基于恶劣场景辨别法的微网随机自适应鲁棒模型

谌江波; 陈碧云; 王楚通

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基于恶劣场景辨别法的微网随机自适应鲁棒模型

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摘要

为应对能源结构转型中的低碳化、清洁化需求,考虑了微网同时参与日前能量市场、实时能量市场以及碳交易市场的情况.针对市场电价预测精度高、误差分布规律等特点,采用随机规划法对其不确定性进行处理.针对光伏出力的随机性与间歇性,采用动态鲁棒优化法对其进行处理.构建了考虑电价和光伏出力不确定性的微网两阶段鲁棒优化调度模型,并采用恶劣场景辨别算法将原问题分解为主问题和子问题进行迭代求解.子问题用来辨别最恶劣的光伏出力情景,并通过主问题对该情景下的单层优化模型进行求解,从而极大地削减了所需求解情景数量,提高了模型的计算效率.算例验证了算法的有效性,结果表明:微网同时参与多个电力市场可显著增加利润;采用恶劣场景辨别算法能够减轻计算负担,有效提高计算效率,且在大规模场景下的适应性更强.

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来源
《南方电网技术》 |2021年第4期|26-35|共10页
作者
谌江波; 陈碧云; 王楚通;
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作者单位

南京工业大学浦江学院南京211200;

广西大学广西电力系统最优化与节能技术重点实验室南宁530004;

浙江大学电气工程学院杭州310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模拟与仿真;
关键词
微网; 两阶段鲁棒优化; 恶劣场景识别法; 日前市场; 实时市场;

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