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经多端柔性变电站互联的交直流混合配电网数据驱动分布鲁棒运行模型
1
作者
郑焕坤
孙耀斌
韦凯国
《华北电力大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期12-20,31,共10页
随着分布式可再生能源渗透率的提高,交直流混合配电网呈现出明显的分区特性和较强的运行不确定性。多端口电力电子变压器(power electronic transformer,PET)能够用来构建一个功率灵活的通道,以完成交直流混合配电网中几个区域之间的电...
随着分布式可再生能源渗透率的提高,交直流混合配电网呈现出明显的分区特性和较强的运行不确定性。多端口电力电子变压器(power electronic transformer,PET)能够用来构建一个功率灵活的通道,以完成交直流混合配电网中几个区域之间的电能交换。基于此文章提出经多端柔性变电站互联的交直流混合配电网两阶段分布鲁棒运行模型,以储能装置运行维护成本、购电成本、弃风处罚成本、网损和微型燃气轮机发电成本之和最小为优化目标,采用1-范数和∞-范数描述风电输出选择典型场景的概率分布,解决风电的不确定性问题,建立数据驱动分布鲁棒优化模型。然后,采用列约束生成算法(column-and-constraint generation,CCG)求解模型。最后,通过IEEE 33节点算例对模型进行验证,该模型可以有效降低交直流混合配电网运行成本。
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关键词
交直流混合配电网
多端口电力电子变压器
不确定性
数据
驱动
分布
鲁
棒
优化
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职称材料
基于数据驱动分布鲁棒优化的梯级水光蓄联合优化调度
被引量：
9
2
作者
张帅
王子涵
+3 位作者
张蜀程
胡俊刚
罗颖
刘俊勇
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期128-140,共13页
多种可再生能源互补联合发电技术因其独特优越性正在成为“双碳”背景下电力系统优选供电方案之一,而其不确定性复杂耦合特性下的互补联合调度问题越来越受到人们关注。针对不确定性优化调度问题,本文引入能较好平衡不确定性及鲁棒性的...
多种可再生能源互补联合发电技术因其独特优越性正在成为“双碳”背景下电力系统优选供电方案之一,而其不确定性复杂耦合特性下的互补联合调度问题越来越受到人们关注。针对不确定性优化调度问题,本文引入能较好平衡不确定性及鲁棒性的数据驱动分布鲁棒优化理论(data-driven DRO),提出了一种新的基于数据驱动DRO梯级水光蓄联合发电系统协同优化调度方法。首先,考虑系统互补经济调度成本建立两阶段调度模型,制定各电站日前出力调度计划;然后,引入综合范数约束限定概率置信区间,并考虑最恶劣分布下的实时运行调整成本,获取日前调度计划的最优调整方案,日调度计划和调度调整方案形成最优调度计划;最后,本方法采用MP-SP框架,引入CCG算法展开两阶段协同求解。为验证所提方法的性能,引入四川示范区实际运行数据,开展了有效性验证、性能对比分析、计算效率仿真验证等。结果表明:本调度方法的有效性在数据规模、置信度水平两个维度得到了验证;对于SO、RO及本方法鲁棒性及经济性等性能指标的对比,本方法可获得高于SO的鲁棒性及高于RO的经济性;将本调度方法与概率性时序生产模拟方法的计算耗时进行对比,该方法实现了相同计算精度的较高计算效率。基于两阶段调度模型及循环迭代求解的DRO梯级水光蓄联合优化调度方法实现了协同调度结果经济性与保守性的均衡,其高效性能得到验证,为多种可再生能源互补协同调度提供了新思路。
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关键词
梯级水光蓄
联合发电调度
水光互补
数据
驱动
分布
鲁
棒
优化
CCG算法
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职称材料
基于数据驱动的鲁棒最小成本共识模型
3
作者
韩烨帆
纪颖
屈绍建
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第9期36-42,共7页
针对权重的随机性和模糊性影响聚合算子质量,从而导致最优决策产生巨大变动的问题,本文构造了不确定集合刻画决策者权重的不确定性,并运用数据驱动鲁棒优化方法建立了最小成本共识模型。首先,利用核密度估计(KDE)方法从历史数据中获取...
针对权重的随机性和模糊性影响聚合算子质量,从而导致最优决策产生巨大变动的问题,本文构造了不确定集合刻画决策者权重的不确定性,并运用数据驱动鲁棒优化方法建立了最小成本共识模型。首先,利用核密度估计(KDE)方法从历史数据中获取不确定权重的概率密度函数,以构造具有置信水平的不确定性区间,并控制聚合算子中不确定权重的波动范围。其次,分别在三种形状的集合(包括盒子集、椭球集和多面体集)下定义柔性不确定集合I和柔性不确定集合II,建立了六个不确定环境下的数据驱动鲁棒成本共识模型。最后,从碳配额分配问题中抽象出一个群体决策问题,估计政府为各企业分配额度的概率密度函数,构造基于置信水平的区间以处理偏差造成的不确定性,证明了所提出的模型的有效性和适用性。结果表明:(1)利用数据驱动方法遍历权重的历史数据,能够有效提高聚合算子的质量;(2)政府可以根据对风险的偏好程度选择合适的不确定集合以制定决策;(3)新提出的模型能够在一定程度上降低数据分析结果的鲁棒性代价。
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关键词
群体决策
最小成本共识模型
聚合算子
数据驱动鲁棒优化
置信水平
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职称材料
题名
经多端柔性变电站互联的交直流混合配电网数据驱动分布鲁棒运行模型
1
作者
郑焕坤
孙耀斌
韦凯国
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《华北电力大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期12-20,31,共10页
基金
国家重点研发计划(2021YFB2400800).
