基于双层规划的交通能源调度方法、系统、设备和介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115759361A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211347735.2(74)专利代理机构北京安博达知识产权代理有(22)申请日2022.10.31限公司11271专利代理师徐国文(71)申请人中国电力科学研究院有限公司地址100192北京市海淀区清河小营东路(51)Int.Cl.15号G06Q10/04(2023.01)申请人国家电网有限公司H02J3/38(2006.01)国网江苏省电力有限公司H02J3/32(2006.01)国网江苏省电力有限公司电力科学H02J3/06(2023.01)研究院H02J3/00(2012.01)西安交通大学G06Q10/0631(2023.01)国网浙江省电力有限公司杭州供电G06Q50/06(2006.01)G06N3/006(2006.01)公司(72)发明人屈博周前朱丹丹刘畅邵成成肖宇华李磊权利要求书5页说明书13页附图3页(54)发明名称基于双层规划的交通能源调度方法、系统、设备和介质(57)摘要本发明提供了一种基于双层规划的交通能源调度方法、系统、设备和介质，包括：获取网架信息和风光荷历史数据；基于所述网架信息和风光荷历史数据构建双层规划模型；对所述双层规划模型进行求解，得到分布式发电运营商净收益和分布式发电碳排放；其中，所述双层规划模型包括上层优化配置模型和下层优化配置模型，所述上层优化配置模型是以分布式发电运营商净收益最大为目标构建的，所述下层优化配置模型是以在分布式发电运营商净收益最大时，分布式发电内部各单元发电碳排放量最小为目标构建的。本发明结合双层规划原理，利用分层调度实现上下层模型的协同，增强了微新能源电网资源的利用率，提高了分布式发电运营商净收益，并且减少了碳排放量。CN115759361ACN115759361A权利要求书1/5页1.一种基于双层规划的能源优化调度方法，其特征在于，包括：获取网架信息和风光荷历史数据；基于所述网架信息和风光荷历史数据构建双层规划模型；对所述双层规划模型进行求解，得到分布式发电运营商净收益和分布式发电碳排放；其中，所述双层规划模型包括上层优化配置模型和下层优化配置模型，所述上层优化配置模型是以分布式发电运营商净收益最大为目标构建的，所述下层优化配置模型是以在分布式发电运营商净收益最大时，分布式发电内部各单元发电碳排放量最小为目标构建的。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布式发电上层优化配置模型的构建，包括：基于网架信息和风光荷历史数据，以分布式发电运营商净收益最大为目标构建上层目标函数；以分布式发电费用为约束条件；基于所述层目标函数和所述约束条件确定上层优化配置模型；所述分布式发电费用约束至少包括下述的一种或多种：分布式发电装机容量约束和主动管理费用约束。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述上层目标函数的表达式如下：FDG＝max(BDG‑CDG)其中，FDG为分布式发电运营商的净收益，BDG为分布式发电运营商的总收益，CDG为分布式发电运营商的总成本；所述分布式发电运营商的总收益的计算式如下：其中，Bsell为分布式发电运营商的售电收益，Bsub为分布式发电运营商的补贴收益，Ns为场景的总数，ps为场景s发生的概率，αDG为分布式发电的单位电量售电电价，βDG为分布式发电的单位电量补贴电价，为在t时刻场景s下第i个分布式发电的发电功率，Y为调度周期的天数，NDG为分布式发电的总数，t0为一天的时刻总数；所述分布式发电运营商的总成本的计算式如下：2CN115759361A权利要求书2/5页其中，Cinv为分布式发电运营商的投资成本，Cope为分布式发电运营商的运维成本，Ccur为分布式发电弃电成本，CAMF为分布式发电运营商支付给配电公司的主动管理费用，γ为贴现率，T为分布式发电的使用寿命，εDG为分布式发电单位容量投资成本，ηDG为分布式发电单位电量运维成本，为单位电量弃电成本，为在t时刻场景s下第i个分布式发电的弃电量，PDG，i为安装的第i个分布式发电的容量，ρAMF为单位电量主动管理费用。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分布式发电装机容量约束如下：其中，为安装的第i个分布式发电的容量的下限，为安装的第i个分布式发电的容量的上限。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述主动管理费用约束如下：0≤ρAMF≤αDG其中，ρAMF为单位电量主动管理费用，αDG为分布式发电的单位电量售电电价。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布式发电下层优化配置模型，包括：在分布式发电运营商净收益最大时，以分布式发电内部各单元为主体，确定各主体的碳排放量；以所有主体的发电碳排放量最小为目标构建下层目标函数；以分