目前,现有研究缺乏对综合能源系统为上级电力系统提供灵活性支持潜力的评估,且未充分考虑综合能源系统内部多元负荷不确定性对上述潜力的影响,提出一种基于保守度自适应优化的综合能源系统鲁棒灵活性评估方法。首先,从上级电力系统视角...目前,现有研究缺乏对综合能源系统为上级电力系统提供灵活性支持潜力的评估,且未充分考虑综合能源系统内部多元负荷不确定性对上述潜力的影响,提出一种基于保守度自适应优化的综合能源系统鲁棒灵活性评估方法。首先,从上级电力系统视角出发,以综合能源系统的外部电力需求为量化指标,建立综合能源系统灵活性的确定性评估模型;其次,考虑多元负荷的不确定性,改进传统鲁棒优化模型的保守度约束条件,提出保守度参数自适应优化方法,在此基础上对外部电力需求区间上、下界分别建立max-min-max和min-max-min二阶段鲁棒优化模型;再次,利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件、McCormick松弛对子问题中存在的双层结构进行对偶和线性化处理,采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法将二阶段鲁棒优化模型分解为主问题与子问题循环求解。最后,结合算例验证了本评估模型和求解方法的有效性。展开更多
文摘目前,现有研究缺乏对综合能源系统为上级电力系统提供灵活性支持潜力的评估,且未充分考虑综合能源系统内部多元负荷不确定性对上述潜力的影响,提出一种基于保守度自适应优化的综合能源系统鲁棒灵活性评估方法。首先,从上级电力系统视角出发,以综合能源系统的外部电力需求为量化指标,建立综合能源系统灵活性的确定性评估模型;其次,考虑多元负荷的不确定性,改进传统鲁棒优化模型的保守度约束条件,提出保守度参数自适应优化方法,在此基础上对外部电力需求区间上、下界分别建立max-min-max和min-max-min二阶段鲁棒优化模型;再次,利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件、McCormick松弛对子问题中存在的双层结构进行对偶和线性化处理,采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法将二阶段鲁棒优化模型分解为主问题与子问题循环求解。最后,结合算例验证了本评估模型和求解方法的有效性。
