基于CVaR的风电机组日前申报出力优化模型研究

杨佳澄; 汪荣华; 杜英; 何璞玉; 马天男; 鞠立伟; 谭忠富

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基于CVaR的风电机组日前申报出力优化模型研究

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在我国,风电机组需提前一天提交次日24小时的申报出力信息,由于来风具有明显的不确定性和随机性特征,风电机组次日实际出力与日前申报出力会存在一定的偏差。为解决以上问题,首先采用K-means聚类法对风电机组实际出力数据进行聚类,并生成样本集;其次,基于风电不确定性样本集构建风险中性风电机组日前申报出力决策优化模型;再次,构建基于条件风险值(CVaR)的日前申报出力优化模型;最后,基于实际数据进行了算例分析。算例分析结果表明,基于CVaR的日前申报出力决策优化模型能有效减少风电机组日前申报出力与次日实际出力的偏差,且使风电机组获得风险价值更好的申报出力,从而实现申报利润的风险可控性。

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来源
《智慧电力》 |2021年第5期|P.21-2792|共8页
作者
杨佳澄; 汪荣华; 杜英; 何璞玉; 马天男; 鞠立伟; 谭忠富;
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作者单位

华北电力大学北京102206;

国网四川电力经济技术研究院四川成都610041;

国网四川电力经济技术研究院四川成都610041;

国网四川电力经济技术研究院四川成都610041;

国网四川电力经济技术研究院四川成都610041;

华北电力大学北京102206;

华北电力大学北京102206;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的运行;
关键词
风电机组; 日前申报出力; CVaR; 随机优化; 出力偏差;

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