风电不确定下机组组合的鲁棒优化研究

TM73; 在风力发电的大背景下,以线路潮流、电力负荷、机组爬坡等不确定因素为约束条件,对机组组合模型进行研究,旨在降低风力发电的预期成本.采用两阶段的鲁棒优化模型,保证了在不确定集合中取得的参数能够满足模型的全部约束,而且可以降低最坏情况下的预期发电成本.在模型的处理上,通过引入辅助变量来建立仿射函数,进而完成对目标函数的线性逼近.研究发现,随着更多的信息被合并到不确定性集中,最坏情况的分布保守性逐渐降低,进而实现了缩小预期成本的目的.最后通过简化示例进行验证分析,更直观地体现出鲁棒优化模型在处理风电机组组合问题上的可行性和实用性....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	中国石油大学学报（社会科学版） 2020, Vol.36 (6), p.53-60
Hauptverfasser:	曲红, 安烨琪
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TM73; 在风力发电的大背景下,以线路潮流、电力负荷、机组爬坡等不确定因素为约束条件,对机组组合模型进行研究,旨在降低风力发电的预期成本.采用两阶段的鲁棒优化模型,保证了在不确定集合中取得的参数能够满足模型的全部约束,而且可以降低最坏情况下的预期发电成本.在模型的处理上,通过引入辅助变量来建立仿射函数,进而完成对目标函数的线性逼近.研究发现,随着更多的信息被合并到不确定性集中,最坏情况的分布保守性逐渐降低,进而实现了缩小预期成本的目的.最后通过简化示例进行验证分析,更直观地体现出鲁棒优化模型在处理风电机组组合问题上的可行性和实用性.
ISSN:	1673-5595
DOI:	10.13216/j.cnki.upcjess.2020.06.0007