(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 202211398054.9 (22)申请日 2022.11.09 (71)申请人 国网智能电网研究院有限公司 地址 102209 北京市昌平区未来科技城 滨 河大道18号 申请人 国网浙江省电力有限公司 　 国家电网有限公司 (72)发明人 王翔　马明媛　陈国富　赵波　 陈哲　林达　李志浩　王志凯　 刘壮壮　 (74)专利代理 机构 北京三聚阳光知识产权代理 有限公司 1 1250 专利代理师 甄蒙蒙 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01)G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种含储能的微网群调度优化模型线性化 处理方法及系统 (57)摘要 本发明提供的一种含储能的微网群调度优 化模型线性化处理方法及系统， 该方法包括： 以 总调度周期内弃风弃光量最小为目标构建微网 群储能调度优化模型； 通过引入二进制变量以及 利用灵敏度法对微网群储能调度优化模型进行 线性化处理， 构建线性化微网群储能调度优化模 型。 通过引入二进制变量的方法以及利用灵敏度 系数法对微网群储能调度优化模型进行线性化 处理， 从而构建线性化储能调度优化模型， 降低 了模型的复杂度， 提升 了求解效率。 权利要求书4页 说明书12页 附图4页 CN 115544809 A 2022.12.30 CN 115544809 A 1.一种含 储能的微网群调度优化模型线性 化处理方法， 其特 征在于， 包括： 以总调度周期内弃风弃光 量最小为目标构建微网群储能调度优化模型； 通过引入二进制变量以及利用灵敏度法对所述微网群储能调度优化模型进行线性化 处理， 构建线性 化微网群储能调度优化模型。 2.根据权利要求1所述的含储能的微网群调度优化模型线性化处理方法， 其特征在于， 所述以总调度周期内弃风弃光 量最小为目标构建微网群储能调度优化模型， 包括： 以总调度周期内弃风弃光量最小为目标建立所述微网群储能调度优化模型的目标函 数； 确定所述目标函数的运行约束条件； 根据所述目标函数和所述 运行约束条件搭建所述 微网群储能调度优化模型。 3.根据权利要求2所述的含储能的微网群调度优化模型线性化处理方法， 其特征在于， 所述微网群储能调度优化模型为： 式中： Nm,PV为第m个子微网中安装分布 式光伏节点集合； T为总调度周期； 为第m 个子微网中t时刻节点k处分布式光伏的预测出力； PPVm,k,t为第m个子微网中t时刻节点k处 分布式光伏的实际出力； Nm,Wind为第m个子微网中安装分布式风机节点集合； 为第 m个子微网中t时刻节点w处分布式风机的预测出力； PWindm,w,t为第m个子微网 中t时刻节点w 处分布式风机的实际出力； Pm,s,t为第m个子微网并网点t时刻传输功率； PLoadm,j,t为第m个 子微网节点j处负荷在t时刻的功率； Nm,load为第m个子微网中负载节点集合； Nm,PV为第m个子 微网中安装分布式光伏节点集合； PPVm,k,t为第m个子微网中节点k的分布式光伏在t时刻的 输出功率； Nm,Wind为第m个子微网 中安装分布式风机节点集合； PWindm,w,t为第m个子微网 中节 点w处分布式风机在t时刻的输出功率； Nm,ESS为第m个子微网中安装的储能节点集合； PESSDChm,i,t为第m个子微网中节点i的分布式储能在t时刻的放电功率； PESSChm,i,t为第m个 子微网中节点i的分布式储能在t时刻的充电功率； Pm,s,min为第m个子微网并网点最小传输 功率； Pm,s,t为第m个子微网并网点t时刻传输功率； Pm,s,max为第m个子微网并网点最大传输功 率； PPVm,k,max为第m个子微网中节点k处分布式光伏最大出力； PPVm,k,t为第m个子微网中t时 刻节点k处分布式光伏的实际出力； PWindm,w,max为第m个子微网中节点w处分布式风机最大权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115544809 A 2出力； PWindm,w,t为第m个子微网中t时刻 节点w处分布式风机的实际出力； PESSm,i,max为第m个 子微网中节点i处分布式储能充/ 放功率的最大值； EESSm,i,t为第m个子微网 中t时刻节点i处 分布式储能剩余容量； EESSm,i,t‑1为第m个子微网中t ‑1时刻节点i处分布式储能剩余容量； η c为储能充电效率； ηdc为储能放电效率； EESSm,i,min为第m个子微网中节点i处分布式储能容 量最小限值； EESSm,i,max为第m个子微网中节点i处分布式储能容量最大限值； Um,n,t为第m个 子微网中t时刻 节点n的电压； UMm,n,min为第m个子微网中节点n的电压下限； UMn,max为第m个子 微网中节点n的电压上限； PLinem ,l ,t为第m个子微网中t时刻支路l传输的有功功率； PLinem,l,max为第m个子微网中支路l传输功率 最大值。 4.根据权利要求3所述的含储能的微网群调度优化模型线性化处理方法， 其特征在于， 所述通过引入二进制 变量以及利用灵敏度法对所述微网群储能调度优化模型进行线性化 处理， 包括： 通过引入储能充电状态和放电状态两个二进制变量将储能容量平衡约束转变成线性 约束； 利用灵敏度系数法将节点电压约束和线路潮流约束转 化为线性约束。 5.根据权利要求4所述的含储能的微网群调度优化模型线性化处理方法， 其特征在于， 线性化处理后的储能容 量平衡约束为： 式中： BinChm,i,t为第m个子微网中t时刻节点i处分布式储能的充电状态， BinChm,i,t＝1 表示储能充电， BinChm,i,t＝0表示储 能不充电； BinDChm,i,t为第m个子微网中t时刻节点i处 分布式储能的放电状态， Bi nDChm,i,t＝1表示储能放电， Bi nDChm,i,t＝0表示储能不 放电。 6.根据权利要求4所述的含储能的微网群调度优化模型线性化处理方法， 其特征在于， 所述利用灵敏度系数法将节点电压约束转 化为线性约束， 包括： 获取节点功率方程， 将所述节点功率方程按泰勒公式展开， 略去高次项后得到节点电 压幅值与节点注入有功 功率的灵敏度关系； 将节点电压约束表达成储能充放电功率的线性 函数， 得到节点电压线性约束。 7.根据权利要求4所述的含储能的微网群调度优化模型线性化处理方法， 其特征在于， 所述利用灵敏度系数法将线路潮流约束转 化为线性约束， 包括： 获取支路潮流方程， 将所述支路潮流方程按泰勒公式展开， 略去高次项后得到支路有 功功率与节点注入有功 功率灵敏度关系； 将线路潮流约束表达成储能充放电功率的线性 函数， 得到线路潮流线性约束。 8.根据权利要求1所述的含储能的微网群调度优化模型线性化处理方法， 其特征在于， 还包括： 利用混合整数规划方法对所述线性 化微网群储能调度优化模型进行求 解。 9.一种含 储能的微网群调度优化模型线性 化处理系统， 其特 征在于， 包括： 构建模块， 用于以总调度周期内弃风弃光量最小为目标构建微网群储能调度优化模 型； 线性模块， 用于通过引入二进制变量以及利用灵敏度法对所述微网群储能调度优化模权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115544809 A 3