(12)發(fā)明專利(65)同一申請的已公布的文獻號(73)專利權(quán)人國網(wǎng)浙江省電力有限公司電力科區(qū)華電弄1號專利權(quán)人國網(wǎng)浙江省電力有限公司麗水供電公司程漢桐侯國成吳新華杜倩昀周逸之林達陳哲李志浩(74)專利代理機構(gòu)浙江翔隆專利事務(wù)所(普通合伙)33206專利代理師張建青魯文格.電力系統(tǒng)亞區(qū)間安全風(fēng)險評估及其預(yù)防策略研究.《中國優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫工程科技II輯》.2022,(第9期),C042-249.付川等.電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定概率.《電力系統(tǒng)自動化》.2006,第30卷(第1期),第24-28,40頁.審查員蘇曉櫻(54)發(fā)明名稱功率平衡風(fēng)險指標評估方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)(57)摘要本發(fā)明公開了一種功率平衡風(fēng)險指標評估方法，涉及配電網(wǎng)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有風(fēng)險控制模型中可控資源單一，該方法包括：根據(jù)源荷歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建時序特性功率模型，并構(gòu)建多類型的可調(diào)節(jié)資源模型；評估所述源網(wǎng)荷儲功率模型中平衡方程不成立的概率，并作為風(fēng)險指標；以最小風(fēng)險和最小調(diào)節(jié)成本為目標構(gòu)建風(fēng)險指標評估模型；構(gòu)建多目標分布魯棒模型作為最劣情況風(fēng)險指標，完成功率平衡風(fēng)險指標評估模型的構(gòu)建；通過截斷正態(tài)分布求解所述模型，得到風(fēng)險評估結(jié)果。本發(fā)明還公開了一種功率平衡風(fēng)險指標評估裝置、電子設(shè)備和計算機存儲介21.一種功率平衡風(fēng)險指標評估方法，其特征在于，包括以下步驟：根據(jù)源荷歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建時序特性功率模型，并根據(jù)電力系統(tǒng)中的可調(diào)節(jié)資源構(gòu)建多類型的可調(diào)節(jié)資源模型；評估源網(wǎng)荷儲功率模型中平衡方程不成立的概率，并作為風(fēng)險指標；以最小風(fēng)險和最小調(diào)節(jié)成本為目標構(gòu)建風(fēng)險指標評估模型；構(gòu)建多目標分布魯棒模型作為最劣情況風(fēng)險指標，完成功率平衡風(fēng)險指標評估模型的構(gòu)建，其中，構(gòu)建多目標分布魯棒模型作為最劣情況風(fēng)險指標，所述目標包括概率模型不確定性及最小化成本，所述概率模型不確定性目標滿足：通過截斷正態(tài)分布對所述模型中的函數(shù)進行轉(zhuǎn)化，所述函數(shù)的凈負荷絕對值滿足：的方差；0p2為光伏出力的方差，x是服從的分布ξ(x)的隨機變量；對轉(zhuǎn)換后的函數(shù)通過ε約束法進行求解，得到風(fēng)險評估結(jié)果。2.如權(quán)利要求1所述的功率平衡風(fēng)險指標評估方法，其特征在于，根據(jù)源荷歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建時序特性功率模型，所述功率模型的構(gòu)建包括：基于正態(tài)分布概率模型及地市級電網(wǎng)內(nèi)分布式能源出力時序特性曲線，對光伏及風(fēng)電系統(tǒng)i,針對每個時刻t,建立基于數(shù)據(jù)驅(qū)動矩信息的分布式能源出力時序特性模糊集：3其中,D1和D2分別為隨機變量5nLt的模糊集和水電出力的均值H,t和方差4量5HT,t的分布屬于5的概率為1,E(·)為求期望函數(shù)；PHT,t和LHT,t分別為均值的上5刻燃料電池與電解裝置是否工作的二進制變量，Piy為氫儲能第m個月調(diào)度周期t時刻的輸分別為電解裝置與燃料電池的工作效率；能量約束滿足氫儲容量遞推限制和每個時刻氫儲容量限制，其中，能量約束需滿足氫儲