(19)中华 人民共和国 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 202111417104.9 (22)申请日 2021.11.25 (71)申请人 东北电力大 学 地址 132012 吉林省吉林市船 营区长春路 169号 (72)发明人 刘鸿鹏　李宏伟　张伟　张书鑫　 (74)专利代理 机构 哈尔滨市松花江专利商标事 务所 23109 代理人 岳泉清 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06F 30/20(2020.01) G06Q 10/04(2012.01) G06F 30/15(2020.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于改进 Wasserstein测度的电热联合系统 分布鲁棒优化调度方法 (57)摘要 基于改进 Wasserstein测度的电热联合系统 分布鲁棒优化调度方法， 涉及电热联合系统中可 再生能源调度技术领域。 本发明是为了解决传统 的Wasserstein测度构建的不确定性集合在理论 上是包含无穷多个的概率分布， 影 响优化调度模 型的求解效率； 并且在电热联合系统中对于电动 汽车集群的不确定性建模方法局限于概率分布 函数， 无法满足多场景调度需求的问题。 本发明 构建风电预测误差的不确定集， 将风电输出功率 的极端情景指标引入风电预测误差的不确定集 中， 建立极端场景下风电预测误差的不确定集， 分别构建充电和放电状态下电动汽车运行特性 的不确定集， 最后建立不确定集下分布鲁棒优化 调度模型。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 113962612 A 2022.01.21 CN 113962612 A 1.基于改进W asserstein测度的电热联合系统分布鲁棒优化调度方法， 其特征在于， 包 括以下步骤： 步骤一： 构建风电预测误差的不确定集 该不确定 集 为以经验分布 为 圆心、 εw为半径的Was serstein球， 表达式如下： 其中， 为风电输出功率的预测值， 为具有支撑的所有概 率分布 Ξ 的集 合， 为真实分布 的期望值， 其中 为 欧几里德范数， 为真实分布 和经验分布 的联合概率分布， ξw和 分别为真 实分布 和经验分布 的随机变量、 且分别服从 和 inf(·)为下确界函数； 步骤二： 将风电输出功率的极端情景指标引入风电预测误差的不确定集中， 建立极端 场景下风电预测误差的不确定集 其中， α1和α2分别为风电预测误差可允许的向上和向下的波动百分比， 和 分别为向上和向下爬坡功率的阈值； 步骤三： 分别构建充电和放电状态下电动汽车运行 特性的不确定集， 充电状态下电动汽车运行 特性的不确定度集 为： 其中， 为t时刻充电状态下电动汽车的总充电功率， 为t时刻充电状态下电动 汽车的预测充电功率， 和 分别为t时刻充电状态下电动汽车的向上和向下最 大 波 动 充 电 功 率 ， 和 均 为 0 ～ 1 的 变 量 、 且 为 充电 状 态 下电 动 汽 车的 调 节 系数 、 且 T为总调度周期； 放电状态下电动汽车运行 特性的不确定度集 为： 其中， 为t时刻放电状态下电动汽车的总放电功率， 为t时刻放电状态下电动权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113962612 A 2汽车的预测放电功率， 和 分别为t时刻放电状态下电动汽车的向上和向下最大 波动放电功率， 和 均为0～1的变量、 为放电状态下电动汽车的调节系数、 且 步骤四： 建立 不确定集下分布鲁棒优化调度模型： 其中， 为常规机组的运行成本， 为第i个常规机组在t时刻的输出功率， 和 分别为常规机组的启动和停止状态量， 当常规机组的启动时 当常规机组的停止时 为热电联产机组的燃料成本， 为热电联产机组的电力输出功率 值， 为电动汽车的折旧成本， 和 分别为第n辆电动汽车在t时刻的充电功 率和放电功率， NG为常规机组的总数， NCHP热电联产机组的总数， NEV为电动汽 车的总数， P为电热联合系统的 总不确定集， EP[·]为P中任一分布P的期望值， 其中， x为常规机组和热电联产机组的输出功率调整值集合， 为风电功率预测误差和 电动汽车充放电功率的波动值集合， CEVR为电动汽车电池的更换成本， 为第n辆电动汽 车电池的充放电总容量， 和 分别为充电状态和放电状态下电动汽车的功率波动 值， cG,i和cCHP,i分别为第i个常规机组和第i个热电联产机组输出功率调整成本系数， 和 分别为第i个常规机组和第i个热电联产机组在t时刻的参与系数， 和 分别为 常规机组和热电联产机组的调节 功率。 2.根据权利要求1所述的基于改进Wasserstein测度的电热联合系统分布鲁棒优化调 度方法， 其特 征在于， 根据历史风电预测功率 误差数据集 构建经验分布 其中， N为历史样本总数， j＝ 1,2,...,N， 为第j个历史风电预测功 率误差数据 的狄 拉克测度。 3.根据权利要求1或2所述的基于改进W asserstein测度的电热联合系统分布鲁棒优化 调度方法， 其特 征在于， 欧几里德范 数 的表达式如下： 4.根据权利要求1所述的基于改进Wasserstein测度的电热联合系统分布鲁棒优化调权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113962612 A 3