本发明公开了一种基于网络简化的分布式鲁棒电热调度非迭代解耦方法，包括：1)热网调度中心进行网络简化和可行域投影，并将热网投影可行域发送至电网调度中心；2)电网调度中心根据投影可行域重构网络简化模型并求解模型，获得第一阶段机组组合问题最优解3)调度中心进行不确定性的实现，通过测量值获得不确定性实现值4)电网调度中心进行出力再调度，获得第二阶段电热补偿再调度最优解并将热网边界变量返回至热网；5)热网调度中心根据边界变量对简化模型进行内部状态恢复，求解获得最优解本发明实现对热网进行网络简化，非迭代解耦方法在保证求解最优性的同时，能保持不同能源主体的独立运行性，并有效提高计算效率。
1.一种基于网络简化的分布式鲁棒电热调度非迭代解耦方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)热网调度中心对热网进行网络简化，消减热网内部参数，通过将热网内部状态和不确定性热负荷映射到热网边界变量，对热网模型约束进行可行域投影，并将投影可行域发送至电网调度中心，包括以下步骤：
1.1)构建热网原始模型，利用热网边界变量和不确定性热负荷反映热网内部状态：式(1)表示热水流等式约束，其中yH为第二阶段电热补偿再调度问题的热网决策变量、yB为第二阶段电热补偿再调度问题的热网边界变量， 为热负荷不确定性变量，EH、EB、ED分别为yH、yB、 的系数矩阵，eH为常系数矩阵， 分别为与yB对应、与 对应的yH的灵敏度矩阵， 为yH相关的残差；
1.2)热网进行网络简化，消减热网内部参数，对热网等式约束进行可行域投影：
式(2)表示热源等式约束，其中 为热源供热出力h相关的残差，YB、Φ分别为与yB对应、与 对应的h的灵敏度矩阵；
式(3)表示热网安全约束，其中 和yH分别为yH的上下限；
1.3)将投影可行域式(2)、(3)发送至电网调度中心；
2)电网调度中心根据热网投影可行域，重构两阶段鲁棒调度简化模型，采用列‑约束生成法求解两阶段鲁棒调度简化模型，获得第一阶段机组组合问题的最优解 包括以下步骤：
2.1)电网调度中心接收到来自热网调度中心的投影可行域式(2)、(3)，式(2)表示热源等式约束、式(3)表示热网安全约束；首先将CHP机组的边界约束和式(2)封装成以下形式：式(4)为热网供热需求约束，其中xB为第一阶段机组组合问题的电网边界变量，yB为第二阶段电热补偿再调度问题的热网边界变量， 为热负荷不确定性变量，为xB、yB、的增广系数矩阵， 为增广的常系数矩阵；于是，重构两阶段鲁棒调度简化模型为：s.t.A[xE；xB]≤b (6)
式(5)为两阶段鲁棒调度的目标函数，包括第一阶段机组组合问题成本
风削减惩罚 和第二阶段电热补偿再调度成本 其中xE为第一阶段机组
组合问题的电网决策变量，cE、cB分别为xE、xB的机组组合成本系数矩阵； 为风出力不确定性变量，σ为风削减惩罚系数矩阵， 分别为不确定性变量 的不确定性集，采用预算集的形式描述；yE为第二阶段电热补偿再调度问题的电网决策变量，yH为第二阶段电热补偿再调度问题的热网决策变量，fE、fB分别为yE、yB的补偿再调度成本系数矩阵；
式(6)为机组组合问题的逻辑约束，其中A为第一阶段机组组合问题电网决策变量和边界变量的关联矩阵，b为其常系数矩阵；式(7)为电网内部约束，其中DE、CW、CE、CB分别为xE、yE、yB的系数矩阵，bE为其常系数矩阵；
2.2)电网调度中心采用列‑约束生成法求解两阶段鲁棒调度简化模型(3)‑(7)，获得第一阶段机组组合问题的最优解 其中， 为给定的第一阶段机组组合问题电网决策变量的最优解， 为给定的第一阶段机组组合问题电网边界变量的最优解；