容量遞推限制和每個時刻氫儲容量限制為：氫儲的運行費用包括燃料電池的降解成本與電解裝置降解的成本總和；每月氫儲能量變化的優(yōu)化滿足：其中，表示氫儲能第m個月調(diào)度周期末時刻的能量，E表示每月氫儲的能j的水電出力，PPv,i,j表示變電站j的光伏出力，Py;表示變電站j的氫儲能的出力，N,表示負構(gòu)建短時間初度電儲能模型，滿足：儲能的能量，t時刻電儲能的充放電功率，PEssmax為電儲能充放電功率的上6構(gòu)建可調(diào)節(jié)水電、風(fēng)光棄置、負荷需求響應(yīng)的調(diào)節(jié)手段模型，對于任意一個水電站i,庫容及流量滿足約束：分別為水電站庫容和流量的上下限；削減量滿足：減程度；e分別為風(fēng)電和光伏的日前預(yù)測出力；并構(gòu)建風(fēng)光削減費用及激勵總費用函數(shù)。4.如權(quán)利要求1所述的功率平衡風(fēng)險指標評估方法，其特征在于，評估所述源網(wǎng)荷儲功其中，表示調(diào)節(jié)之后的凈負荷；為變電站j中的負荷出力；變電站j中的需求響應(yīng)出力；j為變電站j中的風(fēng)電出力；為變電站j中的風(fēng)電削減量；為變電站j中的實施調(diào)節(jié)后的水電出力；為孕變電站j中的光伏出力；為變電站j中的光伏削減量；為變電站j中的氫儲的出力；為變電站j中的電儲能的出力；Ksub,;為變電站容載比；Ssub.,為第j個變電站容量；COSφ為變5.一種功率平衡風(fēng)險指標評估裝置，其特征在于，其包括：構(gòu)建模塊，用于根據(jù)源荷歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建時序特性功率模型，并根據(jù)電力系統(tǒng)中的可調(diào)節(jié)資源構(gòu)建多類型的可調(diào)節(jié)資源模型；指標構(gòu)建模塊，用于評估源網(wǎng)荷儲功率模型中平衡方程不成立的概率，并作為風(fēng)險指標；以最小風(fēng)險和最小調(diào)節(jié)成本為目標構(gòu)建風(fēng)險指標評估模型；構(gòu)建多目標分布魯棒模型7作為最劣情況風(fēng)險指標，完成功率平衡風(fēng)險指標評估模型的構(gòu)建，其中，構(gòu)建多目標分布魯棒模型作為最劣情況風(fēng)險指標，所述目標包括概率模型不確定性及最小化成本，所述概率模型不確定性目標滿足：所述最小化成本目標滿足：min[Cess+CHBES_deg+CR+CcuR其中，PwT為風(fēng)電出力；P為光伏出力；Pt為水電出力；P為負荷出力；表示調(diào)節(jié)之后的凈負荷；Pr{·}為概率；為需求響應(yīng)出力；PwT,CUR為風(fēng)電削減量；為水電庫容；PPv,CUR為光伏削減量；為氫儲第m個月調(diào)度周期t時刻的出力；為電儲能的出力；Ksub,;為變電站容載比；Ssub,;為第j個變電站容量；cOSφ為變電站功率因數(shù)，CEss解析模塊，用于求解模型，得到風(fēng)險評估結(jié)果；求解所述模型，包括：通過截斷正態(tài)分布對所述模型中的函數(shù)進行轉(zhuǎn)化，所述函數(shù)的凈負荷絕對值滿足：Hnet,j=HL-Hr-Hm-Hpv-Hay,Onet,2=σ2+om2均值；μ,為儲能出力的均值；o2為負荷出力的方差；0m2為風(fēng)電出力的方差；0m2為水電出力的方差；op2為光伏出力的方差，x是服從的分布ξ(x)的隨機變量；對轉(zhuǎn)換后的函數(shù)通過ε約束法進行求解，得到風(fēng)險評估結(jié)果。6.一種電子設(shè)備，其包括處理器、存儲介質(zhì)以及計算機程序，所述計算機程序存儲于存儲介質(zhì)中，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至4任一項所述的功率平衡風(fēng)險指標評估方法。7.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至4任一項所述的功率平衡風(fēng)險指標評估方法。