为了应对海量分布式资源分层分布接入柔性配电网给无功优化引入的不确定性,提出了基于概率场景驱动的柔性配电网分布式无功优化方法。首先,以最小化系统损耗为目标建立了柔性配电网无功优化模型,其次,综合考虑1-范数和∞-范数的置信约束...为了应对海量分布式资源分层分布接入柔性配电网给无功优化引入的不确定性,提出了基于概率场景驱动的柔性配电网分布式无功优化方法。首先,以最小化系统损耗为目标建立了柔性配电网无功优化模型,其次,综合考虑1-范数和∞-范数的置信约束,构建基于概率场景模糊集的柔性配电网分布鲁棒无功优化模型。在此基础上,以分布式优化模型为外部框架,采用一致性加速梯度交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行全局协调与更新迭代求解,以各子区域分布鲁棒优化模型为内部框架,采用列与约束生成(column and constraint generation,CCG)算法求解。基于改进的IEEE-33节点系统的算例仿真结果表明,所提出的柔性配电网分布式无功优化方法具有较好的收敛性,兼顾了经济性和鲁棒性的平衡。展开更多
为应对分布式光伏(photovoltaic,PV)出力和负荷需求的随机性给电力系统的经济运行造成的影响,文中提出了一种考虑多主体互动的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)合作博弈鲁棒优化策略。文中在电能交易和无功辅助服务市场下,分别建立基...为应对分布式光伏(photovoltaic,PV)出力和负荷需求的随机性给电力系统的经济运行造成的影响,文中提出了一种考虑多主体互动的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)合作博弈鲁棒优化策略。文中在电能交易和无功辅助服务市场下,分别建立基于价格配额曲线的配电网优化运行模型和基于点对点(peer to peer,P2P)能量交换的VPP优化运行模型,基于KL(kullback-leibler)散度的分布鲁棒优化下,以配电网制定的电价和VPP确定的上网功率为交互变量,通过配电网和VPP间的互动实现不同市场主体间的利润分配平衡,在此基础上,根据配电网和VPP互动得到的决策信息,基于纳什议价模型对各VPP进行利益分配,并采用一致性交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行分布式求解,实现多VPP间的合作博弈,在某城区配电系统上进行的算例仿真验证了文中所提策略的有效性。展开更多
文摘为了应对海量分布式资源分层分布接入柔性配电网给无功优化引入的不确定性,提出了基于概率场景驱动的柔性配电网分布式无功优化方法。首先,以最小化系统损耗为目标建立了柔性配电网无功优化模型,其次,综合考虑1-范数和∞-范数的置信约束,构建基于概率场景模糊集的柔性配电网分布鲁棒无功优化模型。在此基础上,以分布式优化模型为外部框架,采用一致性加速梯度交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行全局协调与更新迭代求解,以各子区域分布鲁棒优化模型为内部框架,采用列与约束生成(column and constraint generation,CCG)算法求解。基于改进的IEEE-33节点系统的算例仿真结果表明,所提出的柔性配电网分布式无功优化方法具有较好的收敛性,兼顾了经济性和鲁棒性的平衡。
文摘为应对分布式光伏(photovoltaic,PV)出力和负荷需求的随机性给电力系统的经济运行造成的影响,文中提出了一种考虑多主体互动的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)合作博弈鲁棒优化策略。文中在电能交易和无功辅助服务市场下,分别建立基于价格配额曲线的配电网优化运行模型和基于点对点(peer to peer,P2P)能量交换的VPP优化运行模型,基于KL(kullback-leibler)散度的分布鲁棒优化下,以配电网制定的电价和VPP确定的上网功率为交互变量,通过配电网和VPP间的互动实现不同市场主体间的利润分配平衡,在此基础上,根据配电网和VPP互动得到的决策信息,基于纳什议价模型对各VPP进行利益分配,并采用一致性交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行分布式求解,实现多VPP间的合作博弈,在某城区配电系统上进行的算例仿真验证了文中所提策略的有效性。
