(12)發(fā)明專利(65)同一申請(qǐng)的已公布的文獻(xiàn)號(hào)(73)專利權(quán)人國(guó)網(wǎng)安徽省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院73號(hào)(74)專利代理機(jī)構(gòu)深圳天融專利代理事務(wù)所(普通合伙)44628基于灰色關(guān)聯(lián)理論的可調(diào)度柔性資源辨識(shí)本發(fā)明的一種基于灰色關(guān)聯(lián)理論的可調(diào)度柔性資源辨識(shí)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)，包括根據(jù)分析區(qū)域配電網(wǎng)規(guī)模建立電網(wǎng)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并對(duì)該配電網(wǎng)中種類繁多的可調(diào)度柔性資源進(jìn)行選擇，建立數(shù)學(xué)模型；設(shè)定系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)，并生成實(shí)現(xiàn)魯棒性和經(jīng)濟(jì)性協(xié)調(diào)優(yōu)化的最優(yōu)機(jī)組出力組合；隨機(jī)生成可調(diào)度柔性資源的配置數(shù)據(jù)，代入目標(biāo)函數(shù)計(jì)算各項(xiàng)成本并形成多組數(shù)據(jù)；利用基于熵權(quán)法的灰色關(guān)聯(lián)理論對(duì)多場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度計(jì)算，得到各可調(diào)度柔性資源的加權(quán)綜合關(guān)聯(lián)度；各加權(quán)綜合關(guān)聯(lián)度的大小排序結(jié)果便是可調(diào)度柔性資源對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃的影響程度。本發(fā)明克服了當(dāng)下電力系統(tǒng)規(guī)劃中對(duì)可調(diào)度柔開始根據(jù)分析區(qū)域配電網(wǎng)規(guī)模建立電網(wǎng)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)根據(jù)分析區(qū)域的配電網(wǎng)內(nèi)可調(diào)度柔性資源的出力情況、規(guī)模等，對(duì)可調(diào)度柔性資源進(jìn)行篩選，并建立數(shù)學(xué)模型根據(jù)數(shù)學(xué)模型設(shè)定系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)，并生成實(shí)現(xiàn)魯棒性和經(jīng)濟(jì)性協(xié)調(diào)優(yōu)化的最優(yōu)機(jī)組出力組合保證電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的前提下，隨機(jī)生成多組各可調(diào)度柔性資源配置數(shù)據(jù)，代入步驟S3中的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，生成多場(chǎng)景下的電網(wǎng)規(guī)劃經(jīng)濟(jì)參數(shù)采用基于熵權(quán)法的灰色關(guān)聯(lián)理論對(duì)步驟S5的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過最終的加權(quán)綜合關(guān)聯(lián)度的大小判別各柔性資源對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃的影響程度結(jié)束23設(shè)備充放電功率；Nc和Na分別為儲(chǔ)能設(shè)備充放電的效率；△t為儲(chǔ)能設(shè)備參與電網(wǎng)調(diào)度的3)可削減負(fù)荷模型：Qfor.;:分別為在第t小時(shí)時(shí)間段內(nèi)用戶的實(shí)際負(fù)荷量、削減的負(fù)荷量以及電網(wǎng)預(yù)測(cè)負(fù)荷量；步驟S3中，對(duì)可調(diào)度柔性資源的建模目標(biāo)函數(shù)分為六個(gè)，分別為：目標(biāo)函數(shù)minf?:t小時(shí)棄風(fēng)懲罰單價(jià)；目標(biāo)函數(shù)minf?:Mpx=mp·Qp(8)M=m.·Q.;(9)f?