为了准确地描述新能源输出功率的波动性和随机性对多能互补微网系统运行的影响,提出了基于数据驱动的多能微网鲁棒优化方法。首先,在传统区间集合的基础上对新能源出力的不确定参数进行多面体集合建模,然后利用具有时空相关性的新能源...为了准确地描述新能源输出功率的波动性和随机性对多能互补微网系统运行的影响,提出了基于数据驱动的多能微网鲁棒优化方法。首先,在传统区间集合的基础上对新能源出力的不确定参数进行多面体集合建模,然后利用具有时空相关性的新能源出力历史数据建立椭球不确定集合,通过连接高维椭球顶点,建立了数据驱动的凸包多面体集合,接着通过放缩凸包集合更好地对不确定参数进行包络。进一步建立了基于数据驱动的多能互补微网鲁棒优化模型,并采用列与约束生成算法(Column and constraint generation,C&CG)对该模型进行求解。最后通过算例进行仿真对比,结果表明,基于数据驱动的多能互补微网鲁棒优化方法可以减少保守性,提高优化结果鲁棒性,证明了所提方法的有效性。展开更多
针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。...针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。首先,建立日前鲁棒调度模型,充分挖掘火电机组、抽水蓄能等资源的灵活调节潜力,将火电灵活改造及抽水蓄能抽发状态作为模型的第一阶段决策变量,各灵活资源的出力作为第二阶段决策变量,并以灵活改造成本、碳排放成本及运行成本最小为优化目标。其次,在模型求解中,将所建立的两阶段鲁棒模型转化为相对独立的主问题和子问题,并采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法和强对偶理论反复迭代,以逼近最优解。最后,通过算例验证,所提出的优化调度策略在满足灵活性需求的基础上,统筹各类资源,实现了系统中经济性、环保性、灵活性的均衡,并增强了对源荷不确定性风险的抵御能力。展开更多
随着分布式能源(distributed energy resource,DER)广泛接入配电网以及电力市场环境的开放,DER有机会参与电力市场竞标并获得收益。为此,建立考虑光伏发电不确定性的DER聚合商参与电力市场竞标的鲁棒双层规划模型,并分析其策略性竞标行...随着分布式能源(distributed energy resource,DER)广泛接入配电网以及电力市场环境的开放,DER有机会参与电力市场竞标并获得收益。为此,建立考虑光伏发电不确定性的DER聚合商参与电力市场竞标的鲁棒双层规划模型,并分析其策略性竞标行为。该模型的上层问题是两阶段鲁棒优化问题,第1阶段以最大化DER聚合商收益为目标确定其竞标量,第2阶段以最小化光伏发电出力最恶劣场景下弃光惩罚成本为目标对配电网安全性进行校核,并且还考虑配电网的离散控制特性。该模型的下层问题是日前电能量市场出清问题,首先采用Karush-Kuhn-Tucker条件替代将鲁棒双层规划模型转化为两阶段鲁棒优化问题,再采用嵌套列与约束生成算法求解,最后在修改的IEEE 30节点系统和IEEE 18节点配电网构成的输配联合系统上进行仿真分析,验证所提方法的有效性。展开更多
文摘为了准确地描述新能源输出功率的波动性和随机性对多能互补微网系统运行的影响,提出了基于数据驱动的多能微网鲁棒优化方法。首先,在传统区间集合的基础上对新能源出力的不确定参数进行多面体集合建模,然后利用具有时空相关性的新能源出力历史数据建立椭球不确定集合,通过连接高维椭球顶点,建立了数据驱动的凸包多面体集合,接着通过放缩凸包集合更好地对不确定参数进行包络。进一步建立了基于数据驱动的多能互补微网鲁棒优化模型,并采用列与约束生成算法(Column and constraint generation,C&CG)对该模型进行求解。最后通过算例进行仿真对比,结果表明,基于数据驱动的多能互补微网鲁棒优化方法可以减少保守性,提高优化结果鲁棒性,证明了所提方法的有效性。
文摘针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。首先,建立日前鲁棒调度模型,充分挖掘火电机组、抽水蓄能等资源的灵活调节潜力,将火电灵活改造及抽水蓄能抽发状态作为模型的第一阶段决策变量,各灵活资源的出力作为第二阶段决策变量,并以灵活改造成本、碳排放成本及运行成本最小为优化目标。其次,在模型求解中,将所建立的两阶段鲁棒模型转化为相对独立的主问题和子问题,并采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法和强对偶理论反复迭代,以逼近最优解。最后,通过算例验证,所提出的优化调度策略在满足灵活性需求的基础上,统筹各类资源,实现了系统中经济性、环保性、灵活性的均衡,并增强了对源荷不确定性风险的抵御能力。
文摘随着分布式能源(distributed energy resource,DER)广泛接入配电网以及电力市场环境的开放,DER有机会参与电力市场竞标并获得收益。为此,建立考虑光伏发电不确定性的DER聚合商参与电力市场竞标的鲁棒双层规划模型,并分析其策略性竞标行为。该模型的上层问题是两阶段鲁棒优化问题,第1阶段以最大化DER聚合商收益为目标确定其竞标量,第2阶段以最小化光伏发电出力最恶劣场景下弃光惩罚成本为目标对配电网安全性进行校核,并且还考虑配电网的离散控制特性。该模型的下层问题是日前电能量市场出清问题,首先采用Karush-Kuhn-Tucker条件替代将鲁棒双层规划模型转化为两阶段鲁棒优化问题,再采用嵌套列与约束生成算法求解,最后在修改的IEEE 30节点系统和IEEE 18节点配电网构成的输配联合系统上进行仿真分析,验证所提方法的有效性。
