基于动态模糊集的多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型

摘要：

针对大规模风电并网引起的不确定性,提出一种多阶段数据驱动鲁棒机组组合模型.采用狄利克雷方法获取风电出力预测误差累计分布函数的非参数置信带,并引入保守度及相关性控制参数来构造高维不确定量的动态模糊集.在此基础上,结合电力系统调度过程的序贯决策特点,将实时调度的单一时段均视为一个调度阶段,建立基于上述动态模糊集的多阶段鲁棒机组组合模型.针对其多层嵌套结构,提出一种线性仿射规则,并采用鲁棒对等变换将其转化为混合整数线性规划问题求解.以不同规模电力系统算例进行仿真计算,与传统两阶段鲁棒机组组合模型的决策进行对比,并考虑电力网络和机组运行参数、保守度以及相关性控制参数的影响,验证了所提模型的有效性.

关键词：多阶段鲁棒机组组合、数据驱动、动态模糊集、鲁棒对等、序贯决策

所属期刊栏目：46

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金61903088

在线出版日期：2022-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2190-2198