=M-Mp(10)式中：Mp±和Mc分別為在第t小時(shí)時(shí)間段用戶的懲罰金額和補(bǔ)償金額；mp±和m別為在第t小時(shí)合同約定的懲罰和補(bǔ)償金額單價(jià)；目標(biāo)函數(shù)minf?:式中：mo為網(wǎng)損單位成本；E為該區(qū)域所有支路的集合；為第t小時(shí)時(shí)間段內(nèi)支路ij的電流；R為在第t小時(shí)時(shí)間段內(nèi)支路ij的電阻；目標(biāo)函數(shù)minf4:f?=mbuyQbuy.:(12)目標(biāo)函數(shù)minfs:45無功功率；Pc和Q表示節(jié)點(diǎn)i在t時(shí)刻微電網(wǎng)供應(yīng)的有功和無功功率；P2和Q表示節(jié)點(diǎn)i在t時(shí)刻負(fù)荷的有功和無功功率；U為節(jié)點(diǎn)i在t時(shí)刻的電壓幅值；G和B為線路ij的電導(dǎo)和電納，B為線路ij的對(duì)地電納；0為節(jié)點(diǎn)j在t時(shí)刻的電壓相角差；根據(jù)實(shí)際情況，要對(duì)可中斷負(fù)荷的削減容量及削減頻次數(shù)進(jìn)t小時(shí)時(shí)間段內(nèi)對(duì)調(diào)度響應(yīng)的狀態(tài)變量，當(dāng)Hm為1表示用戶響應(yīng)調(diào)度，當(dāng)Hm為0表示用戶2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于灰色關(guān)聯(lián)理論的可調(diào)度柔性資源辨識(shí)方法，其特征3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于灰色關(guān)聯(lián)理論的可調(diào)度柔性資源辨識(shí)方法，其特征4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于灰色關(guān)聯(lián)理論的可調(diào)度柔性資源辨識(shí)方法，其特征的運(yùn)行規(guī)劃成本構(gòu)成的指標(biāo)序列X=(X,X?,…,X?),并形成分析矩陣：6由以下兩個(gè)公式計(jì)算選擇兩級(jí)極差的最大值△m和最小值△min:最后進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算由下式計(jì)算第a個(gè)指標(biāo)與第b個(gè)經(jīng)濟(jì)特性指標(biāo)在第n組的取值系數(shù)R?(n),如下所示：式中：P為分辨系數(shù)是0~1之間的數(shù)；將關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣λ.(n)中的每一列求取均值，即可得第a個(gè)特性指標(biāo)與第b個(gè)影響因素指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度Pab:并將上個(gè)式子記為：5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于灰色關(guān)聯(lián)理論的可調(diào)度柔性資源辨識(shí)方法，其特征在于，步驟S5中，首先將電力系統(tǒng)規(guī)劃的運(yùn)行規(guī)劃成本指標(biāo)序列構(gòu)成矩陣：式中：表示矩陣D中的元素；n表示可調(diào)度柔性資源改變配置數(shù)據(jù)后生成的經(jīng)濟(jì)成本數(shù)據(jù)組數(shù)，b表示電力系統(tǒng)規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)特性指標(biāo)個(gè)數(shù)；隨后對(duì)矩陣D中的元素進(jìn)行無量綱化處理，如式所示：式中：xma表示第j項(xiàng)指標(biāo)的最大值，xmin表示第j項(xiàng)指標(biāo)的最小值；最后根據(jù)下式計(jì)算熵值和熵權(quán)系數(shù)：設(shè)無量綱化后的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)矩陣為D′=(x)x,x為評(píng)價(jià)矩陣D'的元素，則第j項(xiàng)經(jīng)濟(jì)成本指標(biāo)的熵值計(jì)算公式如下所示：7第j項(xiàng)經(jīng)濟(jì)成本指標(biāo)的熵權(quán)系數(shù)計(jì)算公式如下所示：且上式滿足：則各指標(biāo)的熵權(quán)系數(shù)矩陣為：6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于灰色關(guān)聯(lián)理論的可調(diào)度柔性資源辨識(shí)方法，其特征在于，步驟S5中，考慮到各個(gè)指標(biāo)的重要程度不同，將關(guān)聯(lián)系數(shù)的加權(quán)平均值作為關(guān)聯(lián)度，因此最終的加權(quán)綜合關(guān)聯(lián)度如下所示：上式結(jié)果的大小排序便是第a個(gè)指標(biāo)與b個(gè)電力系統(tǒng)規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)特性指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度排7.