基于批量场景序贯演化的多阶段鲁棒机组组合方法及装置与流程

本发明涉及电力系统调度，尤其涉及一种基于批量场景序贯演化的多阶段鲁棒机组组合方法及装置。

背景技术：

1、新能源(也可以称为可再生能源)得到了迅猛发展。相关数据显示，截止到2021年，全球新能源装机容量已达3064gw，相较于2014年的1829gw，增长率超过67％；同时，考虑到产业发展和技术进步，新能源的度电成本显著降低，新能源的装机容量和并网规模将持续增加，这将促进清洁电力的发展。

2、绝大多数新能源通过电力网络将电能输送至电力用户。但是，高比例新能源的接入给电能消纳带来了巨大挑战。相比于火电机组，新能源可调度性低、随机性和波动性强，这些特点不利于电力系统的实时功率平衡。作为高可控性的功率调节设备，火电机组是平抑新能源功率波动、保障电力供需平衡的重要资源。但是，火电机组的启动与关停需要较长时间，因此需要在日前阶段决策日内各时段的火电机组组合解。

3、模型预测控制(model predictive control，mpc)是一种广泛使用的日内调度策略。日内mpc调度策略可根据当前掌握的最新信息，做出当前时段的最优决策。但是日前的火电机组组合解能否保证日内mpc调度策略的可行性，仍是一个悬而未决的问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于批量场景序贯演化的多阶段鲁棒机组组合方法及装置，用以解决现有技术中日前机组组合结果难以较好地保证日内mpc调度策略的可行性的问题。

2、第一方面，本发明提供一种基于批量场景序贯演化的多阶段鲁棒机组组合方法，包括：

3、所述方法包括至少1次迭代过程，在第n次迭代过程中：

4、针对新能源典型场景集合中的新能源场景，求解用于决策火电机组组合的混合整数线性规划问题，获得火电机组组合解；

5、批量生成新能源场景，获得新能源批量场景集合；

6、合并所述新能源典型场景集合和所述新能源批量场景集合，获得第一新能源场景集合；

7、通过序贯演化，计算所述第一新能源场景集合中的每个新能源场景关于所述火电机组组合解的多时段序贯决策解；

8、根据所述多时段序贯决策解，确定每个所述多时段序贯决策解对应的新能源场景关于所述火电机组组合解的可行性；

9、根据所述第一新能源场景集合中的新能源场景关于所述火电机组组合解的可行性，确定是否停止迭代；

10、在继续迭代的情况下，更新第n+1次迭代过程中的新能源典型场景集合，更新第n+1次迭代过程中的混合整数线性规划问题的约束条件；

11、在停止迭代的情况下，将所述火电机组组合解作为机组组合决策结果；

12、其中，n为大于等于1的整数。

13、可选地，所述用于决策火电机组组合的混合整数线性规划问题包括第一目标函数和第一约束；

14、所述第一目标函数用于极小化电力系统调度成本；

15、所述第一约束包括：火电机组启停约束、火电机组出力范围以及爬坡约束、储能电站运行约束、新能源出力场景约束、系统功率平衡和线路容量约束、最恶劣新能源出力场景运行成本约束和机组组合序贯演化割平面集合约束。

