源荷功率多区间不确定集的两阶段鲁棒优化调度方法

本发明提供了一种源荷功率多区间不确定集的两阶段鲁棒优化调度方法，首先通过高斯分布的数学理论与高斯过程回归预测算法共同对电力系统中的所包含的不确定变量进行数学建模。根据不确定变量的历史数据拟合其在不同置信度下的置信区间，并利用置信区间的概率特性与不确定变量波动频次的相关性，构建包含源荷概率特性的多区间不确定集，实现对不确定变量的合理建模。对比其他各类不确定集的鲁棒优化调度方案，本发明通过对不确定变量的准确刻画，以较低的区间宽度实现较高的区间覆盖率，使得直流微电网中分布式能源与用户负荷波动范围更加聚焦，进而提高分布式能源利用率，降低负荷冗余量，提升调度方案的经济性。