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述方法的步驟。8基于灰色關(guān)聯(lián)理論的可調(diào)度柔性資源辨識(shí)方法、存儲(chǔ)介質(zhì)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)規(guī)劃技術(shù)，尤其是一種基于灰色關(guān)聯(lián)理論的可調(diào)度柔性資源辨識(shí)方法。背景技術(shù)[0002]進(jìn)入工業(yè)社會(huì)后，電力發(fā)展在社會(huì)發(fā)展的重要性與日俱增，但依舊存在由于電力緊缺引起的電力事故。同時(shí)隨著“雙碳”目標(biāo)的提出，可再生新能源在電網(wǎng)中的比重越來越大，同時(shí)其出力的不確定性在并網(wǎng)的過程中會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)造成一系列的影響，主要表現(xiàn)在暫態(tài)電壓波動(dòng)和閃變，網(wǎng)絡(luò)電壓諧波的引入和畸變、網(wǎng)損增加等。同時(shí)為使可調(diào)度新能源接近“常規(guī)電源”,通常接有儲(chǔ)能裝置，因?yàn)閮?chǔ)能裝置能夠?qū)崿F(xiàn)毫秒級(jí)快電功率調(diào)節(jié)特性，可以提升電力系統(tǒng)的瞬時(shí)、短時(shí)和時(shí)段平衡能力，提高電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定水平、清潔能源消納能力、能源電力供應(yīng)保障和能源電力系統(tǒng)效率效益。除可調(diào)度新能源外，電動(dòng)汽車在空間上的可移動(dòng)性和時(shí)間上的靈活性使其能夠更好的參與電網(wǎng)互動(dòng)，緩解電網(wǎng)用電壓力，近些年來得到國(guó)家政策的大力扶持，使得電動(dòng)汽車的數(shù)量及其配套的電動(dòng)充電站數(shù)目急劇增加，但這也對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷結(jié)構(gòu)和特性提出新的要求，同時(shí)大功率快充也對(duì)增加了對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化控制的難度。[0003]近些年來學(xué)界將研究重點(diǎn)放在可調(diào)度新能源、儲(chǔ)能和電動(dòng)汽車等這些可通過主動(dòng)參與電網(wǎng)運(yùn)行控制，能夠與電網(wǎng)進(jìn)行能量互動(dòng)，具有柔性特征的負(fù)荷，并將其定義為柔性負(fù)荷。不同于傳統(tǒng)只存在剛性負(fù)荷的電力系統(tǒng)，現(xiàn)今的電力系統(tǒng)在需求側(cè)具有規(guī)模龐大的柔性負(fù)荷，且柔性負(fù)荷的能量流動(dòng)不是單方向由電網(wǎng)流向負(fù)荷的，這就給了柔性負(fù)荷可以主動(dòng)參與電網(wǎng)調(diào)度的能力，因此近些年的電力系統(tǒng)規(guī)劃都將可調(diào)度柔性資源納入模型之中。[0004]現(xiàn)今大部分的電力系統(tǒng)規(guī)劃只是針對(duì)于火電機(jī)組和部分可調(diào)度柔性資源的規(guī)劃，未能充分考慮當(dāng)下種類繁多的柔性負(fù)荷，即使在部分文獻(xiàn)中雖考慮到了多種柔性負(fù)荷協(xié)同優(yōu)化，但僅僅是提供了一種出力最優(yōu)化的建模方法。不同的柔性負(fù)荷具有不同的機(jī)理特性，對(duì)電力系統(tǒng)規(guī)劃的影響方式及影響程度各有不同，因此在本文基于電力系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種方法來對(duì)電力系統(tǒng)規(guī)劃中可調(diào)度柔性資源的影響力進(jìn)行量化分析。