一种风电—抽水蓄能联合系统的多目标优化方法与流程

技术特征：

1.一种风电—抽水蓄能联合系统的多目标优化方法，基于日前风电功率预测值已知且负荷确定，其特征在于，包括以下步骤：

基于风电输出功率预测及预测误差的概率分布，采用自回归滑动平均模型进行场景采样并建立一组初始场景；

采用场景缩减对初始场景进行处理得到最优风电场景树；

建立以低碳和低成本为目标的数学优化模型，将机组的启停状态及机组在每时段的有功出力分配作为决策变量，采用二阶随机优化模型对最优风电场景树进行优化，输出最优的机组调度。

2.如权利要求1所述的风电—抽水蓄能联合系统的多目标优化方法，其特征在于，采用自回归滑动平均模型进行场景采样并建立一组初始场景，包括以下步骤：

采用自回归滑动平均模型对风电输出功率预测误差进行估计，即，

则，场景S下风电场在各个时段的输出有功为：

随机产生S个风电场输出功率场景，记为初始场景S，概率密度记为P；

其中，p、q分别为自回归滑动平均模型的自回归及滑动平均部分的阶数，取1；θ_j为模型参数，估计得到；ε_t～N(0,σ_E)；为预测跨度为t个时段的风电场输出功率预测误差与预测期望功率值的比值。

3.如权利要求1所述的风电—抽水蓄能联合系统的多目标优化方法，其特征在于，采用场景缩减对初始场景进行处理得到最优风电场景树，包括以下步骤：

采用场景缩减删除一组场景J，缩减后场景树的概率密度记为Q；

采用Kantorovich距离D_k衡量初始场景和缩减后场景的距离，则，

其中，表示场景i和j的间距；

设最优场景树为H，则，H＝S-J；对应的删减场景J满足使minD_k(P,Q)，则，缩减后场景的概率为其初始概率和所有与之距离接近而删除的场景的概率之和，即：

4.如权利要求1所述的风电—抽水蓄能联合系统的多目标优化方法，其特征在于，所述低碳的碳排放包括机组碳排放和大电网等值碳排放，所述低成本的成本包括机组启动费用和运行费用，则，

其中，F_emission为碳排放量，F_cost为总费用；β_h为场景h的概率；

描述机组i在t时段的启动状态；机组处于启动状态，机组处于停止状态，

为机组i在t时段的启动费用，当连续停机时间小于热启动临界时间t_ih时，取热启动费用反之，取冷启动费用

描述场景h下机组i在t时段的燃料费，a_i、b_i、c_i为机组运行成本的相关系数，a_is、b_is、c_is为机组碳排放的相关系数。

5.如权利要求4所述的风电—抽水蓄能联合系统的多目标优化方法，其特征在于，采用二阶随机优化模型对最优风电场景树进行优化，包括以下步骤：

将最优风电场景树的优化分成两个独立的优化阶段，定义机组的启停为具有离散变量的第一优化阶段，定义各机组每时段的有功出力及负荷分配为具有连续变量的第二优化阶段；

通过混合整数线性规划以及增强ε约束的多目标优化对所述第一优化阶段和所述第二优化阶段分别进行优化。

6.如权利要求5所述的风电—抽水蓄能联合系统的多目标优化方法，其特征在于，所述第一优化阶段的相关约束包括：

机组开停机时间约束，其中，机组i在t时段的连 续运行或停机时间，连续运行取值为正，连续停机取负值；为机组i的最小运行时间，为机组i的最小停机时间；

抽水蓄能电站输出有功功率约束：

抽水和发电两种运行状态下水动态平衡及水库水容约束为：

其中，分别为上下水库容量，α_P、α_G分别为抽水和发电的水流量系数。

7.如权利要求5或6所述的风电—抽水蓄能联合系统的多目标优化方法，其特征在于，所述第二优化阶段的相关约束包括：

场景h中t时段系统功率平衡约束为：其中，为为机组的有功功率，为风机的有功功率，对抽水蓄能电站输出的有功功率，为负荷功率；

场景h中t时段火电发电量上下限为；

机组爬坡约束为：其中，为t时段机组功率下降的最大功率，为t时段机组功率上升的最大功率。

8.如权利要求7所述的风电—抽水蓄能联合系统的多目标优化方法，其特征在于，通过混合整数线性规划以及增强ε约束的多目标优化对所述第一优化阶段和所述第二优化阶段分别进行优化，包括步骤：

将F_cost作为主目标函数，F_emission加入比例因数δ和松弛变量s₂后作为约束条件，并定义F₁(x)＝F_cost，F₂(x)＝F_emission；

对两个目标F₁(x)和F₂(x)分别进行优化计算，得到F₁(x)的最大值和最小值F₂(x)的最大值和最小值即目标F₂(x)最大取值为目标F₂(x)的取值范围为r₂，

根据增强ε约束算法，将r₂划分成q₂个等值区间，程序中设定q₂数值，第z个区间的边界值为则

将两个目标函数转换为单目标函数，则，

s.t.

δ的取值范围是10^-3～10^-6；

根据以下判定的条件输出优化结果：

初始化区间号z₂＝0和方案序号neff＝0；z₂＝z₂+1表示循环；

将对应z₂取值的相关数值带入改进的目标函数进行计算，若满足限制条件则，方案序号neff+1，且区间序号z₂+1继续循环上述计算；若z₂不满足限制条件，则结束运算，方案序号取其前一个neff的值；

输出最优解，即为序号neff所对应的方案。

9.如权利要求8所述的风电—抽水蓄能联合系统的多目标优化方法，其特征在于，q₂＝20。