基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法

本发明涉及的是一种电力调度领域的技术，具体是一种基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法。

背景技术：

1、现有对偶求解方法在分布鲁棒优化问题上表现出求解速度较慢、近似误差较大且难以计量的问题，导致求解结果的准确性不足，不利于电力系统安全稳定调度。现有外部估计算法仅可求解电动汽车换电站选址模型。

技术实现思路

1、本发明针对现有分布鲁棒优化问题中的无限维求解难题，提出一种基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法，通过自适应多面逼近方法，将两阶段分布鲁棒调度模型转化为有限维问题，从而实现快速求解，通过提高电力调度模型的求解效率和准确性，显著提高电力系统工作运行效率。

2、本发明是通过以下技术方案实现的：

3、本发明涉及一种基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法，通过采集电力系统运行状态信息用于构造并解析两阶段分布鲁棒模型，从中识别得到第二阶段无限维决策变量后对模型进行降维重构，再对重构调度模型求解得到调度策略方案，实现资源优化配置。

4、所述的采集电力系统运行状态信息是指：节点电压、传输线、变压器和其他设备的电流、负载点、发电机的有功和无功消耗、开关和断路器的状态、保护设备的状态和设置、系统的工作频率、变压器、电缆或发电机的温度、网络故障信息、外部环境信息。

5、所述的两阶段分布鲁棒模型是指：在考虑现有的信息和对不确定性的描述进行初步决策，即第一阶段，再在该策略在最不利的情况下再次进行决策调整，即第二阶段以保证最低的性能标准，其中不确定性通过一组预测的概率分布来描述。

6、所述的两阶段分布鲁棒模型的目标，即分布鲁棒原问题的目标函数为约束为tx+wy≥m(ζ)，h(x,y,ζ)＝0，其中：仿射函数x和y分别为第一阶段决策变量和第二阶段无限维决策变量，q(x,ζ)为第二阶段目标函数，c为目标函数系数矩阵，t和w为不等式系数矩阵，m(ζ)为不等式约束的向量，h(x,y,ζ)＝0为等式约束。

7、所述的第二阶段目标函数其中：q为第二阶段目标函数的系数，t为对应转置矩阵，第二阶段无限维决策变量y(·)的函数空间由表示。

8、所述的识别是指：将第二阶段无限维决策变量y限制到比原可行域更小的空间，即用构建一个有限的第二阶段无限维决策变量空间，对分布鲁棒原问题进行近似处理得到近似后所得结果是次优解，即

9、所述的降维重构是指：基于逼近法的思想，采用以单一平面切割缩小第二阶段无限维决策变量y的可行域范围π，y(ξ)＝y0+yξ，得到tx+wy≥m(ζ)，h(x,y,ζ)＝0，其中：决策变量矩阵通过继承限制追索变量可行域的逼近法思想，扩展得到自适应多面切割后的重构调度模型：tx+wy≥m(ζ),i∈[n]，h(x,y,ζ)＝0，其中：x和y分别为第一阶段决策变量和第二阶段无限维决策变量，为近似后的第二阶段目标函数，c为目标函数系数矩阵，t和w为不等式系数矩阵，m(ζ)为不等式约束的向量，h(x,y,ζ)＝0为等式约束。

10、所述的调度策略方案，通过对重构调度模型采用列生成的切割平面方法进行求解得到，具体包括：

11、i)使用只包含一个变量子集的简化模型解决重构调度模型；

12、ii)逐步地增加当前解中具有负约化成本或对于目标函数改进有贡献的变量，即生成列，从而找到线性松弛的最优解，以剔除当前的非整数解，同时不剔除任何整数可行解；

13、iii)当线性松弛的最优解不满足整数约束时，使用缩减约束方法生成新的约束后返回步骤ii，直到找到一个满足所有约束的整数解或者确定问题无解；

14、iv)当没有新的生成列，即所有的列都有非负的约化成本且当前解满足所有整数约束时，得到调度策略方案。

15、技术效果

16、本发明通过采集电力系统运行状态信息用于构造并解析两阶段分布鲁棒模型，从中识别得到第二阶段无限维决策变量后对模型讲行降维重构，再对重构模型求解得到调度策略方案，实现资源优化配置。与现有技术相比不仅大大提高了求解速度，还有效减少了近似误差，确保了求解结果的准确性，为电力系统提供了一个高效、准确的调度模型求解方案。本发明深入挖掘了电力分布鲁棒调度模型中的不确定性因素，并有效地通过自适应多面逼近方法将复杂的无限维问题转化为更为简洁的有限维模型。这是前期研究中所未深入探讨和实现的；技术效果体现在建立了基于自适应多面切割的电力调度模型求解方案，达到了快速求解分布鲁棒问题的目标。此模型不仅在时间效率上有显著提升，相比于其他近似求解方法在准确性和可靠性上也有所提升，为电力系统调度提供了更为稳健可靠的工具，进而确保了电力系统的高效安全运行。

