一种基于高斯混合模型精确不确定边界的配电网鲁棒优化方法

本发明涉及一种基于高斯混合模型精确不确定边界的配电网鲁棒优化方法，属于配电网运行优化技术领域；通过高斯混合模型对光伏历史数据进行聚类，得出两种光照条件下光伏出力的分布情况；通过高斯混合模型产生的参数构建多种不确定集合描述光伏出力的不确定性；建立主动配电网综合成本目标函数与配电网约束条件；构建主动配电网的多阶段自适应鲁棒优化调度模型，并使用改进仿射决策规则求解自适应鲁棒优化；结果表明，在相同仿射规则下，相对于经典区间集和多面体集，使用GMM区间集与GMM多面体集描述光伏的不确定性，可以使光伏出力不确定边界描述更加精确，因此优化结果的保守性小；而在同种多面体集合下，改进仿射规则求解结果优于传统仿射规则。