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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明属于微电网优化调度领域，公开了一种基于数据模型双驱动的新能源微电网分布鲁棒优化调度方法，包括基于数据模型双驱动生成光伏发电功率数据；建立DRO模型；求解DRO模型，输出日前调度方案。本发明基于数据模型双驱动学习算法生成数据的方法，不仅利用更易获得的历史气象信息解决了新建电站数据稀缺问题，而且提升了数据的真实性，从而增强了优化算法结果的可靠性。
主权项：1.一种基于数据模型双驱动的新能源微电网分布鲁棒优化调度方法，其特征在于，所述基于数据模型双驱动的新能源微电网分布鲁棒优化调度方法，包括：步骤1、基于数据模型双驱动生成光伏发电功率数据；步骤1.1、获取历史气象数据输入空洞卷积神经网络，得到由空洞卷积神经网络输出的PV发电模型的预测参数值；步骤1.2、将所述预测参数值输入PV发电模型，由PV发电模型计算输出光伏发电功率数据；步骤2、建立DRO模型；步骤2.1、构建微电网运行优化模型；步骤2.2、引入光伏发电和常规负荷的不确定性，基于常规负荷功率数据以及步骤1生成的光伏发电功率数据构建不确定性模糊集，并将所述微电网运行优化模型建模为DRO模型；步骤3、求解DRO模型，输出日前调度方案；步骤3.1、将DRO模型重构为MILP问题；步骤3.1.1、通过线性决策规划和强对偶理论对所述DRO模型中的不等式约束进行重构；步骤3.1.2、通过强对偶理论对所述DRO模型中的等式约束进行重构；步骤3.1.3、基于重构后的不等式约束和等式约束，对所述DRO模型中的目标函数进行重构；步骤3.2、运行求解器求解所述MILP问题，输出最优的日前调度方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 基于数据模型双驱动的新能源微电网分布鲁棒优化调度方法
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