(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 202211049350.8 (22)申请日 2022.08.30 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南 开区卫津路9 2号 申请人 国网信息通信产业 集团有限公司 (72)发明人 侯恺　唐溥亭　李强　刘泽宇　 肖迁　李温静　刘迪　 (74)专利代理 机构 天津市北洋 有限责任专利代 理事务所 12 201 专利代理师 韩帅 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 30/20(2020.01)H02J 3/00(2006.01) G06F 113/04(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 基于拉格朗日乘子的园区综合能源系统可 靠性评估方法 (57)摘要 本发明公开基于拉格朗日乘子的园区综合 能源系统可靠性评估方法， 第一步， 通过状态枚 举法枚举出综合能源系统中所有设备故障组合； 第二步， 根据园区综合能源系统的可再生能源出 力波动和负荷变化枚举所有不确定性场景； 第三 步， 针对所述设备故障组合中每一个故障状态选 择相应的不确定场景构建第一最优负荷削减模 型； 第四步， 构建拉格朗日乘子判断模块对第一 最优负荷削减模型评估： 第五步， 重复第三步直 至计算完 所有故障状态下的所有不确定场景； 第 六步， 计算可靠性指标输出期望缺供电量； 本发 明将拉格朗日乘子应用于不同系统状态中故障 影响的计算， 代替传统的耗时严重的线性规划求 解算法， 可提升考虑大量不确定性的园区综合能 源系统可靠性评估效率。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115423297 A 2022.12.02 CN 115423297 A 1.基于拉格朗日乘子的园区综合能源系统可靠性评估方法， 其特征在于， 包括如下步 骤： 第一步， 通过状态枚举法 枚举出综合能源系统中所有设备故障组合； 第二步， 根据园区综合 能源系统 的可再生 能源出力波动和负荷变化枚举所有不确定性 场景； 第三步， 针对所述设备故障组合中每一个故障状态选择相应的不确定场景构建第 一最 优负荷削减 模型； 第四步， 构建拉格朗日乘子判断模块对第一 最优负荷削减 模型评估： 所述拉格朗日乘子判断模块从拉格朗日乘子集合中选取能满足最优性判据的拉格朗 日乘子， 根据拉格朗日乘子函数计算该场景下的最优负荷削减量； 其中： 所述拉格朗日乘子 判断模块若找不到相匹配的拉格朗日乘子， 则通过线性规划方法求解最优负荷削减模型， 并保留求 解过程产生的最优基矩阵以及拉格朗日乘子； 第五步， 重复第三 步直至计算完所有故障状态下的所有不确定场景； 第六步， 计算可靠性指标输出期望缺供电量。 2.根据权利要求1所述的基于拉格朗日乘子的园区综合能源系统可靠性评估方法， 其 特征在于， 所述第一 最优负荷削减 模型为； 以综合能源系统中电、 热、 冷负荷 削减量之和最小为目标函数， 并引入权重系数来衡量 不同类型能源的重要性； 约束 条件包括能量平衡约束、 负荷削减量上下限、 设备出力约束以 及外部输入能量上 下限； min z＝cTx＝[0,w,0][ P,S,y]T x＝[P,S,y]T≥0 其中， w＝[we,wh,wc]是电、 热、 冷负荷削减的权重系数； S＝[Se,Sh,Sc]T是电、 热、 冷负荷 的削减量； P ＝[Pin,1,Pin,2,…,Pin,q]T是各个设备的输入功率， q是系统中设备总数； y是为把 模型化为线性标准型加入的松弛变量； C是综合能源系统的耦合矩阵， 定量表 示了系统中各 类能源的耦合关系； η＝[ η,1, η,2,…, η,q]T是各个设备的能量传递或转换效率； T是系统输入 关系矩阵， 表示了各个设备输入功率的能量类型； I是单位矩阵； L是综合能源系统中的电、 热、 冷负荷大小； Pcap＝[Pcap,1,Pcap,2,…,Pcap,q]T是各个设备的容量； PEG＝[PG+PPV+PWT,PNG]T是 外部供给综合能源系统的最大电功率和天然气量， PG、 PPV、 PWT分别是传统发电机、 光伏发电、 风力发电的发电量， PNG是天然气站的输气量。 3.根据权利要求1所述的基于拉格朗日乘子的园区综合能源系统可靠性评估方法， 其 特征在于， 所述拉格朗日乘子判断模块对第一 最优负荷削减 模型评估过程： 401、 建立拉格朗日乘子集 合L‑Set并对其进行初始化； 402、 通过线性规划方法对所述第一最优负荷削减模型初始计算获得最优基矩阵B和拉 格朗日乘子 λ存 入拉格朗日乘子集 合L‑Set；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115423297 A 2403、 根据拉格朗日乘子法计算后续 不确定场景获得第二 最优负荷削减 模型； min z＝cTx＝[0,w,0][ P,S,y]T x＝[P,S,y]T≥0 其中， 不确定性变化量Δb包括不同场景下的负荷水平变化ΔL和可再生能源出力波动 ΔPEG； 404、 从拉格朗日乘子集合L ‑Set中挑选基矩阵B以及相应的拉格朗日乘子λ， 如果最优 性判据(1)满足， 可通过拉格朗日乘子函数(2)求解最优值； 否则， 仍通过线性规划求解方法 求解模型， 并保存新的基矩阵以及拉格朗日乘子 至L‑Set； xB＝B‑1(b+Δb)≥0     (1) 其中， xB和cB分别为与基矩阵B相对应的基向量和价 值系数向量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115423297 A 3