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申请/专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司;清华大学

摘要：本发明公开了一种综合能源系统鲁棒优化运行方法、系统、装置及存储介质，首先分析了分布式光伏输出功率的波动对多站融合系统安全运行产生的影响，其次结合分布式光伏的支持向量回归模型的预测误差统计分布情况拟合了较为精确的概率密度函数对其进行描述，并以此为基础生成了光伏的随机出力场景，并利用聚类方法生成了光伏的典型出力场景，对分布式综合能源系统的原始运行计划进行了典型场景的可行性检验，进而建立了双层优化模型实现不可行情况的反馈功能，并以此设计了分布式综合能源系统的鲁棒运行策略。

主权项：1.一种综合能源系统鲁棒优化运行方法，其特征在于，包括如下步骤：获取天气数据，将天气数据输入支持向量机预测模型，得到分布式光伏预测输出功率；在得到分布式光伏预测输出功率的基础上，对综合能源系统进行最优潮流计算，优化目标为运行成本最低，得到原始的运行计划；使用生成的分布式光伏典型出力场景对原始的运行计划进行可行性检验，若调峰设备和旋转备用机组的调节容量不足而无法满足综合能源系统安全运行，将信息反馈到运行计划中，重新安排满足此场景时刻安全运行要求的运行计划，并重新对全部分布式光伏典型出力场景进行可行性检验；所述天气数据输入支持向量机预测模型前先进行预处理，具体方式如下：对所述天气数据的样本数据进行聚类；对聚类后的结果进行归一化处理，得到最终的天气数据；对所述天气数据的样本数据进行聚类；具体方式如下：获取样本数据的样本矩阵；基于所述样本矩阵求得最小权重样本稀疏矩阵Am＝Lm+Um；统计稀疏矩阵Lm的第i行和第i列中与ui相连树支的位置，并将其数量作为各个样本节点的度Du；对样本节点度数大于2的节点计算相连树支的权重比例，并求取各节点的权重差异度量λ；按权重差异度量的大小对节点进行排序，并取前k-1个节点中权重最大的树支在最小生成树中剔除，进而构成包含k个互不相连的树；每个树连接的样本点构成一个样本簇，最终得到的k个样本簇即为聚类后的结果；生成分布式光伏典型出力场景的方法如下：定义最小典型光伏输出功率场景数量，将光伏随机出力场景聚类为多个场景簇；计算聚类后样本簇的标准偏差作为聚类结果的性能度量，在求取各场景簇的典型场景后即可增加一个典型光伏场景；重复上述步骤，直到典型光伏场景数目满足最大值需求；所述光伏随机出力场景的获取方式如下：建立分布式光伏预测误差的适应概率分布模型，对冬季阴雨天气及夏季阴天天气条件下的分布式光伏预测误差进行概率分布统计拟合，对夏季雨天天气采用高斯分布进行拟合；得到分布式光伏预测误差概率分布函数；结合分布式光伏预测误差概率分布函数及分布式光伏支持向量机模型的点预测结果，应用拉丁超立方抽样方法得到随机光伏出力场景。

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