申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司营销服务中心;国网浙江省电力有限公司;浙江华云信息科技有限公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN117494909B

主分类号：G06F17/00

分类号：G06F17/00;G06Q10/04;G06Q30/0201;G06Q50/06;H02J3/00;H02J3/38

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明为基于熵权自适应IGDT的购电优化方法、装置和介质，属于售电公司决策优化领域，针对现有模型构建不合理导致评价结果不准确的问题，提供一种基于熵权自适应IGDT的购电优化方法，包括如下步骤：以售电公司购电成本最小化为目标函数并设定目标函数的约束条件，构建售电公司购电策略确定型优化模型；求解售电公司购电策略确定型优化模型，获得最优解；构建熵权自适应IGDT模型，将售电公司购电策略确定型优化模型获得的最优解作为初始参数；求解熵权自适应IGDT模型，获得售电公司购电成本以及售电公司购电量。本申请能降低不确定因素对售电公司购电策略的影响，优化售电公司购电方式的经济性和抗风险能力。

主权项：1.一种基于熵权自适应IGDT的购电优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，以售电公司购电成本最小化为目标函数并设定目标函数的约束条件，构建售电公司购电策略确定型优化模型；所述售电公司购电成本包括现货市场购电成本、偏差考核成本、内部机组运行成本；其中，内部机组包括燃油机组、燃气机组、风电机组和光伏机组，内部机组运行成本为燃油机组运行成本和燃气机组的运行成本，光伏机组和风电机组出力不计发电成本；所述约束条件包括电量平衡约束、可再生能源电力约束、决策变量非负约束和售电公司内部机组出力约束，其中，所述电量平衡约束使得发电机所发出的电力与供给的用户负荷实时保持平衡，所述可再生能源电力约束以保证可再生能源机组出力，所述决策变量非负约束使得负荷和售电公司购电量满足实际意义，所述售电公司内部机组出力约束使得内部机组达到合适的工作状态；以售电公司购电成本最小化为目标函数： （3）；式中，Cb为现货市场购电成本；Cp为偏差考核成本；CFuel为燃油机组运行成本；CGas为燃气机组的运行成本；f为目标函数；售电公司现货市场购电成本为： （4）；式中：为售电公司购电电价，为售电公司购电电量；偏差电量考核有一定的免考核范围，本发明认为每24h进行一次考核，考核费用单价为两倍日前购电价格，偏差考核成本可表示为： （5）；式中：为售电公司日前购电电量；θ为免考核系数，取2%；Δt为时间间隔，取1h；为售电公司t时刻的偏差考核电量；Lt为t时刻的电力负荷；燃油机组、燃气机组的运行成本函数分别用CFuel、CGas来表示： （6）；式中，NFuel为燃油机组数；NGas为燃气机组数；、、为第i个燃油机组的运行成本系数；、为第i个燃气机组的运行成本系数；Pi,t,f为第i个燃油机组在t时刻的出力；t为购电时刻；Pm,t,g为第m个燃气机组在t时刻的出力；电量平衡约束为： （7）；式中：Nw为风电机组数；Nv为光伏电站数；Pr,t,wmax是t时刻风电机组的最大输出功率；Pr,t,w为第r个风电机组在t时刻的输出功率；Ps,t,vmax是t时刻光伏机组的最大输出功率；Ps,t,v为第s个光伏机组在t时刻的输出功率，即第s个光伏机组在t时刻的出力；可再生能源电力约束为： （8）；式中，δ为可再生能源电力比例；决策变量非负约束为： （9）；售电公司内部机组出力约束包括燃油机组、燃气机组、风电机组和光伏机组，其中：燃油机组： （10）；式中：Pi,t,fmin是第i个燃油机组的最小发电能力；Pi,t,fmax是第i个燃油机组的最大发电能力；是第i个燃油机组的最大增出力；Pi,t-1,f为第i个燃油机组在t-1时刻的出力；是第i个燃油机组的最大降出力；燃气机组： （11）；式中：Pm,t,gmin是第m个燃气机组的最小发电能力；Pm,t,gmax是第m个燃气机组的最大发电能力；是第m个燃气机组的最大增出力；Pm,t-1,g为第m个燃油机组在t-1时刻的出力；第m个燃气机组的最大降出力；风电机组： （12）；式中：Pr,t,wmax为t时刻第r个风力机组最大输出功率；Pr,t,w为t时刻第r个风电机组的输出功率；光伏机组： （13）；式中，Ps,t,vmax为t时刻光伏机组最大输出功率；S2，采用Pymoo求解器求解售电公司购电策略确定型优化模型，获得最优解；S3，构建熵权自适应IGDT模型，将售电公司购电策略确定型优化模型获得的最优解作为初始参数；构建熵权自适应IGDT模型具体过程为：S3.1，在不确定参数电价和不确定参数负荷约束下，构建含有不确定性变量的IGDT模型；S3.2，采用熵权法设定IGDT模型中不确定性变量的权重，将构建售电公司购电策略确定型优化模型的目标函数以及不确定性变量作为优化目标，获得熵权自适应IGDT模型；S4，采用Pymoo求解器中的启发式算法求解熵权自适应IGDT模型，获得售电公司购电成本以及售电公司购电量。

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