3)电网和热网调度中心进行不确定性的实现，通过测量获得不确定性变量的实现伯其中 为风出力不确定性变量的实现值， 为热负荷不确定性变量的实现值；
4)电网调度中心进行电热补偿再调度，获得第二阶段电热补偿再调度问题的最优解并向热网返回边界变量最优解 其中 为第二阶段电热补偿再调度问题电网决策变量的最优解；
5)热网调度中心根据热网边界变量最优解，对热网简化模型进行内部状态的恢复，求得第二阶段电热补偿再调度问题的最优解
2.根据权利要求1所述的一种基于网络简化的分布式鲁棒电热调度非迭代解耦方法，其特征在于：在步骤4)中，给定第一阶段机组组合计划 和不确定性变量的实现值不确定性参数在其不确定性集范围内波动；电网调度中心进行电热补偿再调度，获得第二阶段电热补偿再调度问题的最优解 然后向热网返回热网边界变量最优解 包括以下步骤：
4.1)给定第一阶段机组组合计划 和不确定性变量的实现值 两阶
段鲁棒调度简化模型式(3)‑(7)能够退化为电热补偿再调度模型式(8)‑(11)，式(3)表示热网安全约束、式(4)为热网供热需求约束、式(5)为两阶段鲁棒调度的目标函数、式(6)为机组组合问题的逻辑约束、式(7)为电网内部约束，电网调度中心求解第二阶段电热补偿再调度问题：式(5)重新表达成式(8)，该式为电热补偿再调度模型目标函数，其中yE为第二阶段电热补偿再调度问题的电网决策变量，yB为第二阶段电热补偿再调度问题的热网边界变量，fE、fB分别为yE、yB的补偿再调度成本系数矩阵；式(7)重新表达成式(9)，该约束为电网内部约束，其中DE、CW、CE、CB分别为 yE、yB的系数矩阵，bE为其常系数矩阵；式(4)重新表达成式(10)，该约束为热网供热需求约束，其中 为 yB、 的增广系数矩阵， 为增广的常系数矩阵；式(3)重新表达成式(11)，该约束为热网安全约束，其中yH为第二阶段电热补偿再调度问题的热网决策变量， yH分别为yH的上下限，为热负荷不确定性变量， 分别为与yB对应、与 对应的yH的灵敏度矩阵， 为yH相关的残差；
4.2)电网调度中心获得第二阶段补偿再调度问题的最优解 并将返回热网边界变量最优解 返回至热网， 为第二阶段补偿再调度问题热网边界变量的最优解。
3.根据权利要求1所述的一种基于网络简化的分布式鲁棒电热调度非迭代解耦方法，其特征在于：在步骤5)中，热网调度中心将热网简化模型恢复至能反映内部状态的原始模型，根据来自热网边界变量最优解 利用式(1)表示的热水流等式约束获得补偿再调度热网决策变量的最优解 其中 为第二阶段补偿再调度问题热网边界变量的最优解。
一种基于网络简化的分布式鲁棒电热调度非迭代解耦方法
技术领域
[0001] 本发明涉及分布式鲁棒电‑热耦合系统调度的技术领域，尤其是指一种基于网络简化的分布式鲁棒电热调度非迭代解耦方法。
背景技术
[0002] 电‑热耦合系统调度的鲁棒调度对避免风电波动和热负荷带来的不确定性至关重要，这些不确定性可能对电‑热耦合系统调度的运行构成严重的安全威胁。由于电‑热耦合系统调度分属于不同的能源主体，其模型的本地管理、隐私信息需要得到保护，因此解耦求解的形式有利于分布式鲁棒电‑热耦合系统调度。考虑风出力和热负荷不确定性，建立两阶段鲁棒调度模型，然而由于问题的结构和拉格朗日方法的不可分性，传统的迭代分布式算法并不适用于原问题。针对于此，本发明提出一个非迭代解耦的求解方法进行分布式鲁棒调度。此外，为了便于可行域投影、保护热网内部拓扑结构和系统参数，设计了一种考虑热不确定性的网络简化方法，将热网内部状态映射到边界变量中，保留不确定性热负荷的同时，有效降低热网模型的复杂度。最后，提出一种基于网络简化的分布式鲁棒电‑热耦合系统调度的非迭代解耦方法，保证问题的最优性的同时，保留了不同能源主体运行的独立性，并能有效提高计算效率。
