一种基于数据驱动的微电网双层鲁棒优化调度方法

本发明公开了一种基于数据驱动的微电网双层鲁棒优化调度方法，本发明利用K‑means聚类方法构建典型场景代表大量复杂的场景，然后通过数据驱动方法构建风电不确定性集合，对风电出力分布进行描述，有效地排除了不必要的极端场景，降低了模型保守度。并建立包括微电网日前预调度模型及实时调度模型的两阶段自适应鲁棒优化模型，利用列约束生成算法将模型解耦分解成主问题和子问题进行交互迭代求解，解决了随机优化不确定因素导致建模不准确和鲁棒优化保守性强的问题。