基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合

• 作者: 施云辉 王橹裕 郭创新 陈玮
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（22）
• 页码范围: 3-12,121
• 页数: 11页
• 字数: 9507字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20190505006

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭创新	浙江大学电气工程学院	216	5889	43.0	69.0
2	陈玮	浙江大学电气工程学院	46	198	7.0	13.0
3	王橹裕	浙江大学电气工程学院	4	5	1.0	2.0
4	施云辉	浙江大学电气工程学院	8	39	3.0	6.0