[0005]對(duì)柔性負(fù)荷的影響程度量化分析十分重要，可以深度挖掘電網(wǎng)規(guī)劃布局的核心因素，高度針對(duì)性的提高電網(wǎng)規(guī)劃的效率，為后續(xù)可調(diào)度柔性資源在電網(wǎng)規(guī)劃布局上的協(xié)同優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持，提高電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。[0006]國(guó)內(nèi)外對(duì)于電力負(fù)荷影響因素的定量分析方法主要有：直接的曲線對(duì)比法，數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析法、相關(guān)性分析法，以及人工智能方法中的灰色關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波分析等。相比于其他方法，灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)樣本數(shù)據(jù)數(shù)量、分布情況要求不大，而且兩者之間沒有直接明顯的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性?；疑P(guān)聯(lián)度計(jì)算的結(jié)果也比較準(zhǔn)確，與定性分析結(jié)果比較吻合。9發(fā)明內(nèi)容[0007]為克服上述的現(xiàn)有技術(shù)的不足，本文在現(xiàn)有電力系統(tǒng)規(guī)劃理論的基礎(chǔ)上，充分考慮現(xiàn)有種類復(fù)雜的可調(diào)度柔性資源，并創(chuàng)新性的將灰色關(guān)聯(lián)理論應(yīng)用到可調(diào)度柔性資源對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃的影響力辨識(shí)上，將其對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃的影響程度進(jìn)行量化分析。[0008]為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明的目的，本發(fā)明采取如下的技術(shù)方案：[0009]S1,根據(jù)分析區(qū)域配電網(wǎng)規(guī)模建立電網(wǎng)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；[0010]S2,根據(jù)分析區(qū)域的配電網(wǎng)內(nèi)可調(diào)度柔性資源的出力情況、規(guī)模等，對(duì)可調(diào)度柔性[0011]S3,根據(jù)數(shù)學(xué)模型設(shè)定系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)，并生成實(shí)現(xiàn)魯棒性和經(jīng)濟(jì)性協(xié)調(diào)優(yōu)化的最優(yōu)機(jī)組出力組合；[0012]S4,保證電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的前提下，隨機(jī)生成多組各可調(diào)度柔性資源配置數(shù)據(jù)，代入步驟S3中的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，生成多場(chǎng)景下的電網(wǎng)規(guī)劃經(jīng)濟(jì)參數(shù)；[0013]S5,采用基于熵權(quán)法的灰色關(guān)聯(lián)理論對(duì)步驟S5的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過最終的加權(quán)綜合關(guān)聯(lián)度的大小判別各柔性資源對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃的影響程度。度新能源和電動(dòng)汽車這五類。[0016]1)風(fēng)電機(jī)組不確定出力模型：為風(fēng)速預(yù)測(cè)的上下限；[0019]風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的輸出功率與風(fēng)速的關(guān)系如下式所示：和v“為風(fēng)電機(jī)組的切入和切出的風(fēng)速；v為風(fēng)電機(jī)組的額定風(fēng)速；P為風(fēng)電機(jī)組的額定發(fā)電量；進(jìn)一步的，在步驟S4中隨機(jī)生成可調(diào)度柔性資源的配置數(shù)據(jù)，更改儲(chǔ)能裝置的容量、風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的輸出功率、可削減負(fù)荷的削減時(shí)長(zhǎng)參數(shù)，模擬多場(chǎng)景下的電網(wǎng)機(jī)組出力情況，并生成多場(chǎng)景下電網(wǎng)規(guī)劃經(jīng)濟(jì)參數(shù)。