(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 202210935330.4 (22)申请日 2022.08.05 (71)申请人 杭州电子科技大 学 地址 310018 浙江省杭州市钱塘新区白杨 街道2号大街1 158号 (72)发明人 罗平　周濠炳　李智慧　杨晴　 吕强　吴秋轩　 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于纳什议价的多利益主体分布式鲁棒优 化调度方法 (57)摘要 为了解决区域综合能源系统内不同利益主 体间的利益博弈和隐私保护问题以及系统中CHP 机组可能出现非凸可行域模型的问题， 本发明提 供了一种基于纳什议价的多利益主体分布式鲁 棒优化调度方法。 利用基于数据的鲁棒优化算法 来处理风电功率的不确定性。 建立了可以处理凸 可行域和非凸可行域的CHP机组模型， 采用纳什 议价来解决区域综合能源系统内各利益主体间 的博弈问题， 以各个利益主体在 进行能源交互后 是否能有效降低运行成本为纳什谈判的破裂条 件。 为保护各个利益主体的隐私， 采用交替方向 乘子法对该纳什议价问题进行求解， 以获得各利 益主体的能源交 互量和能源交易 价格。 权利要求书4页 说明书10页 附图3页 CN 115204516 A 2022.10.18 CN 115204516 A 1.基于纳什议 价的多利益主体分布式鲁棒优化调度方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1， 定义区域综合能源系统中配电网、 配热网和微网群分为不同的利益主体； 获得各利 益主体内部的基础数据值， 包括： 热、 电负荷日前预测数据， 风电功率历史数据和日前预测 数据， 配电网从输电网购电的实时电价和燃气轮机购气价格数据； S2， 含有风力发电机的利益主体根据风电功率历史出力数据， 构建风电功率预测误差 概率密度函数； 采用高斯混合模型(Gaussian  mixed model， GMM)对各主体内风电功率的预 测误差进行 逐时拟合； S3， 改变高斯分量个数I， 重 复S2， 得到不同高斯分量个数I下的风电功率预测误差概率 密度函数； 为得到最优拟合模型， 采用平均绝对误差(mean  absolute  error， MAE)作为评估 标准对拟合精度进行评价， 选取MAE值 最小的概 率密度函数为 最优概率密度函数； S4， 在S3的基础上求取风电功率预测误差在某个置信度下的最短置信区间， 最短置信 区间应满足 f(a)＝f(b)      (4) 式中： 1‑β 为置信度； a、 b为最短置信区间上下限， 这里为变量； f为S3中拟合出的风电功 率预测误差最优概 率密度函数； S5， 将各主体内部风电功率日前预测数据和S4中各主体风电功率预测误差的最短置信 区间相加， 得到相应置信度下的风电功率 不确定集， 取其上限用于日前优化调度； S6， 建立区域综合能源系统中的CHP的可行域模型， 可行域模型分为凸可行域模型和非 凸可行域模型； S7， 在不考虑各利益主体彼此之间能源交互的情况下， 得到区域综合能源系统第m个利 益主体的最优运行成本 该成本包括所有设备的维护运行费用以及利益主体与外部能 源市场的交 互费用， 调度单位时长取1小时； S8， 区域综合能源系统内各利益主体在考虑彼此间能源交互的情况下， 对各自的运行 状态进行优化， 求取各个主体之间的能源交互量pmn和这一阶段第m个利益主体的最优运行 成本 其中n为与 主体m有能源交互的主体； 如果利益主体m向利益主体n出售能源， 则pmn< 0； 如果利益主体m从利益主体n购入能源， 则pmn>0； 在这一阶段不考虑各主体彼此之间因能 源交互而产生的能源交 互成本； S9， 在S8的基础上， 区域综合能源系 统内各主体为降低各自的运行成本与自身有能源 交易的利益主体协商能源交易 价格。 2.根据权利要求1所述的基于纳什议价的多利益主体分布式鲁棒优化调度方法， 其特 征在于， 步骤S2中GM M的表达式如下 所示： 权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115204516 A 2式中x为不确定量， 这里指风电功率预测误差； I为高斯 分量个数； λi为第i个高斯 分量的 权重； fG,i为第i个高斯分量； μi为均值； δi为协方差矩阵； 采用最大期望算法对式(1)进行求 解； 设GMM中未知的参数集 为θ ＝( θ1, θ2,…θn)， 其中θj＝( λj, μj, δj)， j＝1,2 …m； 则样本的对数似然函数为 式中： m为风电功率预测误差历史数据总量， 使式(2)达到最大化的θ即为混合高斯模型 参数的估计值。 3.根据权利要求1所述的基于纳什议价的多利益主体分布式鲁棒优化调度方法， 其特 征在于， 所述的步骤S6中， CHP凸可行域模 型中PCHP和HCHP为CHP输出的电功率值和热功率值， Li代表CHP可行域的第i个顶点， Pi为CHP在第i个顶点上的电功率输出， Hi为CHP在第i个顶点 上的热功率输出； C HP在凸可 行域上运行时满足下式： 式中： αi为可行域的组合系数， 0 ≤αi≤1， N为可行域的定点数； CHP非凸可行域结构中PCHP和HCHP为CHP输出的电功率值和热功率值， Li代表CHP可行域的 第i个顶点， Pi为CHP在第i个顶点上的电功率输出， Hi为CHP在第i个顶点 上的热功率输出； 处 理CHP非凸可行域的基本思想是将其分割为几个凸可行域， 所以将非凸可行域划分成两个 凸可行域进行求解， 以L1、 L2、 L5、 L6组成一个凸可行域A1， 以L1、 L3、 L4、 L5组成一个凸可行域 A2； 当CHP运行在A1时， 有y1＝1， y2＝0； 当CHP运行在A2时， 有y1＝0， y2＝1； y1和y2为CHP可行 域的子区域选择变量， C HP在非凸可 行域上运行时满足的公式如下 所示： 式中： αi为可行域的组合系数， 0 ≤αi≤1， N为可行域的定点数。 4.根据权利要求1所述的基于纳什议价的多利益主体分布式鲁棒优化调度方法， 其特权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115204516 A 3