一种基于约束学习的含不确定性可再生资源电热耦合系统优化调度方法

一种基于约束学习的含不确定性可再生资源电热耦合系统优化调度方法，包括构建电热耦合系统结构模型，同时考虑可再生能源发电功率的不确定性；建立包含目标函数与约束条件的优化调度问题模型，采用机会约束处理可再生能源不确定性，约束条件涉及电力系统、热网及电热耦合等多类约束；训练神经网络模型，用于预测不同电热供求组合下输电线路的约束违反情况；基于神经网络输出，通过迭代式冗余约束筛选算法动态识别并添加必要传输约束、削减冗余约束，以降低优化问题规模、提升求解效率。本发明有效应对可再生能源不确定性对系统的影响，简化优化调度模型并显著提升求解速度，为电热耦合系统的轻量化能量管理提供了高效可行的技术方案。