发明内容
[0003] 本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种基于网络简化的分布式鲁棒电热调度非迭代解耦方法，通过网络简化降低区域供热系统模型的复杂度，保持了模型的隐私性并充分保留了温度准动态特性，有利于可行域的投影，通过非迭代解耦方法为分布式求解鲁棒电‑热耦合系统调度问题提供了有效可行的方法，该方法能严格保证获得鲁棒模型的最优解。
[0004] 为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种基于网络简化的分布式鲁棒电热调度非迭代解耦方法，包括以下步骤：
[0005] 1)热网调度中心对热网进行网络简化和可行域投影，并将投影可行域发送至电网调度中心；
[0006] 2)电网调度中心根据热网投影可行域重构简化模型并求解简化模型，获得第一阶段机组组合问题最优解
[0007] 3)电网和热网调度中心进行不确定性的实现，通过测量获得不确定性变量的实现值
[0008] 4)电网调度中心进行电热补偿再调度，获得第二阶段电热补偿再调度问题的最优解 并向热网返回边界变量最优解
[0009] 5)热网调度中心根据热网边界变量最优解，对热网简化模型进行内部状态的恢复，求得第二阶段电热补偿再调度问题的最优解
[0010] 进一步，在步骤1)中，热网调度中心对热网进行网络简化，消减热网内部参数，通过将热网内部状态和不确定性热负荷映射到热网边界变量，对热网模型约束进行可行域投影，并将投影可行域发送至电网调度中心，包括以下步骤：
[0011] 1.1)构建热网原始模型，利用热网边界变量和不确定性热负荷反映热网内部状态：
[0012]
[0013] 式(1)表示热水流等式约束，其中yH为第二阶段电热补偿再调度问题的热网决策变量、yB为第二阶段电热补偿再调度问题的热网边界变量， 为热负荷不确定性变量，EH、EB、ED分别为yH、yB、 的系数矩阵，eH为常系数矩阵， 分别为与yB对应、与 对应的yH的灵敏度矩阵， 为yH相关的残差；
[0014] 1.2)热网进行网络简化，消减热网内部参数，对热网等式约束进行可行域投影：
[0015]
[0016] 式(2)表示热源等式约束，其中 为热源供热出力h相关的残差，YB、ΦG分别为与yB对应、与 对应的h的灵敏度矩阵；
[0017] 对热网不等式约束进行可行域投影：
[0018]
[0019] 式(3)表示热网安全约束，其中 和yH分别为yH的上下限；
[0020] 1.3)将投影可行域式(2)、(3)发送至电网调度中心。
[0021] 进一步，在步骤2)中，电网调度中心根据热网投影可行域，重构两阶段鲁棒调度简化模型，采用列‑约束生成法求解两阶段鲁棒调度简化模型，获得第一阶段机组组合问题的最优解 包括以下步骤：
[0022] 2.1)电网调度中心接收到来自热网调度中心的投影可行域式(2)、(3)，式(2)表示热源等式约束、式(3)表示热网安全约束；首先将CHP机组的边界约束和式(2)封装成以下形式：
[0023]
[0024] 式(4)为热网供热需求约束，其中xB为第一阶段机组组合问题的电网边界变量，yB为第二阶段电热补偿再调度问题的热网边界变量， 为热负荷不确定性变量，为xB、yB、 的增广系数矩阵， 为增广的常系数矩阵；于是，重构两阶段鲁棒调度简化模型为：