8技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及配電網(wǎng)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的電力系統(tǒng)功率平背景技術(shù)[0002]隨著配電網(wǎng)中新能源的大規(guī)模接入，新能源出力的間歇性、波動性會使得配電網(wǎng)處于不確定的狀態(tài)，并且運行參數(shù)更易越限；此外，新能源分布式電源的接入，改變了配電網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)，使得潮流分布變得更為復(fù)雜，對配電網(wǎng)的電壓、有功功率等狀態(tài)量都產(chǎn)生了不容忽視的影響，增加了電力系統(tǒng)的風(fēng)險水平，這也對源網(wǎng)荷互動的風(fēng)險控制提出了更高的要求。[0003]為保證風(fēng)險可控，功率平衡風(fēng)險約束需要包括兩個方面：安全約束及零碳約束。安全約束指的是上級電網(wǎng)的最大網(wǎng)供容量小于本級電網(wǎng)運行所需能力，電網(wǎng)運行所產(chǎn)生的風(fēng)險，即電網(wǎng)熱穩(wěn)定約束風(fēng)險；零碳約束指的是本級電網(wǎng)內(nèi)源荷能自給自足或者上送，不能保證零碳運行時產(chǎn)生的風(fēng)險。[0004]風(fēng)險控制需要在風(fēng)險評估及預(yù)警的基礎(chǔ)上，通過實施與評估結(jié)果相適應(yīng)的預(yù)防控制和應(yīng)急管理等手段，降低高風(fēng)險發(fā)生的可能性或后果的嚴重程度，為運行調(diào)度人員提供決策方案。傳統(tǒng)的風(fēng)險控制方法建立的風(fēng)險控制模型中可控資源單一，難以協(xié)調(diào)利用需求側(cè)和供電側(cè)的全部資源，難以對電網(wǎng)的風(fēng)險進行準確評估，無法為后續(xù)電網(wǎng)調(diào)度提供可靠的參考依據(jù)。發(fā)明內(nèi)容[0005]為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的之一在于提供一種功率平衡風(fēng)險指標評估方法，通過考慮多類型可調(diào)節(jié)資源、負荷概率分布的不確定性進行建模，利用截斷正態(tài)分布將目標函數(shù)中隨機測度進行轉(zhuǎn)化和求解，實現(xiàn)了電網(wǎng)的風(fēng)險評估。[0006]本發(fā)明的目的之一采用以下技術(shù)方案實現(xiàn)：[0008]根據(jù)源荷歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建時序特性功率模型，并根據(jù)電力系統(tǒng)中的可調(diào)節(jié)資源構(gòu)建多類型的可調(diào)節(jié)資源模型；[0009]評估所述源網(wǎng)荷儲功率模型中平衡方程不成立的概率，并作為風(fēng)險指標；[0010]以最小風(fēng)險和最小調(diào)節(jié)成本為目標構(gòu)建風(fēng)險指標評估模型；[0011]構(gòu)建多目標分布魯棒模型作為最劣情況風(fēng)險指標，完成功率平衡風(fēng)險指標評估模型的構(gòu)建；[0012]通過截斷正態(tài)分布求解所述模型，得到風(fēng)險評估結(jié)果。[0013]本發(fā)明的目的之二采用以下技術(shù)方案實現(xiàn)：[0015]構(gòu)建模塊，用于根據(jù)源荷歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建時序特性功率模型，并根據(jù)電力系統(tǒng)中的9可調(diào)節(jié)資源構(gòu)建多類型的可調(diào)節(jié)資源模型；[0016]指標構(gòu)建模塊，用于評估所述源網(wǎng)荷儲功率模型中平衡方程不成立的概率，并作為風(fēng)險指標；以最小風(fēng)險和最小調(diào)節(jié)成本為目標構(gòu)建風(fēng)險指標評估模型；構(gòu)建多目標分布魯棒模型作為最劣情況風(fēng)險指標，完成功率平衡風(fēng)險指標評估模型的構(gòu)建；[0018]本發(fā)明的目的之三在于提供執(zhí)行發(fā)明目的之一的電子設(shè)備，其包括處理器、存儲介質(zhì)以及計算機程序，所述計算機程序存儲于存儲介質(zhì)中，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的功率平衡風(fēng)險指標評估方法。