为网络中以j为末端节点的支路的首端节点集合，π(j)为网络中以j为首端节点的支路的末端节点集合，Pij,t和Qij,t分别为支路ij首端有功功率和无功功率，Pjk,t和Qjk,t分别为支路jk首端有功率和无功功率，Pj,t和Qj,t分别为节点j的有功功率和无功功率的净注入量；
Figure FDA0002775881780000031
上式中，
Figure FDA0002775881780000032
和
Figure FDA0002775881780000033
分别为t时刻变电站节点f注入的有功功率和无功功率，
Figure FDA0002775881780000034
和
Figure FDA0002775881780000035
分别为弃电后t时刻节点j处DG有功和无功功率实际值，
Figure FDA0002775881780000036
和
Figure FDA0002775881780000037
分别为t时刻节点j的储能系统充、放电功率，
Figure FDA0002775881780000038
和
Figure FDA0002775881780000039
分别为t时刻节点j的电容器组和静止无功补偿器的无功功率，
Figure FDA00027758817800000310
和
Figure FDA00027758817800000311
分别为t时刻节点j的总有功负荷和总无功负荷，Vi,t和Vj,t分别为t时刻节点i和节点j的电压，
Figure FDA00027758817800000312
和
Figure FDA00027758817800000313
分别为Vi,t和Vj,t的平方，rij和xij分别为支路ij的电阻和电抗，||·||为向量的2-范数；
所述安全运行及负荷功率约束为：
Figure FDA00027758817800000314
上式中，Vi min和Vi max分别为系统运行允许的节点电压最小值和最大值，
Figure FDA00027758817800000315
为支路ij的最大载流量，PSum,max和PSum,min分别为时间T内各时段系统总负荷的最大值和最小值；
所述变电站功率约束为：
Figure FDA00027758817800000316
上式中，
Figure FDA00027758817800000317
和
Figure FDA00027758817800000318
分别为变电站节点f有功功率传输的最小值和最大值，
Figure FDA00027758817800000319
和
Figure FDA00027758817800000320
分别为变电站节点f的无功功率传输的最小值和最大值；
所述DG出力约束为：
Figure FDA0002775881780000041
上式中，Pi DG*为节点i的DG有功出力的预测值，
Figure FDA0002775881780000042
为节点i的DG功率因数角，
Figure FDA0002775881780000043
和
Figure FDA0002775881780000044
分别为弃电后t时刻节点i处DG有功和无功功率实际值；
所述需求响应约束为：
Figure FDA0002775881780000045
上式中，cmin和cmax分别为用户电价最小值和最大值，
Figure FDA0002775881780000046
为参与需求响应后的用户电价，Ds为用户用电方式满意度，Pi,t为节点j的有功功率净注入量，ΔPi,t为参与需求响应后t时刻节点i的负荷变化量；
所述电容器组运行约束为：
Figure FDA0002775881780000047
上式中，
Figure FDA0002775881780000048
为节点i处一组电容器的补偿功率，
Figure FDA0002775881780000049
为t时刻节点i处电容器投入状态，取值为0或1，y为电容器的组别标识，y∈[1,Yi CB]，Yi CB为节点i处电容器的总组数，
Figure FDA00027758817800000410
和
Figure FDA00027758817800000411
分别为电容器投入和退出动作状态，
Figure FDA00027758817800000412
为t时刻节点i处有电容器投入运行，
Figure FDA00027758817800000413
为t时刻节点i处有电容器退出运行，
Figure FDA00027758817800000414
为时间T内电容器投切开关的最大操作次数，
Figure FDA00027758817800000415
为t时刻节点i的电容器组的无功功率；
所述SVC运行约束为：
Figure FDA0002775881780000051
上式中，
Figure FDA0002775881780000052
和
Figure FDA0002775881780000053
分别为节点i处SVC的最小补偿功率和最大补偿功率，