[0025]
[0026] s.t.A[xE；xB]≤b (6)
[0027]
[0028] constraint(3)‑(4)
[0029] 式(5)为两阶段鲁棒调度的目标函数，包括第一阶段机组组合问题成本风削减惩罚 和第二阶段电热补偿再调度成本 其中xE为第一阶段机组组合问题的电网决策变量，cE、cB分别为xE、xB的机组组合成本系数矩阵；
为风出力不确定性变量，σ为风削减惩罚系数矩阵， 分别为不确定性变量的不确定性集，采用预算集的形式描述；yE为第二阶段电热补偿再调度问题的电网决策变量，yH为第二阶段电热补偿再调度问题的热网决策变量，fE、fB分别为yE、yB的补偿再调度成本系数矩阵；式(6)为机组组合问题的逻辑约束，其中A为第一阶段机组组合问题电网决策变量和边界变量的关联矩阵，b为其常系数矩阵；式(7)为电网内部约束，其中DE、CW、CE、CB分别为xE、 yE、yB的系数矩阵，bE为其常系数矩阵；
[0030] 2.2)电网调度中心采用列‑约束生成法求解两阶段鲁棒调度简化模型(3)‑(7)，获得第一阶段机组组合问题的最优解
[0031] 进一步，在步骤3)中，电网和热网调度中心进行不确定性的实现，通过测量获得不确定性变量的实现值 其中 为风出力不确定性变量的实现值， 为热负荷不确定性变量的实现值。
[0032] 进一步，在步骤4)中，给定第一阶段机组组合计划 和不确定性变量的实现值 不确定性参数在其不确定性集范围内波动，其中， 为给定的第一阶段机组组合问题电网决策变量的最优解， 为给定的第一阶段机组组合问题电网边界变量的最优解， 为风出力不确定性变量的实现值， 为热负荷不确定性变量的实现值；电网调度中心进行电热补偿再调度，获得第二阶段电热补偿再调度问题的最优解然后向热网返回热网边界变量最优解 包括以下步骤：
[0033] 4.1)给定第一阶段机组组合计划 和不确定性变量的实现值两阶段鲁棒调度简化模型式(3)‑(7)能够退化为电热补偿再调度模型式(8)‑(11)，式(3)表示热网安全约束、式(4)为热网供热需求约束、式(5)为两阶段鲁棒调度的目标函数、式(6)为机组组合问题的逻辑约束、式(7)为电网内部约束，电网调度中心求解第二阶段电热补偿再调度问题：
[0034]
[0035]
[0036]
[0037]
[0038] 式(5)重新表达成式(8)，该式为电热补偿再调度模型目标函数，其中yE为第二阶段电热补偿再调度问题的电网决策变量，yB为第二阶段电热补偿再调度问题的热网边界变量，fE、fB分别为yE、yB的补偿再调度成本系数矩阵；式(7)重新表达成式(9)，该约束为电网内部约束，其中DE、CW、CE、CB分别为 yE、yB的系数矩阵，bE为其常系数矩阵；式(4)重新表达成式(10)，该约束为热网供热需求约束，其中 为 yB、 的增广系数矩阵， 为增广的常系数矩阵；式(3)重新表达成式(11)，该约束为热网安全约束，其中yH为第二阶段电热补偿再调度问题的热网决策变量， yH分别为yH的上下限， 为热负荷不确定性变量， 分别为与yB对应、与 对应的yH的灵敏度矩阵， 为yH相关的残差；
[0039] 4.2)电网调度中心获得第二阶段补偿再调度问题的最优解 并将返回热网边界变量最优解 返回至热网，其中 为第二阶段电热补偿再调度问题电网决策变量的最优解， 为第二阶段补偿再调度问题热网边界变量的最优解。
[0040] 进一步，在步骤5)中，热网调度中心将热网简化模型恢复至能反映内部状态的原始模型，根据来自热网边界变量最优解 利用式(1)表示的热水流等式约束获得补偿再调度热网决策变量的最优解 其中 为第二阶段补偿再调度问题热网边界变量的最优解。
