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计及可再生能源不确定性的经济优化调度方法

目前,计及可再生能源不确定性的经济调度方法主要有随机优化、鲁棒优化和区间优化。

  1. 随机优化:可再生能源输出被定义为一个已知概率分布的随机变量。

难以同时保证计算精度和效率。

  • 1-场景法
  • 场景生成

基于随机变量概率分布进行采样:蒙特卡洛抽样、拉丁超立方抽样;

基于非参数概率模型(不假设服从特定分布,从数据学习分布特征);

基于随机过程模型(描述可再生出力动态变化);

基于数据直接进行特性挖掘(人工智能方法):生成对抗网络GAN;

  • 场景缩减,获得典型场景及其概率,降低计算复杂度。
  • 2-解析法

基于随机变量的随机优化=>基于场景的确定性优化(将随机变量的期望值纳入目标函数或约束,将问题转化为确定性优化。)/基于置信度的优化(机会约束规划,允许约束以一定概率被违反,通过置信度水平控制风险。)

特点:统计最优、风险可控(权衡安全和经济);建模与求解困难

       2.鲁棒优化:可再生能源出力视为一个处于不确定集中的不确定参数。

传统鲁棒更关注不确定量的边界信息,过于保守。

  • 将波动范围视为已知凸域:超盒、多面体、椭球
  • 基于最劣场景求解:对偶原理、多阶段迭代
  • 特点:绝对安全,保守性较强;计算清晰
  • 求解:列与约束生成(C&CG)、割平面(Benders)算法。

       3.区间优化:利用区间数描述不确定性问题。

优化效果与区间变量变化范围的选取直接相关。

  • 将分布式电源出力和负荷需求预测的变化限制在箱型不确定集中。
  • 引入不确定性调节参数控制策略保守型。

不确定环境下经济调度问题的建模与求解方法.

  • 主动类:将所有可能场景转化为确定性等价再进行求解;
  • 被动类:跟踪系统状态实时调整调度策略(滚动优化...);
  • 滚动优化

  • 在计划时序内的每一个时段,首先对当前系统状态及预测时序内可能的系统状态进行采样和预测;
  • 并根据采样信息决定预测时序内每个时段的最优控制动作;
  • 仅实施控制时段对应的控制动作,舍弃控制序列的其余部分;
  • 系统输出量作为下一时段系统起始值,并在下一时段重新进行采样与计算。

实质为:在调度的每一步完成整个预测时序的静态调度,但在更大时间尺度的计划时序范围内,随时间推移动态更新未来时段的控制动作,从而最大限度地避免系统状态预测误差的影响,使系统输出接近最优。

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