[0019]本發(fā)明的目的之四在于提供存儲發(fā)明目的之一的計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的功率平衡風(fēng)險指標評估方法。[0021]本發(fā)明以電網(wǎng)的風(fēng)險評估理論為基礎(chǔ)，充分利用電網(wǎng)系統(tǒng)中源荷海量歷史數(shù)據(jù)及可調(diào)節(jié)資源，構(gòu)建時序特性功率模型及可調(diào)節(jié)資源建模；通過評估電力系統(tǒng)源網(wǎng)荷儲功率平衡方程不成立的概率，作為風(fēng)險指標；并考慮區(qū)域電網(wǎng)調(diào)節(jié)能力降低的風(fēng)險，構(gòu)建以最小風(fēng)險和最小調(diào)節(jié)成本為目標的多目標風(fēng)險指標評估模型；此外，本發(fā)明還考慮了概率分布的不確定性，提出了多目標分布魯棒模型，以評估最劣的情況下的風(fēng)險指標；利用截斷正態(tài)分布將目標函數(shù)中隨機測度進行轉(zhuǎn)化和求解，通過利用電網(wǎng)系統(tǒng)中需求側(cè)和供電側(cè)的全部資源，并考慮了各種風(fēng)險的評估，實現(xiàn)了電網(wǎng)多維度的風(fēng)險評估，可為電網(wǎng)的調(diào)度提供可靠的參考依據(jù)。附圖說明[0022]圖1是實施例一的一種功率平衡風(fēng)險指標評估方法的流程圖；[0023]圖2是實施例二的源網(wǎng)荷功率平衡安全約束風(fēng)險等級示意圖；[0024]圖3是實施例二的源網(wǎng)荷功率平衡安全約束風(fēng)險等級示意圖；[0025]圖4是實施例二的源網(wǎng)荷功率平衡零碳約束風(fēng)險示意圖；[0026]圖5是實施例二的源網(wǎng)荷功率平衡零碳約束風(fēng)險等級示意圖；[0027]圖6是實施例二的多目標優(yōu)化的帕累托前沿圖；[0028]圖7是實施例二的多目標優(yōu)化所對應(yīng)的風(fēng)險等級示意圖；[0029]圖8是實施例三的功率平衡風(fēng)險指標評估裝置的結(jié)構(gòu)框圖；[0030]圖9是實施例四的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)框圖。具體實施方式[0031]以下將結(jié)合附圖，對本發(fā)明進行更為詳細的描述，需要說明的是，以下參照附圖對本發(fā)明進行的描述僅是示意性的，而非限制性的。各個不同實施例之間可以進行相互組合，以構(gòu)成未在以下描述中示出的其他實施例。[0032]實施例一[0033]實施例一提供了一種功率平衡風(fēng)險指標評估方法，以電網(wǎng)的風(fēng)險評估理論為基礎(chǔ)，研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的電力系統(tǒng)功率平衡風(fēng)險指標評估方法。[0034]本實施例所涉及的功率平衡風(fēng)險主要包括兩個方面：[0035]1.安全約束：上級電網(wǎng)的最大網(wǎng)供容量小于本級電網(wǎng)運行所需能力，電網(wǎng)運行產(chǎn)[0036]2.零碳約束：本級電網(wǎng)內(nèi)源荷能自給自足或者上送，能夠保證零碳，風(fēng)險就是指不能保證零碳運行的風(fēng)險，即用上級電網(wǎng)的電。[0037]為應(yīng)對上述兩個功率平衡風(fēng)險，本實施例通過多維度建立多模型，并綜合考慮可能產(chǎn)生的各種風(fēng)險，進行電網(wǎng)系統(tǒng)風(fēng)險指標的評估。[0038]具體而言，首先，考慮多類型分布式能源、負荷概率分布的不確定性，基于源荷海量歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建矩信息模糊集形式的時序特性功率模型，并對系統(tǒng)中多類型可調(diào)節(jié)資源建模；其次，基于隨機變量的運算原理，利用隨機測度方法評估電力系統(tǒng)源網(wǎng)荷儲功率平衡方程不成立的概率，作為風(fēng)險指標；進一步，考慮區(qū)域電網(wǎng)調(diào)節(jié)能力降低風(fēng)險，提出以最小風(fēng)險和最小調(diào)節(jié)成本為目標的多目標風(fēng)險指標評估模型；在此基礎(chǔ)上，考慮不確定因素概率分布的不確定性，提出了多目標分布魯棒模型，來評估最惡劣的情況下的風(fēng)險指標；最后，利用截斷正態(tài)分布將目標函數(shù)中隨機測度進行轉(zhuǎn)化和求解，并利用ε約束法求解考慮調(diào)節(jié)措施的風(fēng)險指標評估中所涉及的多目標優(yōu)化問題。