[0041] 本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：
[0042] 本发明方法通过网络简化能有效降低区域供热系统模型的复杂度，同时保留了热网温度准动态特性；考虑风出力和热负荷波动的不确定性，能保证电‑热耦合系统运行的安全性；非迭代解耦方法能保证鲁棒电‑热耦合系统调度最优性的同时，保留不同能源主体运行的独立性，并能有效提高计算效率。
附图说明
[0043] 图1为本发明方法的流程图。
[0044] 图2为基于网络简化热网的简化和恢复示意图。
具体实施方式
[0045] 下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
[0046] 如图1所示，本实施例所提供的基于网络简化的分布式鲁棒电热调度非迭代解耦方法，包括如下步骤：
[0047] 1)热网调度中心对热网进行网络简化，消减热网内部参数，通过将热网内部状态和不确定性热负荷映射到热网边界变量，对热网模型约束进行可行域投影，并将投影可行域发送至电网调度中心，包括以下步骤：
[0048] 1.1)构建热网原始模型，利用热网边界变量和不确定性热负荷反映热网内部状态：
[0049]
[0050] 式(1)表示热水流等式约束，其中yH为第二阶段电热补偿再调度问题的热网决策变量、yB为第二阶段电热补偿再调度问题的热网边界变量， 为热负荷不确定性变量，EH、EB、ED分别为yH、yB、 的系数矩阵，eH为常系数矩阵， 分别为与yB对应、与 对应的yH的灵敏度矩阵， 为yH相关的残差。
[0051] 1.2)热网进行网络简化，消减热网内部参数，对热网等式约束进行可行域投影：
[0052]G
[0053] 式(2)表示热源等式约束，其中 为热源供热出力h相关的残差，YB、Φ分别为与yB对应、与 对应的h的灵敏度矩阵。
[0054] 对热网不等式约束进行可行域投影：
[0055]
[0056] 式(3)表示热网安全约束，其中 和yH分别为yH的上下限。
[0057] 1.3)将投影可行域式(2)‑(3)发送至电网调度中心。
[0058] 2)电网调度中心根据热网投影可行域，重构两阶段鲁棒调度简化模型，采用列‑约束生成法求解两阶段鲁棒调度简化模型，获得第一阶段机组组合问题的最优解包括以下步骤：
[0059] 2.1)电网调度中心接收到来自热网调度中心的投影可行域式(2)、(3)，首先将CHP机组的边界约束和式(2)封装成以下形式：
[0060]
[0061] 式(4)为热网供热需求约束，其中xB为第一阶段机组组合问题的电网边界变量，yB为第二阶段电热补偿再调度问题的热网边界变量， 为热负荷不确定性变量，为xB、yB、 的增广系数矩阵， 为增广的常系数矩阵。于是，可以重构两阶段鲁棒调度简化模型：
[0062]
[0063] s.t.A[xE；xB]≤b (6)
[0064]
[0065] constraint(3)‑(4)
[0066] 式(5)为两阶段鲁棒调度的目标函数，包括第一阶段机组组合问题成本风削减惩罚 和第二阶段电热补偿再调度成本 其中xE为第一阶段机组组合问题的电网决策变量，cE、cB分别为xE、xB的机组组合成本系数矩阵。
为风出力不确定性变量，σ为风削减惩罚系数矩阵， 分别为不确定性变量的不确定性集，采用预算集的形式描述。yE为第二阶段电热补偿再调度问题的电网决策变量，yH为第二阶段电热补偿再调度问题的热网决策变量，fE、fB分别为yE、yB的补偿再调度成本系数矩阵。式(6)为机组组合问题的逻辑约束，其中A为第一阶段机组组合问题电网决策变量和边界变量的关联矩阵，b为其常系数矩阵。式(7)为电网内部约束，其中DE、CW、CE、CB分别为xE、 yE、yB的系数矩阵，bE为其常系数矩阵。