[0051]進(jìn)一步的，步驟S5中由a個(gè)可調(diào)度柔性資源構(gòu)成的指標(biāo)序列(Y?,Y?,…,Y),由個(gè)電力系統(tǒng)規(guī)劃的運(yùn)行規(guī)劃成本構(gòu)成的指標(biāo)序列X=(X?,X?,…,X),并形成分析矩陣：[0053]并對(duì)分析矩陣的元素進(jìn)行無量綱化處理，得到初值矩陣：[0055]計(jì)算在第n組，第a個(gè)指標(biāo)與第b個(gè)經(jīng)濟(jì)特性指標(biāo)的差值△ab,并以此得到差值矩陣[0058]由以下兩個(gè)公式計(jì)算選擇兩級(jí)極差的最大值△max和最小值△min:[0061]最后進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算[0062]由下式計(jì)算第a個(gè)指標(biāo)與第b個(gè)經(jīng)濟(jì)特性指標(biāo)在第n組的取值系數(shù)λa(n),如下所[0080]由下式計(jì)算第a個(gè)指標(biāo)與第b個(gè)經(jīng)濟(jì)特性指標(biāo)在第n組的取值系數(shù)λa(n),如下所因素指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度rab:[0087]進(jìn)一步的，步驟S5中，首先將電力系統(tǒng)規(guī)劃的運(yùn)行規(guī)劃成本指標(biāo)序列構(gòu)成矩陣：[0089]式中：x;;表示矩陣D中的元素；n表示可調(diào)度柔性資源改變配置數(shù)據(jù)后生成的經(jīng)濟(jì)成本數(shù)據(jù)組數(shù)，b表示電力系統(tǒng)規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)特性指標(biāo)個(gè)數(shù)；[0090]隨后對(duì)矩陣D中的元素進(jìn)行無量綱化處理，如式所示：[0093]最后根據(jù)下式計(jì)算熵值和熵權(quán)系數(shù)：項(xiàng)經(jīng)濟(jì)成本指標(biāo)的熵值計(jì)算公式如下所示：[0096]第j項(xiàng)經(jīng)濟(jì)成本指標(biāo)的熵權(quán)系數(shù)計(jì)算公式如下所示：[0100]則各指標(biāo)的熵權(quán)系數(shù)矩陣為：[0102]進(jìn)一步的，步驟S5中，考慮到各個(gè)指標(biāo)的重要程度不同，將關(guān)聯(lián)系數(shù)的加權(quán)平均值作為關(guān)聯(lián)度，因此最終的加權(quán)綜合關(guān)聯(lián)度如下所示：[0104]上式結(jié)果的大小排序便是第a個(gè)指標(biāo)與b個(gè)電力系統(tǒng)規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)特性指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度排序。[0105]另一方面，本發(fā)明還公開一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行如上述方法的步驟。附圖說明在規(guī)劃過程中建立的模型與實(shí)際的數(shù)值之間存在誤差，并將風(fēng)速的預(yù)[0129]式中：Qp,t和Qc,分別為在第t小時(shí)時(shí)間段的懲罰負(fù)荷量和補(bǔ)償負(fù)荷量；Qtrue,t`Qreq,t、Qfore,t分別為在第t小時(shí)時(shí)間段內(nèi)用戶的實(shí)際負(fù)荷量、削減的負(fù)荷量以及電網(wǎng)預(yù)測(cè)負(fù)荷量。[0130]微電網(wǎng)主要是指由分布式電源、儲(chǔ)能裝置、負(fù)荷、能量轉(zhuǎn)換裝置等組成的微型電網(wǎng)。為方便研究，本文僅考慮含風(fēng)電的微網(wǎng)系統(tǒng)，在模型構(gòu)建時(shí)將其簡(jiǎn)化為僅含風(fēng)力發(fā)電模型、分布式儲(chǔ)能模型及負(fù)荷的小型發(fā)配電系統(tǒng)。