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申请/专利权人：南京工业大学;东南大学;河海大学

摘要：本发明公开了一种电‑气综合能源系统日前优化调度方法，属于新能源技术领域，包括：获取电‑气综合能源系统内新能源出力及负荷功率的历史预测误差数据集，并删除历史预测误差数据集中的异常样本；利用主成分分析法确定历史预测误差数据集的主成分向量方向，并根据主成分向量方向构建预测误差初始盒式不确定集；利用割平面法收紧预测误差初始盒式不确定集，获取预测误差最优多面体不确定集；根据预测误差最优多面体不确定集，构建日前优化调度模型，并利用列与约束生成算法求解日前优化调度模型，获取电‑气综合能源系统日前优化调度方案。该方法能够减少不可能场景，降低决策过程保守度，兼顾电‑气综合能源系统日前优化调度方案的经济性和鲁棒性。

主权项：1.一种电-气综合能源系统日前优化调度方法，其特征在于，包括：获取电-气综合能源系统内新能源出力及负荷功率的历史预测误差数据集，并删除所述历史预测误差数据集中的异常样本；利用主成分分析法确定所述历史预测误差数据集的主成分向量方向，并根据所述主成分向量方向构建预测误差初始盒式不确定集；利用割平面法收紧所述预测误差初始盒式不确定集，获取预测误差最优多面体不确定集；根据所述预测误差最优多面体不确定集，构建日前优化调度模型，并利用列与约束生成算法求解所述日前优化调度模型，获取电-气综合能源系统日前优化调度方案；删除所述历史预测误差数据集中的异常样本包括：对所述历史预测误差数据集进行零均值化处理，获取历史预测误差零均值化矩阵；根据所述历史预测误差零均值化矩阵，获取历史预测误差协方差矩阵；对所述历史预测误差协方差矩阵进行特征值分解，获取历史预测误差特征向量和特征值；根据所述历史预测误差特征向量和特征值，计算获取所述历史预测误差数据集中各历史样本的霍特林统计量；判定霍特林统计量大于第一预设阈值的历史样本为异常样本，并将其从所述历史预测误差数据集中删除；利用主成分分析法确定所述历史预测误差数据集的主成分向量方向，并根据所述主成分向量方向构建预测误差初始盒式不确定集包括：定义所述历史预测误差特征向量所在方向为主成分向量方向；将所述历史预测误差零均值化矩阵中经过零均值化处理的各历史样本分别投影至各主成分向量方向，并定义各主成分向量方向上投影的最大值和最小值所对应的点为主成分向量的两个端点；对于每个主成分向量，过其两个端点分别生成两个与其垂直的平面，获取各所述平面围成的零均值化空间不确定集；将各所述平面围成的零均值化空间不确定集从零均值化空间转换至原始空间，获取预测误差初始盒式不确定集；利用割平面法收紧所述预测误差初始盒式不确定集，获取预测误差最优多面体不确定集包括：从每个主成分向量的两个端点中随机选取一个端点构成端点组合，并根据各所述端点组合确定初始割平面；对各所述初始割平面进行平移，获取平移后的各割平面围成的零均值化空间不确定集；将平移后的各割平面围成的零均值化空间不确定集从零均值化空间转换至原始空间，并与所述预测误差初始盒式不确定集取交集，获取预测误差最优多面体不确定集；其中，每个端点组合对应一个初始割平面，各所述初始割平面经过其对应的端点组合中所有端点；平移后的割平面经过距离其初始割平面最远的历史样本所在点；所述日前优化调度模型的约束条件包括：机组启停约束： ；其中，、为机组在时段的开机、关机持续时间，、为机组的最小开机、关机持续时间，为机组在时段的状态，表示机组在时段的状态为开机，表示机组在时段的状态为关机，为机组在时段的状态，、为机组在时段的启动、关停0-1变量，若机组在时段发生启动，则且，若机组在时段发生关停，则且，否则且；计及系统备用需求的机组出力约束： ；其中，为不考虑源荷预测误差时机组在时段出力的功率，、为机组出力的最小、最大功率，、为机组在时段能够提供的下调、上调备用容量；系统上调、下调总备用容量约束： ；其中，、为系统所需的最低上调、下调总备用容量；机组爬坡约束： ；其中，、为机组的最大向下、向上爬坡功率，为不考虑源荷预测误差时机组在时段出力的功率，、为机组在时段为应对源荷预测误差而进行的上调、下调功率，、为机组在时段为应对源荷预测误差而进行的上调、下调功率；功率平衡约束： ；其中，、为时段新能源电站、系统节点处负荷的预测功率，、为时段新能源电站、系统节点处负荷的功率预测误差，、为时段新能源电站的弃置功率、系统节点处切负荷功率；线路传输功率约束： ；其中，为系统节点关于线路的功率转移因子，为线路的最大传输功率，、表示机组、新能源电站与系统节点连接以接入电力系统；上、下校正功率约束： ；新能源弃置功率和切负荷功率约束： ；天然气气井产气量约束： ；其中，为气井在时段的产气流量，、为气井的产气流量下限、上限；天然气网络节点气压约束： ；其中，为天然气网络节点在时段的气压，、为天然气网络节点的气压下限、上限；天然气平衡约束： ；其中，为天然气网络节点、之间的管道在时段的气流量，为天然气网络节点在时段的气负荷，为机组出力为时所消耗的燃料热量，为天然气热值，表示气井连接天然气网络节点，、表示天然气网络节点、之间的管道的送端、受端为天然气网络节点，表示机组为燃气轮机且机组作为天然气网络节点的负荷；天然气管道潮流约束： ；其中，为天然气网络节点在时段的气压，为管道常数，、为天然气网络节点、之间的管道的最小、最大气流量，为取值为1或-1的符号函数；新能源出力及负荷功率预测误差不确定性变量约束： ；其中，为新能源出力及负荷功率的预测误差不确定性变量构成的向量，，为的系数矩阵，为的常数向量，为预测误差最优多面体不确定集；所述日前优化调度模型的目标函数为： ；其中，为机组所使用燃料的单位成本，、为机组的启动、关停成本，、为机组提供上、下备用的价格，、为机组上调、下调功率的单位调节成本，、为单位新能源弃置量、单位切负荷量的惩罚成本，为新能源出力及负荷功率的预测误差不确定性变量构成的向量，为第一阶段决策变量集合，，为机组在时段的状态，、为机组在时段的启动、关停0-1变量，为不考虑源荷预测误差时机组在时段出力的功率，、为机组在时段能够提供的下调、上调备用容量，为气井在时段的产气流量，为天然气网络节点、之间的管道在时段的气流量，为天然气网络节点在时段的气压，为第二阶段决策变量集合，，、为机组在时段为应对源荷预测误差而进行的上调、下调功率，、为时段新能源电站的弃置功率、系统节点处切负荷功率。

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