1.一种考虑配电系统负荷波动的日前鲁棒调度方法，其特征在于该方法的具体步骤是：步骤一：建立先进绝热压缩空气储能AA-CAES电站运行与风力发电系统发电功率模型，确定其模型的约束条件为：式(1)表示AA-CAES电站压缩功率约束；其中，Pc,t表示时段t的压缩功率；ηc表示压缩过程效率； 表示时段t流入压缩机的流量；γ表示空气比热容比；Rg表示理想气体常数；nc表示压缩机级数；Tc,l,in和 分别表示进入第l级压缩机和末级压缩机的空气温度；βc,l和分别表示第l级压缩机的额定压缩比和末级压缩机在时段t的压缩比，其与储气室气压有关；

Pc,minνc,t≤Pc,t≤Pc,maxνc,t                     (2)式(2)表示压缩功率上下限约束；其中，Pc,min和Pc,max分别表示压缩功率的上下限；νc,t为二进制决策变量，用于表示AA-CAES电站是否处于压缩工况，当AA-CAES电站处于压缩工况时，νc,t＝1，反之νc,t＝0；

式(3)表示膨胀机发电功率约束；其中，Pg,t表示时段t的发电功率；ηg表示发电过程效率； 表示时段t流入膨胀机的流量；Tg,j,in,t表示t时段进入第j级膨胀机的空气温度，其与储气室气温相关；ng表示膨胀级数；βg,j表示第j级膨胀机额定膨胀比；

Pg,minνg,t≤Pg,t≤Pg,maxνg,t                     (4)式(4)表示发电功率上下限约束；其中，Pg,min和Pg,max分别表示发电功率的上下限；νg,t为二进制决策变量，用于表示AA-CAES电站是否处于发电工况，当AA-CAES电站处于发电工况时，νg,t＝1，反之νg,t＝0；

νc,tνg,t＝0                          (5)式(5)表示AA-CAES电站运行工况约束；该约束用于保证AA-CAES电站不同时工作在压缩工况和发电工况；

AFR(SOCt)＝-0.2985(SOCt-0.33)+1.85                 (7)AFR(Pg,t)＝-1.3143(Pg,t/Pg,max-0.3)+2.3                 (8)式(6)表示CAES储气室约束；其中，SOCt和SOCt+1分别表示储气室在t和t+1时刻的状态；

CAmax表示储气室总容量；式(7)、(8)分别为空气流量，AFR与SOCt、Pg,t之间的线性函数；

SOCmin≤SOCt≤SOCmax                     (9)式(9)表示储气室的储气室上下限约束；其中，SOCmin和SOCmax分别表示储气室SOC的最小值和最大值；

νc,t(Pc,t+1-Pc,t)+νg,t(Pg,t+1-Pg,t)≥-νc,tRc,down-νg,tRg,downνc,t(Pc,t+1-Pc,t)+νg,t(Pg,t+1-Pg,t)≤νc,tRc,up+νg,tRg,up   (10)式(10)表示CAES储能电站的爬坡率约束；其中，Rc,up、Rc,down分别表示CAES在压缩工况下功率的上升、下降速率；Rg,up、Rg,down分别表示CAES在膨胀工况下功率的上升、下降速率；

式(11)表示忽略风机的机械损耗及风机间发电功率的相关性，双馈风力发电机的发电功率；其中，PW表示风机捕获的风能功率；ρ表示空气密度，单位为kg/m3；S表示风轮扫风面积，单位为m2；ν表示风速，Cp表示风能利用系数；

PW(t)＝(1-ζ)PW(t)                       (12)式(12)表示在负荷水平较低时削减后的双馈风力发电机的发电功率；其中，PW(t)表示t时刻风机的实际值，ζ表示削减系数，取值范围为10％-20％；

0≤αW(t)≤1

0≤κP(t)≤1

ΓW+ΓL≤Γ

式(13)表示风力发电机发电功率和负荷的不确定集；其中，PL(t)表示t时刻负荷的实际值； 分别表示t时刻风机、负荷的预测值； 分别表示t时刻风机、负荷的下限值； 分别表示t时刻风机、负荷的上限值；αW(t)、κP(t)分别表示t时刻风机、负荷的权重；ΓW、ΓL分别表示风机、负荷的不确定集；ΓT表示时间集；Γ表示总的不确定集；

步骤二：建立模型的目标函数，并采用鲁棒动态规划方法求解模型；

式(14)表示在T为时间周期以负荷波动最小为目标函数；其中，Pav是等效平均荷载；

式(15)表示等效平均荷载的定义；

式(14)中的优化函数是二次函数，利用鲁棒等效模型将式(14)转换为确定性二次规划问题；CAES的最优控制是一个多步骤决策过程的优化问题，通过利用不同阶段之间的关系，利用动态规划DP求解；从储气室的初始状态来看，每个时间步的CAES控制过程都是一个DP状态；初始状态是没有CAES的初始等效负载；在CAES压缩/膨胀控制的初始过程中，负载向量由[PL]变为[PL]+[PCAES(1)]，第t小时后的递推方程为：其中PCAES(t)为第t小时AA-CAES储能电站的充放电功率，充电为正，且PCAES(t)＝Pc,t，发电为负，且PCAES(t)＝Pg,t；υn为第t小时的决策变量；u(t)是由PCAES(t)和容量约束等确定的允许决策集合；υn(PCAES(t),u(t))为等效负荷平方和；f(P(t-1))为第t-1阶段式(14)的目标函数，f(P(t))为式(14)第t阶段的目标函数；

步骤三：将所提方法在IEEE-RBTS测试系统进行对系统鲁棒性的最优日前调度方案进行了仿真验证，对只考虑风力发电机的不确定性和考虑风机及负荷不确定性两种场景进行仿真。