CN116128204A - 配电网调度方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

配电网调度方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种配电网调度方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取配电网中各分布式电源对应的功率信息、各分布式电源对应的信息熵以及配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率；根据配电网调度优化模型、配电网中各分布式电源对应的信息熵以及配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，得到优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息，优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息用于对各分布式电源进行调度。上述技术方案，通过对配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，确定了合理的配电网中各分布式电源对应的功率信息，进而降低了配电网调度能耗。

Description

配电网调度方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及配电网技术领域，尤其涉及一种配电网调度方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着新能源的开发与用户用电能力的提升，当前电力行业开始向着拥有更高的能量利用率、更高的经济效益并能够继续稳定电能供应的角度转变。
目前，配电网调度成为了热点研究课题。现有配电网调度技术，存在配电网调度能耗量大的问题。
发明内容
本发明提供了一种配电网调度方法、装置、电子设备及存储介质，以解决配电网调度能耗量大的问题。
根据本发明的一方面，提供了一种配电网调度方法，包括：
获取配电网中各分布式电源对应的功率信息、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率；
根据配电网调度优化模型、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对所述配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，得到优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息，所述优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息用于对所述配电网中各分布式电源进行调度；
其中，所述配电网调度优化模型以配电网调度能耗量最小为目标建立。
根据本发明的另一方面，提供了一种配电网调度装置，包括：
数据获取模块，用于获取配电网中各分布式电源对应的功率信息、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率；
调度优化模块，用于根据配电网调度优化模型、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对所述配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，得到优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息，所述优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息用于对所述配电网中各分布式电源进行调度；
其中，所述配电网调度优化模型以配电网调度能耗量最小为目标建立。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的配电网调度方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的配电网调度方法。
本发明实施例的技术方案，根据配电网调度优化模型、配电网中各分布式电源对应的信息熵以及配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，确定了合理的配电网中各分布式电源对应的功率信息，进而根据合理的配电网中各分布式电源对应的功率信息对各分布式电源进行调度，降低了配电网调度能耗。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种配电网调度方法的流程图；
图2是根据本发明实施例二提供的一种配电网调度方法的流程图；
图3是根据本发明实施例三提供的一种配电网调度装置的结构示意图；
图4是实现本发明实施例的配电网调度方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种配电网调度方法的流程图，本实施例可适用于多分布式电源调度的情况，该方法可以由配电网调度装置来执行，该配电网调度装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该配电网调度装置可配置于计算机终端中。如图1所示，该方法包括：
S110、获取配电网中各分布式电源对应的功率信息、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率。
本实施例中，配电网中可以包括一个或多个分布式电源。可选的，分布式电源包括光伏发电装置、风力发电装置、储能装置和无功补偿装置中的一种或多种。功率信息可以包括有功功率和无功功率，换而言之，电子设备可获取配电网中各分布式电源对应的有功功率和无功功率。信息熵是指配电网中分布式电源的不确定性程度。发生概率是指配电网中各分布式电源在预设时间段内的可能发生概率。
示例性的，功率信息、信息熵以及发生概率可以通过配电网中各分布式电源的运行参数计算得到。例如，信息熵可以通过如下公式计算得到：
Figure BDA0003969373060000041
其中，pi表示第N个分布式电源发生后的第i个可能性发生的概率。
S120、根据配电网调度优化模型、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对所述配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，得到优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息，所述优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息用于对所述配电网中各分布式电源进行调度。
其中，配电网调度优化模型以配电网调度能耗量最小为目标建立。
具体的，配电网中各分布式电源对应的信息熵以及配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率可以代入配电网调度优化模型中，根据配电网调度优化模型，对配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，得到优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息，进而可以根据优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息对配电网中各分布式电源进行调度，以降低配电网调度能耗。