Figure FDA0002775881780000054
为t时刻节点i的静止无功补偿器的无功功率；
所述支路开关网络辐射性约束为：
Figure FDA0002775881780000055
上式中，
Figure FDA0002775881780000056
为t时刻支路ij的开关状态变量，
Figure FDA0002775881780000057
表示开关闭合，即支路ij连通，
Figure FDA0002775881780000058
表示开关打开，即支路ij断开，
Figure FDA0002775881780000059
和
Figure FDA00027758817800000510
分别为支路ij的开关的动作变量，取值为0或1，
Figure FDA00027758817800000511
表示支路ij的开关在t时刻由打开变为闭合，
Figure FDA00027758817800000512
表示支路ij的开关在t时刻由闭合变为打开，
Figure FDA00027758817800000513
为时间T内支路ij的开关的最大操作次数；
所述支路开关网络连通性约束为：
Figure FDA00027758817800000514
上式中，ρij,t和ρji,t均为变量，若节点j是节点i的父节点，则ρij,t＝1，若节点i是节点j的父节点，则ρji,t＝1，δ(i)为与节点i相连接节点的集合，δ(k)为与根节点k相连接节点的集合，nRoot为n个节点的根节点，即变电站节点；
所述储能系统运行约束为：
Figure FDA0002775881780000061
上式中，
Figure FDA0002775881780000062
为t时刻节点i处储能系统容量，ηESS,ch和ηESS,dch分别为储能系统的充电效率和放电效率，
Figure FDA0002775881780000063
和
Figure FDA0002775881780000064
分别为t时刻节点i处储能系统经充放电的状态变量，
Figure FDA0002775881780000065
为充电，
Figure FDA0002775881780000066
为放电，
Figure FDA0002775881780000067
和
Figure FDA0002775881780000068
分别为t时刻节点i处储能系统的充电功率和放电功率，EESS,min为储能系统最小容量，EESS,max为储能系统最小容量，Pi ESS,ch,max为储能系统最大充电功率，Pi ESS,dch,max为储能系统最大放电功率；
S5、求解基于IGDT的主动配电网调度模型得到调度计划；
所述的调度计划通过DG出力的不确定半径决定调度成本，包括：
在机会模型中，当DG出力的不确定半径αDG越大时，调度成本F越小，且DG出力在[(1-αDG)PDG*,(1+αDG)PDG*]范围内时，调度成本F低于决策期望值(1-βOM)F0；
在鲁棒模型中，当DG出力的不确定半径αDG越大时，调度成本F越大，且DG出力在[(1-αDG)PDG*,(1+αDG)PDG*]范围内时，调度成本F低于决策期望值(1+βRM)F0。
2.根据权利要求1所述的基于IGDT的主动配电网调度方法，其特征在于，所述步骤S2中电动汽车充电负荷的计算方法为：
S21、令电动汽车的辆数m＝1；
S22、获取第m辆电动汽车的日行驶里程、最后一次行驶结束时刻、电池容量和充电功率；
S23、根据日行驶里程、电池容量和充电功率计算第m辆电动汽车的充电持续时间；
S24、根据该地区电动汽车持有量判断该电动汽车是否有序充电，是则进入步骤S25，否则进入步骤S26；
S25、根据有序充电策略生成第m辆电动汽车的充电开始时刻，并进入步骤S27；
S26、以最后一次行程结束时刻作为第m辆电动汽车的充电开始时刻，并进入步骤S27；
S27、通过充电开始时刻和充电持续时间得到第m辆电动汽车的充电时段；
S28、将不同充电时段电动汽车的充电负荷累加，得到电动汽车充电负荷；
S29、当m大于或等于1000时，输出电动汽车充电负荷，否则令m加1，并返回步骤S22。
3.根据权利要求1所述的基于IGDT的主动配电网调度方法，其特征在于，所述步骤S4中基于IGDT的主动配电网调度模型包括机会模型和鲁棒模型；
所述机会模型的公式为：
Figure FDA0002775881780000071
上式中，αDG为DG出力的不确定半径，F()为目标函数，x为系统的不确定性参数，v为决策变量，(1-βOM)F0为决策期望值，βOM为预期成本低于基准值的可容许偏差程度，F0为目标函数最优值，x*为预测值，G为主动配电网调度模型的约束条件，U(α,x*)为不确定性参数的波动范围；
所述鲁棒模型的公式为：
Figure FDA0002775881780000081
上式中，(1+βRM)F0为决策期望值，βRM为预期成本高于基准值的可容许偏差程度。
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