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摘要：本发明公开了考虑风光随机性与动态定价的主动配电网控制方法与设备，包括：首先，针对风光出力的不确定性，采用条件生成对抗网络生成场景，然后利用基于Kmeans++进行场景削减。其次，在上下层能源与负荷分布情况的基础上，为引导微电网与主动配电网功率合理交互，提出一种考虑负荷可再生能源匹配度的综合动态定价机制。最后在改进IEEE33节点系统进行验证分析，结果表明，相比于分时电价，所提动态定价机制与调度策略能够有效协调配电网与多微网间的利益分配，并改善配电网的电压分布。

主权项：1.考虑风光随机性与动态定价的主动配电网控制方法，其特征在于，包括：步骤1、针对风光出力的不确定性，采用条件生成对抗网络生成场景，然后进行场景削减；步骤2、通过多微网与主动配电网联合目标函数最优的双层优化调度模型，考虑负荷可再生能源匹配度的综合动态定价机制在上下层能源与负荷分布情况的基础上，引导微电网与主动配电网功率交互，效协调配电网与多微网间的利益分配，并改善配电网的电压分布；基于CWGAN-GPCT生成场景，CGAN基于GAN生成网络，保留GAN的生成器G和判别器D的博弈结构，符合分布的随机噪声z和条件标签y为输入，输入至生成器G；生成器G的目标通过学习参数Gz∣y，生成符合给定标签下的分布场景生成的分布记为判别器D的输入是历史数据x、随机噪声z和条件标签y，判别器D的目标区分和并判定随机噪声z是否符合条件标签y，在基于Wasserstein距离且加入GP项的CWGAN-GP中，目标函数LG和损失函数LD分别描述如下： 式中，是Wasserstein距离，是判别器D期望的上界，‖D‖L≤1为1-Lipschitz约束，观测数据点Exp是期望，是生成数据的期望，[Dx∣y]是在标签y下输入x至判别器，是微分，是输入判别器D，是原始数据的期望，是生成噪声的期望，t时段，U是0-1参数集合；在CWGAN-GP中引入一致性项CT，通过使用两个x′、x″靠近观测数据点的扰动数据点提升连续性条件，表达如下： 式中，M′是边界，d是二范数输入空间，Dx是扰动数据点x′输入判别器D，Dx″是扰动数据点x″输入判别器D，D-x′是扰动数据点x″输入判别器D的倒数第二层，D-x″是扰动数据点x″输入判别器D的倒数第二层；判别器D的损失函数LD表示为： 式中，比例参数λ1，比例参数λ2。

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