...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>IEEE systems journal >Multiscale Multiresolution Generation Maintenance Scheduling: A Stochastic Affinely Adjustable Robust Approach
【24h】

Multiscale Multiresolution Generation Maintenance Scheduling: A Stochastic Affinely Adjustable Robust Approach

机译：多尺度多分辨率一代维护调度：一种随机可调节可调节的鲁棒方法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Generation maintenance scheduling (GMS), as a medium-term operational planning problem in power system, encounters both midterm and short-term uncertainty sources. This article presents a multiscale multiresolution uncertainty model to characterize midterm and short-term uncertainties distinctively in GMS problem. In the proposed multi-scale multi-resolution GMS (MMGMS) model, the midterm uncertainty of weekly peak loads in the scheduling horizon is characterized via plausible scenarios while short-term uncertainty of hourly loads is addressed through polyhedral uncertainty sets. To make the MMGMS approach tractable, affine policies are incorporated into the proposed model. The resulting MMGMS model, considering midterm as well as short-term uncertainties, is formulated as a stochastic affinely adjustable robust optimization (SAARO) problem. To solve this problem, a new solution methodology including stochastic optimization and probabilistic dual cut is presented. Numerical results on two test systems corroborate the effectiveness of the proposed model and solution approach.
机译：生成维护调度（GMS）作为电力系统中的中期运营计划问题，遇到中期和短期不确定性来源。本文介绍了多尺度多分辨率不确定性模型，以表征中期的中期和短期不确定性在GMS问题中。在所提出的多尺度多分辨率GMS（MMGMS）模型中，调度地平线中每周峰值负荷的中期不确定性的特征在于通过合理的情景，而每小时载荷的短期不确定性通过多面体不确定性集。为了使MMGMS接近贸易，归属政策纳入所提出的模型。所得到的MMGMS模型考虑中期和短期不确定性，配制成随机脱毛可调节的鲁棒优化（Saaro）问题。为了解决这个问题，提出了一种新的解决方案方法，包括随机优化和概率双切割。两个测试系统的数值结果证实了提出的模型和解决方案方法的有效性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号