[0039]根據(jù)以上原理，請參照圖1所示，一種功率平衡風(fēng)險指標評估[0040]S1、根據(jù)源荷歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建時序特性功率模型，并根據(jù)電力系統(tǒng)中的可調(diào)節(jié)資源構(gòu)建多類型的可調(diào)節(jié)資源模型；[0041]S1考慮多類型分布式能源、負荷概率分布的不確定性，基于源荷海量歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建矩信息模糊集形式的時序特性功率模型，并對系統(tǒng)中多類型可調(diào)節(jié)資源建模。[0042]根據(jù)源荷歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建時序特性功率模型，所述功率模型的構(gòu)建包括：[0043]基于正態(tài)分布概率模型及地市級電網(wǎng)內(nèi)分布式能源出力時序特性曲線，對光伏及風(fēng)電系統(tǒng)i,針對每個時刻t,建立基于數(shù)據(jù)驅(qū)動矩信息的分布式能源出力時序特性模糊集：P(·)為求概率函數(shù)，表示隨機變量DG,i,的分布屬于25m的概率為1;E(·)為求期望函數(shù)，PHDG,i,t和Lnc,,分別為均值的上下限，ODG,,t和90G,it分別為方差的上下限，Ho.pre,1,和[0047]水電站HT的出力由發(fā)電效率n、水電站具體變量h在t時刻水頭H和發(fā)電流量三個因素共同決定。水電轉(zhuǎn)換函數(shù)為：系數(shù)，通常取9.81。將發(fā)電流量Qn實際值建模為服從正態(tài)分布的隨機變量：[0050]其中，H是發(fā)電流量2的均值，o是發(fā)電流量的標準差系數(shù)；[0051]考慮其均值和標準差不確定，構(gòu)建水電出力的模糊集：[0053]其中，Dm和Dm?分別為隨機變量5HT,的模糊集和水電出力的均值“HT,t和方差HT,t的不確定集合；Q5H為隨機變量5HT,t的分布集合，P(·)為求概率函數(shù)，表示隨機變量SHT,t的分布屬于25的概率為1,E(·)為求期望函數(shù)；HT,t和HT,t分別為均值的上下限，OHT,t和HT,t分別為方差的上下限；HTpe,t和Tpre,分別為均值和方差的預(yù)測值，α[0054]其中，不同的水電站類型具備不同的水頭調(diào)節(jié)特性，常見水電站有三種類型：徑流[0055]對于徑流水電站，其無庫容調(diào)節(jié)能力，即水電站h在t時刻水頭H?為一固定值滿[0056]對于可調(diào)水電站，其具有較好的調(diào)節(jié)能力，發(fā)電水頭由上下游水位決定，即水頭隨著庫容的變化而改變?？烧{(diào)電站的發(fā)電水頭為水庫庫容的線性函數(shù)，即：范圍為：別為庫容調(diào)節(jié)的上下界。[0058]對于梯級水電站，其是一類特殊的可調(diào)水電站，上下游可調(diào)水電站聯(lián)系比較緊密、互相影響比較顯著。當前可調(diào)水電站的來水量包括自然來水量和上一級水電站的發(fā)電流不確定集合；QξL為隨機變量,i,t的分布集合，P(·)為求概率函數(shù)，表示隨機變量S,t下限。式為：根據(jù)預(yù)測的每月電網(wǎng)發(fā)電量與用電量差值(能量缺口或富余量),以調(diào)節(jié)后總差值最,其中，日調(diào)度時段數(shù)量為T?為氫儲能第m個月調(diào)度周期末時刻的能量。 成本系數(shù)，c?與c?為常數(shù)。[0095]構(gòu)建可調(diào)節(jié)水電、風(fēng)光棄置、負荷需求響應(yīng)的調(diào)節(jié)手段模型，庫容及流量滿足：[0097]削減量滿足：大削減程度；并構(gòu)建風(fēng)光削減費用及激勵總費用函數(shù)。[0101]其中，風(fēng)光削減的費用如下：PCUR,,t為風(fēng)光削減的功率，△T為調(diào)度周期。