[0131]S302,本文優(yōu)化目標(biāo)是對(duì)可調(diào)度柔性資源、分布式儲(chǔ)能裝置等可調(diào)度柔性資源進(jìn)行聯(lián)合規(guī)劃，使得配電網(wǎng)網(wǎng)損、運(yùn)行成本和可靠性經(jīng)濟(jì)指標(biāo)達(dá)到最小，并且對(duì)高滲透率的風(fēng)電具有較強(qiáng)的消納能力，因此本文的目標(biāo)函數(shù)為棄風(fēng)懲罰成本、負(fù)荷削減成本、網(wǎng)損成本、向上購(gòu)電成本、售電收入和停電損失成本。目標(biāo)函數(shù)如式(6)所示，各部分函數(shù)如式(7)～式(14)所示[0135]式中：N表示該片區(qū)域風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的個(gè)數(shù)；Pwaste,t表示第t小時(shí)的棄風(fēng)量；[0137]負(fù)荷削減成本主要包括可削減負(fù)荷補(bǔ)償成本和懲罰收入，分別如式和式所示：分別為在第t小時(shí)合同約定的懲罰和補(bǔ)償金額單價(jià)。[0142]3)網(wǎng)損成本[0145]4)向上購(gòu)電成本[0148]5)售電收入[0154]S303,計(jì)及多種類的可調(diào)度柔性資源聯(lián)合魯棒優(yōu)化調(diào)度模型的約束條件如式(15)~式(24)所示：t時(shí)刻處主網(wǎng)供應(yīng)的有功和無功功率；P"和Q:,表示節(jié)點(diǎn)i在t時(shí)刻風(fēng)電機(jī)組供應(yīng)的有功和速進(jìn)行預(yù)測(cè)，在考慮誤差的前提下建立風(fēng)電機(jī)組的不確定出力區(qū)間，同時(shí)計(jì)算實(shí)際風(fēng)速[0182]S5,本文擬采用基于熵權(quán)法的灰色關(guān)聯(lián)理論對(duì)步驟S4中生成的電力系統(tǒng)規(guī)劃的經(jīng)[0206]S502,由于各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的重要程度不同，以及各評(píng)價(jià)指標(biāo)所反映出[0212]本文中的電力系統(tǒng)規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)特性指標(biāo)均為極小型指標(biāo)，指標(biāo)的特點(diǎn)為越小越且式滿足：以下步驟：根據(jù)分析區(qū)域配電網(wǎng)規(guī)模建立電網(wǎng)拓可調(diào)度柔性資源進(jìn)行選擇，建立數(shù)學(xué)模型；根據(jù)數(shù)學(xué)模型設(shè)定系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)，并生成實(shí)現(xiàn)魯棒性和經(jīng)濟(jì)性協(xié)調(diào)優(yōu)化的最優(yōu)機(jī)組出力組合；在滿足電網(wǎng)可靠性的前提下，隨機(jī)生成可調(diào)度柔性資源的容量、機(jī)組出力等配置數(shù)據(jù)，代入目標(biāo)函數(shù)計(jì)算各項(xiàng)成本并形成多組數(shù)據(jù)；利用基于熵權(quán)法的灰色關(guān)聯(lián)理論對(duì)多場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度計(jì)算，得到各可調(diào)度柔性資源的加權(quán)綜合關(guān)聯(lián)度；各加權(quán)綜合關(guān)聯(lián)度的大小排序結(jié)果便是可調(diào)度柔性資源對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃的影響程度。本發(fā)明提出的辨識(shí)方法，克服了當(dāng)下電力系統(tǒng)規(guī)劃中對(duì)可調(diào)度柔性資源影響力的辨識(shí)問題，為量化可調(diào)度柔性資源對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃的影響程度提供了方法，提高了電力系統(tǒng)規(guī)劃決策的準(zhǔn)確性和高效性。[0228]又一方面，本發(fā)明還公開一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器執(zhí)行如上述方法的步驟。[0229]再一方面，本發(fā)明還公開一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述處理器