一种基于多目标贝叶斯优化的寒地储能设备配置方法

专利主权项内容

1.一种基于多目标贝叶斯优化的寒地储能设备配置方法，采用贝叶斯双层模型，其特征在于，包括以下步骤：S01：上层采用多目标贝叶斯优化算法，对于每个目标函数f(x)，定义其先验均值函数m(x)和先验协方差函数k(x)如下：iii式中，σ, l均为核函数参数，由最大似然估计法确定，x为初始决策变量，x’为可行域上任意一点，i为目标函数序号；fS02：在可行域内，随机取n个初始解X＝{x, x, ...x}；012nS03：构建下层寒地新型电力系统ESS与TES的协同规划模型，以计算随机的初始决策变量x对应的目标函数集合，所述的初始决策变量x的具体含义定义如下式：式中，分别为第i个电储能和热储能的最大容量；p, q分别为带规划电储能和热储能的个数；目标函数f(x)具体含义定义如下式：i式中，C, C为待规划电网的运营成本和储能设施的投资建设成本；P为电网总失负荷功率；P为电网总弃风弃光功率；invoplostcur规划模型的约束条件包括：电储能容量约束、热储能容量约束、可再生能源出力上下限约束、常规火力机组出力约束、热电联产机组出力约束、电功率平衡约束、热负荷平衡约束、电网潮流约束、电网节点电压约束和电网支路功率约束；所述的约束条件为线性或可进行线性化处理，因此通过构建某地区的冬季典型场景得到风电、光伏、热负荷、电负荷的典型曲线后，调用CPLEX商业求解器对协同规划模型进行求解，获得{f(x), f(x), f(x)}的最小值；123在对X中每一个x代入上述模型进行求解后，获得初始观测集如下：0S04：依据现有观测集D构建高斯过程模型：t式中，为观测噪声方差，本模型中设为一极小值为10；I为单位矩阵；-6S05：定义用以衡量帕累托前沿最优性的超体积指标如下：式中，为帕累托前沿；y为多目标函数空间上的某一点；S06：依据上述定义，构建采集函数α(x)为期望超体积改进函数，具体形式如下：式中，y(x)为解空间上某一点x对应的目标函数所构成的向量；S07：使用梯度下降法求得式(8)的最大值α所对应的x**S08：将x代入步骤S03建立的协同规划模型，计算得到对应的F＝{f(x), f(x), f(x)}；**1*2*3*S09：利用{x, F}更新观测集合**D＝D∪{x, F} (9)t+1t**S10：令t＝t+1，重复步骤S04-S09直到达到收敛条件，并依据最终获得的帕累托前沿选择最优解。