【摘 要】
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鲁棒优化是解决大规模新能源接入后电力系统调度的重要手段。相比于基于场景的随机规划、带有风险约束的机组组合等,鲁棒机组组合的结果往往偏于保守。鲁棒优化的保守性直接
【机 构】
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电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学); 国网辽宁省电力有限公司;
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2015BAA01B02)~~
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鲁棒优化是解决大规模新能源接入后电力系统调度的重要手段。相比于基于场景的随机规划、带有风险约束的机组组合等,鲁棒机组组合的结果往往偏于保守。鲁棒优化的保守性直接受到不确定集合的影响。研究了风电预测误差时间相关特点,提出了基于自相关性的时间相关性约束。并利用不确定集合的离散性特点,将该约束近似简化为可以用于实际鲁棒优化问题的线性约束。在列与限制生成(C&CG)算法的基础上,改进了Bender’s分解后子问题的求解算法,提出了一种适合离散型不确定集合的鲁棒优化求解方法。最后,以真实风电数据进行了大量的仿真实验。结果表明,提出的算法能够在不影响机组组合可靠性的前提下,降低鲁棒优化保守性。
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