[0103]負荷需求響應(yīng)滿足：[0105]其中，PDR;為削減的負荷量，DR,表示最大的削減程度。[0106]第i個負荷的激勵成本為Cpricei,激勵總費用滿足：荷需求響應(yīng)的單位功率的激勵成本，PBR:為第i個負荷需求響應(yīng)量，N,為需求響應(yīng)的負荷個[0108]S2、評估所述源網(wǎng)荷儲功率模型中平衡方程不成立的概率，并作為風(fēng)險指標；[0109]S2中，風(fēng)險指標評估思路為：[0110]步驟一：得到區(qū)域內(nèi)多類型源(風(fēng)、光、水)荷考慮時序特性的概率功率模型；[0111]步驟二：構(gòu)建區(qū)域內(nèi)各類型源荷儲資源的多時間斷面功率平衡方程；[0112]步驟三：基于隨機變量的運算原理，利用隨機測度方法評估平衡方程不成立的概率，計算區(qū)域功率平衡的風(fēng)險指標。[0113]根據(jù)以上原理，評估所述源網(wǎng)荷儲功率模型中平衡方程不成立的概率，并作為風(fēng)[0115]其中，Pnetadjustea,表示調(diào)節(jié)之后的凈負荷；PL為變電站j中節(jié)點i的負荷出力；[0116]S3、以最小風(fēng)險和最小調(diào)節(jié)成本為目標構(gòu)建風(fēng)險指標評估模型；[0117]S3考慮區(qū)域電網(wǎng)調(diào)節(jié)能力降低風(fēng)險，提出以最小風(fēng)險和最小調(diào)節(jié)成本為目標的多目標風(fēng)險指標評估模型。[0121]以最小調(diào)節(jié)成本為目標構(gòu)建儲能風(fēng)險指標評估模型，滿足：[0124]S4、構(gòu)建多目標分布魯棒模型作為最劣情況風(fēng)險指標，完成功率平衡風(fēng)險指標評估模型的構(gòu)建；[0125]S4具體地，構(gòu)建多目標分布魯棒模型作為最劣情況風(fēng)險指標，所述目標包括概率模型不確定性及最小化成本，所述概率模型不確定性目標滿足：負荷出力；Pnet,adjusted,;表示調(diào)節(jié)之后的凈負荷；Pr{·}為概率；為需求響應(yīng)出力；本。[0129]S5具體包括通過截斷正態(tài)分布對所述模型中的函數(shù)進行轉(zhuǎn)化，所述函數(shù)的凈負荷絕對值滿足：[0131]Hnet,j=μ?-Hwr-Hm-Hpv-Ha為光伏出力的方差；兩部分分別可以轉(zhuǎn)化為：[0134]Obj1:Pr(x>Ksub,jSs[0137]上述求解可以采用非線性求解器進行求解。對于考慮調(diào)節(jié)能力的源網(wǎng)荷功率平衡，可直接基于源荷網(wǎng)平衡求得的最惡劣情況[0139]假設(shè)多目標優(yōu)化包括目標函數(shù)F?和F?,求解具體步驟為：[0140]步驟1:針對每個目標函數(shù)進行單獨優(yōu)化求解，此時其他目標函數(shù)處于無約束狀F?,F2*(以F?為優(yōu)化目標，得到的最優(yōu)值F2*以及此時另一個目標函數(shù)的數(shù)值F′);[0141]步驟2:F?非劣解的取值范圍為,根據(jù)想獲取的非劣解個數(shù)n,從區(qū)間中等間距的選取e(k=1,…,n),其中，常數(shù)值e是從另一個目標函數(shù)在無約束條件下求得的最大(ek)值和最小(e)值之間等間距地獲取的。[0142]步驟3:將F?=e作為條件放入以F?為優(yōu)化目標的優(yōu)化模型中，優(yōu)化結(jié)果為F1,k,從而得到第k個非劣解F?=F?,k,F?=ek。[0143]步驟4:求解完成全部的n個非劣解之后，即可以構(gòu)成該多目標優(yōu)化問題的帕累托前沿數(shù)據(jù)。[0145]步驟5:基于所述帕累托前沿數(shù)據(jù)調(diào)整所述分布式配電網(wǎng)中的資源配置參數(shù)。[0146]具體的，帕累托前沿上的每個非劣解數(shù)據(jù)均是一個可行的最優(yōu)解，對應(yīng)的資源配置方案均為經(jīng)過優(yōu)化的方案，但目標函數(shù)值的組合不同，可根據(jù)實際需要進行選擇，例如偏向于較低的配置預(yù)算成本，均能夠為實現(xiàn)最小化風(fēng)險和配置預(yù)算成本最小化的目標。[0147]綜上，通過本實施例所描述的模型構(gòu)建過程及模型求解過程，不僅可以對風(fēng)險進行預(yù)測，還能得到風(fēng)險最小化的最優(yōu)解，為電網(wǎng)調(diào)度提供參考。