【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于分布式能源交易，更為具體地，涉及一種多重不確定性下配電網-微電網-交通網魯棒優化方法。
技術介紹
1、以綠色新能源為主體的分布式能源成為能源交易市場中的重要組成部分，隨著社會經濟發展對新能源電力需求的日益增加，近年來，多個微電網(mg)中的p2p交互式能量交易領域得到了廣泛研究。但現有研究中的主要的問題有：
2、第一，在一些研究中，研究重點主要是多個mg相互之間的分散或p2p交易。然而，配電網(edn)或本地電力市場(lem)對p2p交易能源交易的影響被忽略了。在正常運行條件下，edn在為網絡化微電網(nmg)負載供電方面發揮著重要作用。因此，edn和分布區位邊際價格dlmp在mg的p2p交易中的作用非常重要。
3、第二，在一些研究中，是在分散的方法中在mg和edn之間的p2p交互式能量交易。然而，沒有調查獨立發電商(spl)參與mg和edn貿易的影響。隨著電動汽車和v2g技術(v2g是vehicle-to-grid(車輛到電網)的縮寫)的日益普及，spl正在成為p2p互動能源市場的戰略參與者。因此，它們在交易型能源市場的存在將不可避免。
4、第三，可再生能源(res)的多重不確定性相互關聯，增加了系統分析和預測的復雜性。多重不確定性不僅僅是單一不確定性的疊加，還可能涉及不確定性之間的相互作用。在許多研究中，res的不確定行為通常基于隨機規劃(sp)或魯棒優化(ro)建模。如果存在精確的概率分布，sp方法可能是有用的。但在大多數情況下，精確的概率分布是不可用的。此外，sp方法不能
技術實現思路
1、針對現有技術存在的問題，本專利技術的目的是提供一種多重不確定性下配電網-微電網-交通網魯棒優化方法，基于分布式魯棒優化(dro)的p2p能量交易框架，用于nmg、spl和edn之間的能量交易，并考慮了智能充電電動汽車的影響的配電網-微電網-交通網分布式魯棒優化調控方法。
2、為達到上述目的，本專利技術采用如下技術方案：多重不確定性下配電網-微電網-交通網魯棒優化方法，包括：
3、步驟1：構建交通配電耦合的ue交通流模型，考慮交通與電力系統耦合運行的電動汽車充電站最優定價，所述交通配電耦合的ue交通流模型是將電動汽車和電動汽車充電站納入基本的ue模型；
4、步驟2：在考慮電動汽車用能的不確定性因素影響下，基于dro方法的p2p能源交易框架來進行nmg、spl和edn之間的能源交易，并構建edn、nmg和spl以分散的方式相互交互的p2p能源交易數學模型；
5、步驟3：對所構建的edn、nmg和spl以分散的方式相互交互的p2p能源交易數學模型利用admm算法求解凸優化問題，至此，完成多重不確定性下配電網-微電網-交通網魯棒優化方法。
6、通過上述設計方案，本專利技術可以帶來如下有益效果：本專利技術提供了一種考慮多重不確定性的配電網-微電網-交通網分布式魯棒優化調控方法，該方法提出了一種分散式雙層優化方法，利用p2p交互能量概念對nmg、spl和edn之間的最優能量交易進行建模。在所提出的方法中，清算的lem(edn)的建模在較低層次的問題，而nmg和spl之間的p2p交易的開發在上層。基于dlmp模型研究了產消者(nmg和spl)與lem之間的相互作用。在求解策略上，提出的分散雙層問題通過admm算法達到一般均衡。
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1.多重不確定性下配電網-微電網-交通網魯棒優化方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的多重不確定性下配電網-微電網-交通網魯棒優化方法，其特征在于：交通配電耦合的UE交通流模型是由四個約束集組成的非線性互補問題NCP：
3.根據權利要求1所述的多重不確定性下配電網-微電網-交通網魯棒優化方法，其特征在于，步驟2中，基于力矩的DRO方法來模擬NMG、SPL和EDN中RES的多重不確定性行為，在DRO方法中，通過模糊集D中最壞情況的概率分布到估計分布Pξ來最小化預期運行成本，并使用對偶理論將雙層最小-最大問題轉換為最小-最小問題，并使用商業求解器求解。
4.根據權利要求1所述的多重不確定性下配電網-微電網-交通網魯棒優化方法，其特征在于：步驟2包括：
【技術特征摘要】
1.多重不確定性下配電網-微電網-交通網魯棒優化方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的多重不確定性下配電網-微電網-交通網魯棒優化方法，其特征在于：交通配電耦合的ue交通流模型是由四個約束集組成的非線性互補問題ncp：
3.根據權利要求1所述的多重不確定性下配電網-微電網-交通網魯棒優化方法，其特征在于，步驟2中，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李政平，薛涵今，徐崢，劉駿發，王銘偉，吳仲非，郭大川，解東翰，趙金輝，劉立博，劉鑫蕊，王睿，
申請(專利權)人：國網遼寧省電力有限公司鞍山供電公司，
類型：發明
國別省市：
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