论文摘要
为应对风电不确定性给电力系统调度带来的难题,提出了一种基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合模型。首先,基于狄利克雷过程高斯混合模型对风电预测误差进行聚类,建立了数据驱动的风电预测误差模糊集,并进一步建立了考虑风电场间风电预测误差相关性的不确定集。接着提出了考虑储能的分布鲁棒机组组合模型,建立了考虑储能系统循环老化成本的目标函数。针对该模型min-max-max-min的4层结构,将其分解为两阶段问题,在第1阶段中引入运行域变量、爬坡事件约束与储能能量约束,以消去第2阶段中的动态约束,并将第2阶段问题通过KKT条件转化为单层问题,然后采用列约束生成算法对两阶段问题进行求解。最后,通过IEEE 6节点以及IEEE 118节点的算例分析,证明了所提模型的鲁棒性和有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 施云辉,王橹裕,陈玮,郭创新
关键词: 狄利克雷过程高斯混合模型,分布鲁棒优化,非参数贝叶斯,锂电池储能,风电不确定性,运行域
来源: 电力系统自动化 2019年22期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业
单位: 浙江大学电气工程学院
基金: 国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902600),国家电网公司科技项目(SGJS0000DKJS1700840)~~
分类号: TM614
页码: 3-16+121
总页数: 15
文件大小: 2513K
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标签：狄利克雷过程高斯混合模型论文; 分布鲁棒优化论文; 非参数贝叶斯论文; 锂电池储能论文; 风电不确定性论文; 运行域论文;