[0149]實施例二是實施例一的一種具體測試說明。[0150]為了闡明實施例一中模型和所描述方法的有效性，對一座函供電區(qū)域進行風(fēng)險指標評估，具體地，典型日取24個點，考慮容載比之后的最大容量為60MVA,光伏最大功率為74MW,風(fēng)電最大功率為18MW,水電最大功率為30MW,區(qū)域最大負荷為145MW。[0152]安全約束風(fēng)險請參照圖2、圖3所示，安全約束的違反在7時和8時較為明顯，這是因[0153]零碳約束風(fēng)險請參照圖4、圖5所示，零碳約束的違反在17時和18時較為明顯，這是因為晚高峰負荷功率較大，但光伏出力已經(jīng)較小，易違反零碳約束。[0154]請參照圖6、圖7所示的源網(wǎng)荷功率平衡風(fēng)險指標的帕累托前沿，圓圈處為帕累托點(最大風(fēng)險概率、全天成本)所對應(yīng)風(fēng)險指標評估情況。[0155]綜上，可以看出通過利用實施例一所闡述的方法，結(jié)合調(diào)節(jié)措施的實施，電網(wǎng)中功率平衡風(fēng)險得到了顯著降低，提高了電網(wǎng)系統(tǒng)的安全性，確保了系統(tǒng)的低碳運行。[0157]實施例三公開了一種對應(yīng)上述實施例的功率平衡風(fēng)險指標評估方法對應(yīng)的裝置，[0158]構(gòu)建模塊210,用于根據(jù)源荷歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建時序特性功率模型，并根據(jù)電力系統(tǒng)中的可調(diào)節(jié)資源構(gòu)建多類型的可調(diào)節(jié)資源模型；[0159]指標構(gòu)建模塊220,用于評估所述源網(wǎng)荷儲功率模型中平衡方程不成立的概率，并作為風(fēng)險指標；以最小風(fēng)險和最小調(diào)節(jié)成本為目標構(gòu)建風(fēng)險指標評估模型；構(gòu)建多目標分布魯棒模型作為最劣情況風(fēng)險指標，完成功率平衡風(fēng)險指標評估模型的構(gòu)建；[0160]解析模塊230,用于求解模型，得到風(fēng)險評估結(jié)果。[0161]實施例四[0162]圖9為本發(fā)明實施例四提供的一種電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖，如圖9所示，該電子設(shè)備包括處理器310、存儲器320、輸入裝置330和輸出裝置340;計算機設(shè)備中處理器310的數(shù)量可以是一個或多個，圖9中以一個處理器310為例；電子設(shè)備中的處理器310、存儲器320、輸入裝置330和輸出裝置340可以通過總線或其他方式連接，圖9中以通過總線連接為例。[0163]存儲器320作為一種計算機可讀存儲介質(zhì)，可用于存儲軟件程序、計算機可執(zhí)行程序以及模塊，如本發(fā)明實施例中的功率平衡風(fēng)險指標評估方法對應(yīng)的程序指令/模塊。處理器310通過運行存儲在存儲器320中的軟件程序、指令以及模塊，從而執(zhí)行電子設(shè)備的各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理，即實現(xiàn)上述實施例一至實施例二的功率平衡風(fēng)險指標評估方法。[0164]存儲器320可主要包括存儲程序區(qū)和存儲數(shù)據(jù)區(qū)，其中，存儲程序區(qū)可存儲操作系統(tǒng)、至少一個功能所需的應(yīng)用程序；存儲數(shù)據(jù)區(qū)可存儲根據(jù)終端的使用所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)等。此外，存儲器320可以包括高速隨機存取存儲器，還可以包括非易失性存儲器，例如至少一個磁盤存儲器件、閃存器件、或其他非易失性固態(tài)存儲器件。在一些實例中步包括相對于處理器310遠程設(shè)置的存儲器，這些遠程存儲器可以通過網(wǎng)絡(luò)連接至電子設(shè)[0165]輸入裝置330可用于接收輸入的用戶身份信息、電網(wǎng)數(shù)據(jù)等。輸出裝置340可包括顯示屏等顯示設(shè)備。[0166]實施例五[0167]本發(fā)明實施例五還提供一種包含計算機可執(zhí)行指令的存儲介質(zhì)，該存儲介質(zhì)可用于計