一种基于量子计算、鲁棒优化和机器学习的电力系统调度方法

本发明适用于电力系统调度技术领域，提供了一种基于量子计算、鲁棒优化和机器学习的电力系统调度方法，其方法包括：获取电力系统中各运行参数；构建含风电不确定性的机组组合调度模型；以最小化系统运行总成本为目标，以火电机组启停状态、机组出力功率、储能充放电功率及风电出力为决策变量，采用交替方向乘子法将模型分解为第一子问题和第二子问题；在功率平衡约束、设备运行限值约束及风电不确定性约束下，迭代求解第一子问题和第二子问题，得到火电机组目标启停状态、目标机组出力功率、储能系统目标充放电功率及风电目标出力，对电力系统源网荷储多主体进行调度。提高调度方案的可行性、安全性和系统对新能源的接纳能力。