本发明实施例的技术方案，根据配电网调度优化模型、配电网中各分布式电源对应的信息熵以及配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，确定了合理的配电网中各分布式电源对应的功率信息，进而根据合理的配电网中各分布式电源对应的功率信息对各分布式电源进行调度，降低了配电网调度能耗。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种配电网调度方法的流程图，本实施例的方法与上述实施例中提供的配电网调度方法中各个可选方案可以结合。本实施例提供的配电网调度方法进行了进一步优化。
如图2所示，该方法包括：
S210、获取配电网中各分布式电源对应的功率信息、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率。
S220、根据目标函数和约束条件、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对所述配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，得到优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息，所述优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息用于对所述配电网中各分布式电源进行调度。
其中，目标函数可以包括：
Figure BDA0003969373060000061
其中，t表示目标函数中得到优化的时段数,U(A)表示A分布式电源对应的信息熵，U(B)表示B分布式电源对应的信息熵，Pa(t)表示在t时间段内的A分布式电源发生概率，Pb(t)表示在t时段的B分布式电源发生概率，α表示配电网的多目标负荷调度信息熵指数。
在一些实施例中，配电网的多目标负荷调度信息熵指数的确定公式包括：
Figure BDA0003969373060000062
F(A，B)＝U(A)-U(A|B)＝U(A)+U(B)-U(A,B)
U(A,B)＝U(A)+U(B)。
在一些实施例中，约束条件包括：
Figure BDA0003969373060000063
其中，Pt表示t时段时配电网中的有功功率；Pui表示t时段时配电网中分布式电源的有功输出；Pci表示t时段时配电网中的储能功率；Ppi表示t时段时配电网中的有功负荷功率；Qt表示t时段时配电网中的无功功率；Qui表示t时段时配电网中分布式电源的无功输出；Qci表示t时段时配电网中的静止补偿器的无功输出功率；Qpi表示t时段时配电网中的无功负荷功率。
在一些实施例中，约束条件还包括：
Figure BDA0003969373060000064
其中，Pui表示t时段时配电网中分布式电源的有功输出，Pui.min表示配电网中分布式电源的最小有功输出，Pui.max表示配电网中分布式电源的最大有功输出；Pci表示t时段时配电网中的储能功率，Pci.max表示配电网中的最大储能功率；Qui表示t时段时配电网中分布式电源的无功输出，Qui.min表示配电网中分布式电源的最小无功输出，Qui.max表示配电网中分布式电源的最大无功输出；Qci表示t时段时配电网中的静止补偿器的无功输出功率，Qci.max表示配电网中的静止补偿器的最大无功输出功率。
在一些实施例中，约束条件还包括：
Umin≤Ut≤Umax
其中，Umin表示配电网节点电压的最小值；Umax表示配电网节点电压的最大值；Ut表示t时段时配电网节点电压的实际数值。
本发明实施例的技术方案，根据目标函数和约束条件、配电网中各分布式电源对应的信息熵以及配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，确定了合理的配电网中各分布式电源对应的功率信息，进而根据合理的配电网中各分布式电源对应的功率信息对各分布式电源进行调度，降低了配电网调度能耗。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种配电网调度装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：
数据获取模块310，用于获取配电网中各分布式电源对应的功率信息、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率；
调度优化模块320，用于根据配电网调度优化模型、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对所述配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，得到优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息，所述优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息用于对所述配电网中各分布式电源进行调度；
其中，所述配电网调度优化模型以配电网调度能耗量最小为目标建立。
本发明实施例的技术方案，根据配电网调度优化模型、配电网中各分布式电源对应的信息熵以及配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，确定了合理的配电网中各分布式电源对应的功率信息，进而根据合理的配电网中各分布式电源对应的功率信息对各分布式电源进行调度，降低了配电网调度能耗。
在一些可选的实施方式中，所述分布式电源包括光伏发电装置、风力发电装置、储能装置和无功补偿装置中的一种或多种。
在一些可选的实施方式中，所述配电网中包括两种分布式电源，所述配电网调度优化模型包括目标函数和约束条件，其中，所述目标函数包括：
Figure BDA0003969373060000081
其中，t表示目标函数中得到优化的时段数,U(A)表示A分布式电源对应的信息熵，U(B)表示B分布式电源对应的信息熵，Pa(t)表示在t时间段内的A分布式电源发生概率，Pb(t)表示在t时段的B分布式电源发生概率，α表示配电网的多目标负荷调度信息熵指数。
在一些可选的实施方式中，所述配电网的多目标负荷调度信息熵指数的确定公式包括：
Figure BDA0003969373060000082
F(A，B)＝U(A)-U(A|B)＝U(A)+U(B)-U(A,B)
U(A,B)＝U(A)+U(B)。
在一些可选的实施方式中，所述约束条件包括：
Figure BDA0003969373060000091
其中，Pt表示t时段时配电网中的有功功率；Pui表示t时段时配电网中分布式电源的有功输出；Pci表示t时段时配电网中的储能功率；Ppi表示t时段时配电网中的有功负荷功率；Qt表示t时段时配电网中的无功功率；Qui表示t时段时配电网中分布式电源的无功输出；Qci表示t时段时配电网中的静止补偿器的无功输出功率；Qpi表示t时段时配电网中的无功负荷功率。
在一些可选的实施方式中，所述约束条件还包括：
Figure BDA0003969373060000092