16、可选地，所述通过序贯演化，计算所述第一新能源场景集合中的每个新能源场景关于所述火电机组组合解的多时段序贯决策解，包括：

17、求解序贯演化优化问题，获得所述第一新能源场景集合中的每个新能源场景关于火电机组组合解的多时段序贯决策解，所述序贯演化优化问题包括第二目标函数和第二约束；

18、所述第二目标函数用于极小化第一时段至第二时段的电力系统运行成本；

19、所述第二约束包括：火电机组出力上下界约束、火电机组爬坡功率约束、储能电站运行约束、新能源出力场景约束、功率平衡约束和输电线路容量约束。

20、可选地，所述更新第n+1次迭代过程中的混合整数线性规划问题的约束条件，至少包括：更新第n+1次迭代过程中的机组组合序贯演化割平面集合约束；

21、所述第n+1次迭代过程中的机组组合序贯演化割平面集合约束的表达形式为：

22、

23、表示火电机组i在场景z和时段t0下的有功出力变量，表示火电机组i在场景z和时段t0-1下的有功出力值，表示火电机组i的启停变量ui(t0)的决策值。

24、可选地，所述批量生成新能源场景包括：

25、根据新能源出力的概率分布，批量生成新能源场景。

26、可选地，所述根据所述多时段序贯决策解，确定每个所述多时段序贯决策解对应的新能源场景关于所述火电机组组合解的可行性，包括：

27、对于第z个新能源场景，在满足可行性判断公式的情况下，所述第z个新能源场景关于所述火电机组组合解可行；

28、否则，所述第z个新能源场景关于所述火电机组组合解不可行；

29、其中，所述可行性判断公式为：

30、

31、t表示调度时段，表示调度时段的集合，表示第z个新能源场景下的功率平衡正向松弛变量的序贯决策解，表示第z个新能源场景下的功率平衡反向松弛变量的序贯决策解，表示第z个新能源场景下的输电线路l容量正向松弛变量的序贯决策解，表示第z个新能源场景下的输电线路l容量反向松弛变量的序贯决策解，z为大于等于1的整数。

32、可选地，所述根据所述第一新能源场景集合中的新能源场景关于所述火电机组组合解的可行性，确定是否停止迭代，包括：

33、在可行的新能源场景的数量占第一新能源场景集合中的新能源场景的总数大于等于预设阈值的情况下，停止迭代；

34、否则，继续迭代。

35、第二方面，本发明还提供一种基于批量场景序贯演化的多阶段鲁棒机组组合装置，包括第一优化单元、场景生成单元、场景合并单元、第二优化单元、可行性判断单元、迭代决策单元、迭代更新单元和决策输出单元：

36、所述装置至少执行1次迭代过程，在第n次迭代过程中：

37、所述第一优化单元，用于针对新能源典型场景集合中的新能源场景，求解用于决策火电机组组合的混合整数线性规划问题，获得火电机组组合解；

38、所述场景生成单元，用于批量生成新能源场景，获得新能源批量场景集合；

39、所述场景合并单元，用于合并所述新能源典型场景集合和所述新能源批量场景集合，获得第一新能源场景集合；

40、所述第二优化单元，用于通过序贯演化，计算所述第一新能源场景集合中的每个新能源场景关于所述火电机组组合解的多时段序贯决策解；

41、所述可行性判断单元，用于根据所述多时段序贯决策解，确定每个所述多时段序贯决策解对应的新能源场景关于所述火电机组组合解的可行性；

42、所述迭代决策单元，用于根据所述第一新能源场景集合中的新能源场景关于所述火电机组组合解的可行性，确定是否停止迭代；

43、所述迭代更新单元，用于在继续迭代的情况下，更新第n+1次迭代过程中的新能源典型场景集合，更新第n+1次迭代过程中的混合整数线性规划问题的约束条件；

44、所述决策输出单元，用于在停止迭代的情况下，将所述火电机组组合解作为机组组合决策结果；

45、其中，n为大于等于1的整数。

46、第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述基于批量场景序贯演化的多阶段鲁棒机组组合方法。

47、第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述基于批量场景序贯演化的多阶段鲁棒机组组合方法。

48、本发明实施例提供的基于批量场景序贯演化的多阶段鲁棒机组组合方法及装置，通过混合整数线性规划(milp)问题可以快速求解进而得到火电机组组合解；在大批量的新能源场景下，计算每个新能源场景关于所述火电机组组合解的多时段序贯决策解，根据多时段序贯决策解量化火电机组组合解满足日内mpc调度可行性的概率；若在火电机组组合解不满足日内mpc调度可行性的概率，则继续进行迭代，在火电机组组合解满足日内mpc调度可行性的概率的情况下，将所述火电机组组合解作为机组组合决策结果，从而保证火电机组组合解的可行性。