微能源网是多能流耦合的微电网系统,为优化其设备容量配置,针对内部分布式可再生能源和负荷的不确定性,提出了综合范数约束下场景概率驱动的微能源网分布鲁棒规划方法。基于风-光出力和电-热-氢负荷的历史数据聚类提取典型场景,并构建基...微能源网是多能流耦合的微电网系统,为优化其设备容量配置,针对内部分布式可再生能源和负荷的不确定性,提出了综合范数约束下场景概率驱动的微能源网分布鲁棒规划方法。基于风-光出力和电-热-氢负荷的历史数据聚类提取典型场景,并构建基于1-范数和∞-范数约束的场景概率分布不确定集以描述源-荷不确定性。以年综合成本最低为目标建立min-max-min三层分布鲁棒规划模型,采用列与约束生成(column and constraint generation, C&CG)算法求解。仿真结果表明,引入所提场景概率不确定集和分布鲁棒模型后,系统年综合成本降低1.33%,且模型在经济性和鲁棒性的平衡方面相比传统随机优化和鲁棒优化更有优势,可在更短的迭代次数内降低年综合成本。展开更多
文摘微能源网是多能流耦合的微电网系统,为优化其设备容量配置,针对内部分布式可再生能源和负荷的不确定性,提出了综合范数约束下场景概率驱动的微能源网分布鲁棒规划方法。基于风-光出力和电-热-氢负荷的历史数据聚类提取典型场景,并构建基于1-范数和∞-范数约束的场景概率分布不确定集以描述源-荷不确定性。以年综合成本最低为目标建立min-max-min三层分布鲁棒规划模型,采用列与约束生成(column and constraint generation, C&CG)算法求解。仿真结果表明,引入所提场景概率不确定集和分布鲁棒模型后,系统年综合成本降低1.33%,且模型在经济性和鲁棒性的平衡方面相比传统随机优化和鲁棒优化更有优势,可在更短的迭代次数内降低年综合成本。