其中，Pui表示t时段时配电网中分布式电源的有功输出，Pui.min表示配电网中分布式电源的最小有功输出，Pui.max表示配电网中分布式电源的最大有功输出；Pci表示t时段时配电网中的储能功率，Pci.max表示配电网中的最大储能功率；Qui表示t时段时配电网中分布式电源的无功输出，Qui.min表示配电网中分布式电源的最小无功输出，Qui.max表示配电网中分布式电源的最大无功输出；Qci表示t时段时配电网中的静止补偿器的无功输出功率，Qci.max表示配电网中的静止补偿器的最大无功输出功率。
在一些可选的实施方式中，所述约束条件还包括：
Umin≤Ut≤Umax
其中，Umin表示配电网节点电压的最小值；Umax表示配电网节点电压的最大值；Ut表示t时段时配电网节点电压的实际数值。
本发明实施例所提供的配电网调度装置可执行本发明任意实施例所提供的配电网调度方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字助理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。I/O接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如配电网调度方法，该方法包括：
获取配电网中各分布式电源对应的功率信息、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率；
根据配电网调度优化模型、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对所述配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，得到优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息，所述优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息用于对所述配电网中各分布式电源进行调度；
其中，所述配电网调度优化模型以配电网调度能耗量最小为目标建立。
在一些实施例中，配电网调度方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的配电网调度方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行配电网调度方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种配电网调度方法，其特征在于，包括：
获取配电网中各分布式电源对应的功率信息、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率；
根据配电网调度优化模型、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对所述配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，得到优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息，所述优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息用于对所述配电网中各分布式电源进行调度；
其中，所述配电网调度优化模型以配电网调度能耗量最小为目标建立。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布式电源包括光伏发电装置、风力发电装置、储能装置和无功补偿装置中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配电网中包括两种分布式电源，所述配电网调度优化模型包括目标函数和约束条件，其中，所述目标函数包括：
Figure FDA0003969373050000011
其中，t表示目标函数中得到优化的时段数,U(A)表示A分布式电源对应的信息熵，U(B)表示B分布式电源对应的信息熵，Pa(t)表示在t时间段内的A分布式电源发生概率，Pb(t)表示在t时段的B分布式电源发生概率，α表示配电网的多目标负荷调度信息熵指数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述配电网的多目标负荷调度信息熵指数的确定公式包括：
Figure FDA0003969373050000012
F(A，B)＝U(A)-U(A|B)＝U(A)+U(B)-U(A,B)
U(A,B)＝U(A)+U(B)。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括：
Figure FDA0003969373050000021
其中，Pt表示t时段时配电网中的有功功率；Pui表示t时段时配电网中分布式电源的有功输出；Pci表示t时段时配电网中的储能功率；Ppi表示t时段时配电网中的有功负荷功率；Qt表示t时段时配电网中的无功功率；Qui表示t时段时配电网中分布式电源的无功输出；Qci表示t时段时配电网中的静止补偿器的无功输出功率；Qpi表示t时段时配电网中的无功负荷功率。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述约束条件还包括：
Figure FDA0003969373050000022
其中，Pui表示t时段时配电网中分布式电源的有功输出，Pui.min表示配电网中分布式电源的最小有功输出，Pui.max表示配电网中分布式电源的最大有功输出；Pci表示t时段时配电网中的储能功率，Pci.max表示配电网中的最大储能功率；Qui表示t时段时配电网中分布式电源的无功输出，Qui.min表示配电网中分布式电源的最小无功输出，Qui.max表示配电网中分布式电源的最大无功输出；Qci表示t时段时配电网中的静止补偿器的无功输出功率，Qci.max表示配电网中的静止补偿器的最大无功输出功率。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述约束条件还包括：
Umin≤Ut≤Umax
其中，Umin表示配电网节点电压的最小值；Umax表示配电网节点电压的最大值；Ut表示t时段时配电网节点电压的实际数值。
8.一种配电网调度装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取配电网中各分布式电源对应的功率信息、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率；
调度优化模块，用于根据配电网调度优化模型、所述配电网中各分布式电源对应的信息熵以及所述配电网中各分布式电源在预设时间段内的发生概率，对所述配电网中各分布式电源对应的功率信息进行优化，得到优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息，所述优化后的配电网中各分布式电源对应的功率信息用于对所述配电网中各分布式电源进行调度；
其中，所述配电网调度优化模型以配电网调度能耗量最小为目标建立。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的配电网调度方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的配电网调度方法。
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