技术特征：

1.一种基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法，其特征在于，通过采集电力系统运行状态信息用于构造并解析两阶段分布鲁棒模型，从中识别得到第二阶段无限维决策变量后对模型进行降维重构，再对重构调度模型求解得到调度策略方案，实现资源优化配置；

2.根据权利要求1所述的基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法，其特征是，所述的两阶段分布鲁棒模型是指：在考虑现有的信息和对不确定性的描述进行初步决策，即第一阶段，再在该策略在最不利的情况下再次进行决策调整，即第二阶段以保证最低的性能标准，其中不确定性通过一组预测的概率分布来描述。

3.根据权利要求1或2所述的基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法，其特征是，所述的两阶段分布鲁棒模型的目标，即分布鲁棒原问题p的目标函数为约束为tx+wy≥m(ζ)，h(x,y,ζ)＝0，其中：仿射函数x和y分别为第一阶段决策变量和第二阶段无限维决策变量，q(x,ζ)为第二阶段目标函数，c为目标函数系数矩阵，t和w为不等式系数矩阵，m(ζ)为不等式约束的向量，h(x,y,ζ)＝0为等式约束。

4.根据权利要求3所述的基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法，其特征是，所述的第二阶段目标函数其中：q为第二阶段目标函数的系数，t为对应转置矩阵，第二阶段无限维决策变量y(·)的函数空间由表示。

5.根据权利要求1所述的基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法，其特征是，所述的识别是指：将第二阶段无限维决策变量y限制到比原可行域更小的空间，即用构建一个有限的第二阶段无限维决策变量空间，对分布鲁棒原问题进行近似处理得到近似后所得结果是次优解，即

6.根据权利要求1所述的基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法，其特征是，所述的降维重构是指：基于逼近法的思想，采用以单一平面切割缩小第二阶段无限维决策变量y的可行域范围π，y(ξ)＝y0+yξ，得到tx+wy≥m(ζ)，h(x,y,ζ)＝0，其中：决策变量矩阵通过继承限制追索变量可行域的逼近法思想，扩展得到自适应多面切割后的重构调度模型：tx+wy≥m(ζ),i∈[n]，h(x,y,ζ)＝0，其中：x和y分别为第一阶段决策变量和第二阶段无限维决策变量，为近似后的第二阶段目标函数，c为目标函数系数矩阵，t和w为不等式系数矩阵，m(ζ)为不等式约束的向量，h(x,y,ζ)＝0为等式约束。

7.根据权利要求1所述的基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法，其特征是，所述的调度策略方案，通过对重构调度模型采用列生成的切割平面方法进行求解得到，具体包括：

8.一种实现权利要求1-7中任一所述方法的面向两阶段分布鲁棒模型的自适应多面切割求解系统，其特征在于，包括：信息采集模块、模型解析模块、模型重构模块以及近似求解模块，其中：信息采集模块与电力系统相连，用于实时收集电力系统内的运行数据、电力需求信息以及可能出现的不确定性信息；模型解析模块与信息采集模块相连并对采集到的信息进行初步的处理和解析，形成适用于分布鲁棒模型的数据格式；模型重构模块与模型解析模块相连并基于解析后的数据，采用自适应多面切割方法对模型第二阶段无限维决策变量进行降维，重构两阶段分布鲁棒模型；近似求解模块模型与重构模块相连，对重构后的分布鲁棒模型进行快速求解并生成调度策略方案。

技术总结
一种基于电力调度模型的自适应多面切割的优化资源分配方法，通过采集电力系统运行状态信息用于构造并解析两阶段分布鲁棒模型，从中识别得到第二阶段无限维决策变量后对模型进行降维重构，再对重构调度模型求解得到调度策略方案，实现资源优化配置。本发明将两阶段分布鲁棒调度模型转化为有限维问题，从而实现快速求解，通过提高电力调度模型的求解效率和准确性，显著提高电力系统工作运行效率。

技术研发人员：王旭,张锞,蒋传文,张沈习,陈琪臻,杨宏坤,吴汉霄
受保护的技术使用者：上海交通大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15