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申请/专利权人：广东电网有限责任公司韶关供电局

摘要：本发明提供一种风光储选址和定容分布鲁棒协同优化方法，该方法考虑新能源的出力不确定性，建立基于JS散度距离度量的概率分布模糊集合；以最大化新能源接入配电网的消纳能力为目标，根据所建立的概率分布模糊集合，建立二阶的新能源配置分布鲁棒优化模型并进行转化；利用CCG算法和二阶锥凸松弛技术对转化后的新能源配置分布鲁棒优化模型进行求解，根据新能源配置的最优解对新能源接入配电网的选址和定容进行配置优化；本发明所提出的方法计算量小且计算效率高，能够实现新能源最大有效消纳能力和鲁棒性之间的良好平衡，具有较强的实用意义。

主权项：1.一种风光储选址和定容分布鲁棒协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：考虑新能源的出力不确定性，建立基于JS散度距离度量的概率分布模糊集合，具体为：获取新能源的出力历史数据并统计其参考概率分布，利用新能源的出力历史数据的参考概率分布，建立基于JS散度距离度量的概率分布模糊集合，用于描述新能源的出力不确定性；将每个时段t的新能源的出力作为不确定变量Prt，所述基于JS散度距离度量的概率分布模糊集合具体为： 其中，prt为不确定变量Prt的真实概率分布，p0t为新能源的出力历史数据的参考概率分布，λ为真实概率分布与参考概率分布的允许最大偏差；DJSprt||p0t为真实概率分布与参考概率分布的JS散度值，满足DJSprt||p0t∈[0,1]；当真实概率分布与参考概率分布的JS散度值DJSprt||p0t为0时，真实概率分布与参考概率分布相同；当真实概率分布与参考概率分布的JS散度值DJSprt||p0t为1时，真实概率分布为任意分布；所述新能源包括分布式风电场、光伏电站和储能装置；S2：以最大化新能源接入配电网的消纳能力为目标，根据所建立的概率分布模糊集合，建立二阶的新能源配置分布鲁棒优化模型，并设置约束条件；S3：对所建立的新能源配置分布鲁棒优化模型进行转化，获取转化后的新能源配置分布鲁棒优化模型；S4：利用CCG算法和二阶锥凸松弛技术对转化后的新能源配置分布鲁棒优化模型进行求解，获取新能源配置的最优解；S5：根据新能源配置的最优解对新能源接入配电网的选址和定容进行配置优化。

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