(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 202210982355.X (22)申请日 2022.08.16 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南 开区卫津路9 2号 (72)发明人 贾宏杰　周承翰　靳小龙　穆云飞　 余晓丹　徐宪东　 (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 李林娟 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于机会约束的智能楼宇与ICES的主从博 弈控制方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于机会约束的智能楼 宇与ICES的主从博弈控制方法， 包括： 针对楼宇 用户和ICES运营商的差异化利益诉求， 构建以 ICES运营商为上层领导者、 用户为下层 跟随者的 主从博弈双层优化模型； 利用Karush ‑Kuhn‑ Tucker条件将主从博弈双层优化模型转化为单 层的带有平衡约束的模型， 用于求解主从博弈结 果； 考虑到主从博弈中风电出力的不确定性， 将 备用容量采用机会约束表示， 含有风电出力预测 误差随机变量的系统备用容量约束条件以一定 置信水平成立， 置信水平的高低反应出调度人员 对运行风险与能源利用的权衡。 调度员可以根据 系统运行需求选择合适的置信水平， 使安全性能 够得到保证， 又兼顾可 再生能源最大消纳。 权利要求书2页 说明书14页 附图6页 CN 115358460 A 2022.11.18 CN 115358460 A 1.一种基于机会约束的智能楼宇与ICES的主从博弈控制方法， 其特征在于， 所述方法 包括： 针对楼宇用户和ICES运营商的差异化利益诉求， 构建以ICES运营商为上层领导者、 用 户为下层跟随者的主从博 弈双层优化模型； 考虑到风电出力的不确定性， 基于机会约束规划方法， 将含随机变量的储能备用约束 转化为确定性约束， 并整合到主从博 弈双层模型中； 利用Karush ‑Kuhn‑Tucker条件将主从博弈双层优化模型转化为单层的带有平衡约束 的模型， 用于求 解主从博 弈结果； 将系统备用容量采用机会约束表示， 含有风电出力预测误差随机变量的系统备用容量 约束条件以一定置信水平成立， 调度员根据系统运行需求选择合适的置信水平， 所述合适 的置信水平使系统安全性得到保证， 又兼顾可 再生能源最大消纳。 2.根据权利要求1所述的一种基于机会约束的智能楼宇与ICES的主从博弈控制方法， 其特征在于， 楼宇用户的单个制热区域的RC网络模型为： 其中， R表示热量在 建筑材料和室内空气中的存储， C表示热量在建筑材料中的存储， 单 个制热区域的热平衡约束： 式中， 制热区域1为节点1， 温度为Tr， 制热区域周围的其他空气节点， 温度分别为T2、 T3、 T4、 T5； Cw1,j、 Rw1,j是围绕制热区域四面墙体的热容和热阻； Tw1,j为墙体温度； α1,j、 Aw1,j分别 表示四面墙体的吸热率的表 面积； Qrad1,j为墙体接受的室外光照强度； Cr 为制热区域热容； Rwin为窗体热阻； Tout为室外温度； Qwin为窗体接受的光照强度； Qint分别表示制热 区 域1的散热器热量和内部得 热量； τwin、 Awin分别表示窗体透射 率和窗户表面积。 3.根据权利要求1所述的一种基于机会约束的智能楼宇与ICES的主从博弈控制方法， 其特征在于， 社区综合能源系统中的储能系统模型为： Emin≤Et≤Emax权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115358460 A 2式中， 分别是ES S在t时刻的充电量和放电量； 分别是ESS最大充 电量、 最大放电量； Emin、 Emax分别是ESS的最小、 最大电量； E0、 Et分别是ESS在初始时刻和t时 刻的电量； ηcha、 ηdis分别表示ESS的充电效率和放电效率； 为0‑1变量， 分别表示ESS 的充电状态、 放电状态； Nmax为ESS最大充放电次数； M为 正整数 通过互补松弛约束转 化为以下的线性约束： 4.根据权利要求1所述的一种基于机会约束的智能楼宇与ICES的主从博弈控制方法， 其特征在于， 所述将系统备用容 量采用机会约束表示 为： ΔPt＝E(ΔPtwp)‑ΔPtwp 式中， 分别为t时刻ESS提供的正备用、 负备用； Pres,up、 Pres,down分别为系统需 预留的最小正备用、 负备用； ΔPt为系统t时刻由于风电预测误差导致的随机变量； β1、 β2为 系统的置信水平。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115358460 A 3