文摘
随着分布式可再生能源渗透率的提高,交直流混合配电网呈现出明显的分区特性和较强的运行不确定性。多端口电力电子变压器(power electronic transformer,PET)能够用来构建一个功率灵活的通道,以完成交直流混合配电网中几个区域之间的电能交换。基于此文章提出经多端柔性变电站互联的交直流混合配电网两阶段分布鲁棒运行模型,以储能装置运行维护成本、购电成本、弃风处罚成本、网损和微型燃气轮机发电成本之和最小为优化目标,采用1-范数和∞-范数描述风电输出选择典型场景的概率分布,解决风电的不确定性问题,建立数据驱动分布鲁棒优化模型。然后,采用列约束生成算法(column-and-constraint generation,CCG)求解模型。最后,通过IEEE 33节点算例对模型进行验证,该模型可以有效降低交直流混合配电网运行成本。
关键词
交直流混合配电网
多端口电力电子变压器
不确定性
数据
驱动
分布
鲁
棒
优化
Keywords
hybrid AC/DC distribution network
multi-port power electronic transformer
uncertainty
data-driven distributionally robust optimization
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于数据驱动分布鲁棒优化的梯级水光蓄联合优化调度
被引量：
9
2
作者
张帅
王子涵
张蜀程
胡俊刚
罗颖
刘俊勇
机构
国网成都供电公司
四川大学电气工程学院
出处
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期128-140,共13页
文摘
多种可再生能源互补联合发电技术因其独特优越性正在成为“双碳”背景下电力系统优选供电方案之一,而其不确定性复杂耦合特性下的互补联合调度问题越来越受到人们关注。针对不确定性优化调度问题,本文引入能较好平衡不确定性及鲁棒性的数据驱动分布鲁棒优化理论(data-driven DRO),提出了一种新的基于数据驱动DRO梯级水光蓄联合发电系统协同优化调度方法。首先,考虑系统互补经济调度成本建立两阶段调度模型,制定各电站日前出力调度计划;然后,引入综合范数约束限定概率置信区间,并考虑最恶劣分布下的实时运行调整成本,获取日前调度计划的最优调整方案,日调度计划和调度调整方案形成最优调度计划;最后,本方法采用MP-SP框架,引入CCG算法展开两阶段协同求解。为验证所提方法的性能,引入四川示范区实际运行数据,开展了有效性验证、性能对比分析、计算效率仿真验证等。结果表明:本调度方法的有效性在数据规模、置信度水平两个维度得到了验证;对于SO、RO及本方法鲁棒性及经济性等性能指标的对比,本方法可获得高于SO的鲁棒性及高于RO的经济性;将本调度方法与概率性时序生产模拟方法的计算耗时进行对比,该方法实现了相同计算精度的较高计算效率。基于两阶段调度模型及循环迭代求解的DRO梯级水光蓄联合优化调度方法实现了协同调度结果经济性与保守性的均衡,其高效性能得到验证,为多种可再生能源互补协同调度提供了新思路。
关键词
梯级水光蓄
联合发电调度
水光互补
数据
驱动
分布
鲁
棒
优化
CCG算法
Keywords
cascaded hydro-PV-PSH system
coordinated dispatch
hydro-PV complementation
data-driven distributionally robust optimization(DRO)
CCG algorithm
分类号
TM7 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于数据驱动的鲁棒最小成本共识模型
3
作者
韩烨帆
纪颖
屈绍建
机构
上海大学管理学院
南京信息工程大学管理工程学院
出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第9期36-42,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(72171149,72171123)
上海市哲学社会科学基金项目(2020BGL010)。
文摘
针对权重的随机性和模糊性影响聚合算子质量,从而导致最优决策产生巨大变动的问题,本文构造了不确定集合刻画决策者权重的不确定性,并运用数据驱动鲁棒优化方法建立了最小成本共识模型。首先,利用核密度估计(KDE)方法从历史数据中获取不确定权重的概率密度函数,以构造具有置信水平的不确定性区间,并控制聚合算子中不确定权重的波动范围。其次,分别在三种形状的集合(包括盒子集、椭球集和多面体集)下定义柔性不确定集合I和柔性不确定集合II,建立了六个不确定环境下的数据驱动鲁棒成本共识模型。最后,从碳配额分配问题中抽象出一个群体决策问题,估计政府为各企业分配额度的概率密度函数,构造基于置信水平的区间以处理偏差造成的不确定性,证明了所提出的模型的有效性和适用性。结果表明:(1)利用数据驱动方法遍历权重的历史数据,能够有效提高聚合算子的质量;(2)政府可以根据对风险的偏好程度选择合适的不确定集合以制定决策;(3)新提出的模型能够在一定程度上降低数据分析结果的鲁棒性代价。
关键词
群体决策
最小成本共识模型
聚合算子
数据驱动鲁棒优化
置信水平
Keywords
group decision making
minimum cost consensus model
aggregation operator
data-driven robust optimization
confidence level
分类号
C934 [经济管理—管理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
经多端柔性变电站互联的交直流混合配电网数据驱动分布鲁棒运行模型
郑焕坤
孙耀斌
韦凯国
《华北电力大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
2
基于数据驱动分布鲁棒优化的梯级水光蓄联合优化调度
张帅
王子涵
张蜀程
胡俊刚
罗颖
刘俊勇
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2023
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于数据驱动的鲁棒最小成本共识模型
韩烨帆
纪颖
屈绍建
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023
0
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