[0067] 2.2)电网调度中心采用列‑约束生成法求解两阶段鲁棒调度简化模型(3)‑(7)，获得第一阶段机组组合问题的最优解
[0068] 3)电网和热网调度中心进行不确定性的实现，通过测量获得不确定性变量的实现值 其中 为风出力不确定性变量的实现值， 为热负荷不确定性变量的实现值。
[0069] 4)给定第一阶段机组组合计划 和不确定性变量的实现值不确定性参数在其不确定性集范围内波动，其中， 为给定的第一阶段机组组合问题电网决策变量的最优解， 为给定的第一阶段机组组合问题电网边界变量的最优解， 为风出力不确定性变量的实现值， 为热负荷不确定性变量的实现值；电网调度中心进行电热补偿再调度，获得第二阶段电热补偿再调度问题的最优解 然后向热网返回热网边界变量最优解 包括以下步骤：
[0070] 4.1)给定第一阶段机组组合计划 和不确定性变量的实现值两阶段鲁棒调度简化模型(3)‑(7)可以退化为电热补偿再调度模型式(8)‑(11)，电网调度中心求解第二阶段电热补偿再调度问题：
[0071]
[0072]
[0073]
[0074]
[0075] 式(5)重新表达成式(8)，该式为电热补偿再调度模型目标函数，其中yE为第二阶段电热补偿再调度问题的电网决策变量，yB为第二阶段电热补偿再调度问题的热网边界变量，fE、fB分别为yE、yB的补偿再调度成本系数矩阵。式(7)重新表达成式(9)，该约束为电网内部约束，其中DE、CW、CE、CB分别为 yE、yB的系数矩阵，bE为其常系数矩阵。式(4)重新表达成式(10)，该约束为热网供热需求约束，其中 为 yB、 的增广系数矩阵， 为增广的常系数矩阵。式(3)重新表达成式(11)，该约束为热网安全约束，其中yH为第二阶段电热补偿再调度问题的热网决策变量， yH分别为yH的上下限， 为热负荷不确定性变量， 分别为与yB对应、与 对应的yH的灵敏度矩阵， 为yH相关的残差。
[0076] 4.2)电网调度中心获得第二阶段补偿再调度问题的最优解 并将返回热网边界变量最优解 返回至热网，其中 为第二阶段电热补偿再调度问题电网决策变量的最优解， 为第二阶段补偿再调度问题热网边界变量的最优解。
[0077] 5)热网调度中心进行内部状态恢复，如图2所示，根据来自热网边界变量最优解利用式(1)将热网简化模型恢复成能反映网络内部状态的原始模型，获得补偿再调度的最优解 其中 为第二阶段补偿再调度问题热网边界变量的最优解。
[0078] 对于热网模型的简化和恢复如图2所示，以两台热电联产机组和两个负荷的简单热网系统为例，热网原始模型能反映网络内部状态，变量包括第二阶段电热补偿再调度问题的热网边界变量yB＝[yB1,yB2]、热负荷d＝[d1,d2]；通过网络简化后，只保留热网边界变G量yB和不确定性热负荷 通过灵敏度矩阵YB、Φ和残差 对热网进行可行域投影。具体形式为，热网调度中心利用式(2)，对热网原始模型进行网络简化，消减热网内部参数，将不确定性热负荷映射到边界变量，降低区域供热系统模型的复杂度，从而保护热网内部网络拓扑和系统参数。另一方面，热网调度中心可以通过式(1)将热网简化模型进行网络内部状态的恢复，能够有效保留热网温度准动态特性，不影响模型变化的等价性。
[0079] 上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
