基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合

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.

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

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资助基金：国家重点研发计划资助项目2017YFB0902600;国家电网公司科技项目SGJS0000DKJS1700840

在线出版日期：2019-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：3-12,121