(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211145630.9 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 贵州电网有限责任公司 地址 550002 贵州省贵阳市南明区滨河路 17号 (72)发明人 苏华英　王融融　张俨　王宁　 马覃峰　安甦　田年杰　王国松　 (74)专利代理 机构 贵阳中新专利商标事务所 52100 专利代理师 商小川 (51)Int.Cl. H02J 3/38(2006.01) H02J 3/46(2006.01) H02J 3/06(2006.01) H02J 3/24(2006.01)G06K 9/62(2022.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于机会约束的多电网负荷响应水光分区 短期调峰方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于机会约束的多电网 负荷响应水光分区短期调峰方法包括： 步骤1、 分 别采取模糊隶属度函数法和改进的K ‑means聚类 作为外送电网负荷曲线的峰平谷时段划分方法， 结合输电通道利用系数生成具有负荷特征的典 型外送电曲线； 步骤2、 将光伏不确定性转化成断 面机会约束， 再使用采样原理转化为确定性约 束； 步骤3、 构建基于机会约束的多电网负荷响应 水光分区短期调峰模型， 并采用优化求解软件求 解该模型， 获得电力电量的分配计划； 本发明能 够充分反映了多电网调峰需求响应和分区断面 输电限制之间的关系， 充分考虑光伏随机性影 响， 利用水电为光伏腾出通道， 实现水光互补下 的多电网调峰目标。 权利要求书6页 说明书13页 附图2页 CN 115411773 A 2022.11.29 CN 115411773 A 1.一种基于机会约束的多电网负荷响应水光分区短期调峰方法， 其特征在于： 所述方 法包括： 步骤1、 分别 采取模糊隶属度 函数法和改进的K ‑means聚类作 为外送电网负荷曲线的峰 平谷时段划分方法， 结合输电通道利用系数生成具有负荷特 征的典型外送电曲线； 步骤2、 将光伏不确定性 转化成断面机会约束， 再使用采样原理转 化为确定性约束； 步骤3、 构建基于机会约束的多电网负荷 响应水光分区短期调峰模型， 并采用优化求解 软件求解该模型， 获得电力电量的分配 计划。 2.根据权利要求1所述的一种基于机会约束的多电网负荷响应水光分区短期调峰方 法， 其特征在于： 基于模糊隶属度函数 的峰谷时段识别包括采用模糊隶属度法划分各时段 的峰谷特性， 并使用改进的评价指标确定最优阈值满足调度计划要求。 3.根据权利要求1所述的一种基于机会约束的多电网负荷响应水光分区短期调峰方 法， 其特征在于： 基于模糊隶属度函数的峰谷时段识别的具体步骤 包括： Step 1： 选择隶属度函数： 将96个时段记录为集合[1， ...， t， ...， T]， 负荷样本集合为[load1， ...， loadt， ...loadT]， 根据下式计算峰隶属度P(t)和谷隶属度V(t)； 式中： loadmax、 loadmin是负荷数据的最大值和最小值； Step 2： 使用 η1和 η2表示时段划 分的阈值， 当P(t)≥η1时， t时段是峰时段； 当V(t)≥η2 时， t时段是谷时段； 不在上述划分的时段则为平时段； 若峰时段总数为m1， 平时段总数为m2， 谷时段总数为m3， 则有如下公式： m1+m2+m3＝T Step 3： 峰谷时段阈值评价 函数。 根据下式计算实值 函数SΔ作为评价指标； 式中： LPmax， LPmin分别是全部峰时段 的负荷的最大值及最小值； LFmax， LFmin分别是全部 平时段的负荷的最大值及最小值； LVmax， LVmin分别是全部谷时段的负荷的最大值及最小值； lp是峰时段时长惩罚系数， 当峰时段的时段数m1≥4时， lp＝1； m1＜4时， 当峰时 段有两个时段集合， 每个时段集合的时段数记为m11， m12， 对两个集合分别取最大值； lf， lv权　利　要　求　书 1/6 页 2 CN 115411773 A 2同理， 为平时段和谷时段的惩罚函数； 同时峰时段总时间长度应设置下限， ε＝1， 当m1≥24 时取1， 否则取0； 根据Step3 评价指标确定最优阈值， 再按照Step2划分峰平谷时段。 4.根据权利要求1所述的一种基于机会约束的多电网负荷响应水光分区短期调峰方 法， 其特征在于： 采用改进型 K‑means聚类算法的峰谷时段划分的方法包括： Step1： 用下式对负荷数据进行归一 化处理： Step2： 输入样本集S＝{x1， x2， ...， xT}， 时段数T为96； 聚类的簇数目为3； 最大迭代次数 为N， 输出簇 Step3： 计算样本集 中的最大值和最小值， 并记录其出现的位置分别为a、 b； 计算a和b平 均值的取整结果c， 则初始的聚类中心为 μ＝[a， b， c]， 如下式； loqda＝max(x1， x2， ...， xt) loadb＝min(x1， x2， ...， xt) 式中： [·]为取整函数； Step4： 对于t＝1， 2， . ..， T用下式计算样本xt与簇中心 μm(m＝1， 2， 3)之间的距离： Dtm＝||xt‑μm||22 用下式将距离中心最近的xt分配到相对应的簇 中， 更新： Step5： 对于m＝1， 2， 3对 中所有样本点重新计算 新的质心： Step6： 如果质心都没有发生变化， 则输出负荷峰谷时段划分结果， 否则回到Step3， 继 续迭代， 直至 达到最大迭代次数N， 结束。 5.根据权利要求1所述的一种基于机会约束的多电网负荷响应水光分区短期调峰方 法， 其特征在于： 典型外送电曲线生成方法包括： 根据峰谷时段划分的结果， 获取典型外送 电曲线的峰谷时段特性， 之后结合外送电网线路的输电容量限制， 选择适当的峰、 平、 谷时 段输电线路通道利用率系数， 生成针对受端电网的典型外送电曲线。 6.根据权利要求1所述的一种基于机会约束的多电网负荷响应水光分区短期调峰方 法， 其特征在于： 将光伏不确定性转化成断面机会约束， 再使用采样原理转化为确定性约束 的方法包括： Step 1： 采用核密度估计分析光伏出力不确定性， 假设光伏出力样本为， 则概率密度权　利　要　求　书 2/6 页 3 CN 115411773 A 3