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Sensitivity-based chance-constrained Generation Expansion Planning

机译：基于敏感性的机会受限发电扩展计划

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A Generation Expansion Planning problem with load uncertainty is formulated based on joint chance-constrained programming (CCP) and is solved by incorporating sensitivity into iterative algorithms. These algorithms exploit the characteristics of the system and its response to load variations. Sensitivities help to classify buses according to stress level, and sensitivity-based iterative algorithms distinguish each bus based on its contribution to the overall system reliability. The use of sensitivity overcomes some of the mathematical obstacles to solving joint CCP problems and, in addition, leads to optimal expansion solutions because uncertain loads are correctly estimated. The IEEE 30- and 118-bus test systems are used to demonstrate the proposed algorithms, and the results Of these algorithms are compared with those of other algorithms for solving the joint CCP problem. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：基于联合机会约束规划（CCP），提出了带有负荷不确定性的发电扩展计划问题，并通过将灵敏度纳入迭代算法中加以解决。这些算法利用了系统的特性及其对负载变化的响应。灵敏度有助于根据压力级别对总线进行分类，基于灵敏度的迭代算法根据每个总线对整个系统可靠性的贡献来区分每个总线。灵敏度的使用克服了解决联合CCP问题的一些数学障碍，并且由于正确估计了不确定的载荷，还导致了最佳的扩展解。使用IEEE 30和118总线测试系统来演示所提出的算法，并将这些算法的结果与其他算法的结果进行比较，以解决联合CCP问题。 （C）2015 Elsevier B.V.保留所有权利。

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