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摘要：本发明公开了种规避风电场出力不确定性风险的电力系统调度方法，所述方法包括：获取数据，所述数据包括从电网能量管理系统中所获得的各负荷点的日前功率预测曲线数据和各风电场的日前出力预测曲线数据，以及各个常规火电机组、风电场和抽水蓄能电站的运行参数；将所获取的数据输入至规避风电场出力不确定性风险的调度模型，获得各个常规火电机组、风电场和抽水蓄能电站的优化调度方案。本发明建立了含风电场和抽水蓄能电站的电力系统随机调度模型，通过在目标函数中考虑弃风惩罚费用以促进风电的消纳，针对引入0‑1离散变量描述的抽水蓄能电站运行状态约束，通过适当的变换将其转化为连续线性约束以提高计算效率。

主权项：1.一种规避风电场出力不确定性风险的电力系统调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据，所述数据包括从电网能量管理系统中所获得的各负荷点的日前功率预测曲线数据和各风电场的日前出力预测曲线数据，以及各个常规火电机组、风电场和抽水蓄能电站的运行参数；将所获取的数据输入至规避风电场出力不确定性风险的调度模型，获得各个常规火电机组、风电场和抽水蓄能电站的优化调度方案，包括：引入考虑单风险置信水平的VaR法与CVaR法两种风险度量方法，其表达式分别如式18与式19所示： 其中，α∈[0,1]为置信水平；X为未来特定时期内某资产价值的成本；u为要求的最小上界；PX≤u≥α表明X低于上界u的概率大于α；X-u+表示当X≥u时，取值为X-u，当Xu时，取值为0；对于满足g：[0,1]→[0,1]，使得g0＝0，g1＝1，且g是非递减的一类函数，称之为失真函数；假设g为失真函数，定义随机变量X与相对应的生存函数SXx＝PXx，则式20即为失真风险价值： 失真风险价值的常用失真函数如式21所示，此时称对应的失真风险价值为GlueVaR； 其中，置信水平α，β∈[0,1]且αβ，h1与h2为待定参数，且h1∈[0,1]，h2∈[h1,1]；VaR与CVaR其对应的失真函数如下：VaR对应的失真函数： CVaR对应的失真函数： 通过选定合适的α，β，h1，h2，即实现任意取值范围的GlueVaR；当引入式22所示记号后，失真函数可以重新写为式23的形式： GlueVaR表示为CVaRαX，CVaRβX与VaRαX的线性组合，如式24所示， 接着，将上面所引入的GlueVaR用于规避风电场出力不确定性风险的调度模型中，对于传统动态规划模型，其目标函数表示为以下形式： 其中，St为时段t系统的状态，Aπt：S→A为时段内从当前状态S到决策A的决策函数，Wt+1为时段t+1的外部随机信息，由于式25包含多个时段费用之和的数学期望运算，引入动态风险价值度量将式25表示为： 若时间连续，则利用单时段一致性风险测度ρt对式26进行嵌套改写，如式27： ρt采用GlueVaR进行描述；将目标函数表示为ρt与费用分布函数数学期望的加权和，又称加权风险测度ρλt，如式28所示，其中λt为权重系数； 因此，对于考虑风险规避的动态规划模型，根据Bellman最优性定理，其值函数可以表示为式29，且ρλtVt+1St+1为凸函数： 其中，xt为时段t决策变量集合；ψt为时段t决策变量的可行域；根据ADP算法，若选定抽水蓄能电站上游水库决策后存储能量作为状态变量，则值函数通过分段线性函数进行近似，如式30所示： 其中，L为决策后状态的分段数；ks,t,l与bs,t,l分别为时段t内抽水蓄能电站的近似值函数第l段的斜率与截距；μs,t,l为第l段的存储能量；为时段t内抽水蓄能电站的决策后状态；ρs＝Rs,maxL为时段t内抽水蓄能电站的近似值函数各分段最大值。

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