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含有风力发电的鲁棒机组组合中考虑机组禁运区间

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简介:
本研究探讨了在电力系统机组组合问题中引入风力发电及机组运行限制(即禁运区间)的影响,并提出了一种鲁棒优化方法以应对不确定性,确保系统的稳定性和经济性。 发电机组存在一些禁止运行的区间,在这些区间内发电机无法正常工作。如果在包含风力发电的情况下进行日前调度而不考虑这一因素,则可能会得到不符合实际情况的机组启停方案。本段落考虑到风电出力具有随机性,建立了一个计及机组禁止运行区间的含风电两阶段鲁棒机组组合模型。 由于所提出的模型是一个大规模、非凸且非线性的随机优化问题,直接求解较为困难。首先引入整数变量将原问题转化为混合整数线性优化(MILP)模型;然而第二阶段的子问题中包含0-1整数变量,不能直接使用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件进行对偶化求解。 为此采用了双层列生成(column-and-constraint generation, CC&G)循环算法来解决该问题:外层采用传统的CC&G算法框架,内层则是一个嵌套式的CC&G过程以找到最严重的场景。同时引入了加速策略以便加快内层循环的计算速度。 最后通过一个6节点系统和IEEE RTS-79测试案例验证所提出的模型与求解方法的有效性。

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    本研究探讨了在电力系统机组组合问题中引入风力发电及机组运行限制(即禁运区间)的影响,并提出了一种鲁棒优化方法以应对不确定性,确保系统的稳定性和经济性。 发电机组存在一些禁止运行的区间,在这些区间内发电机无法正常工作。如果在包含风力发电的情况下进行日前调度而不考虑这一因素,则可能会得到不符合实际情况的机组启停方案。本段落考虑到风电出力具有随机性,建立了一个计及机组禁止运行区间的含风电两阶段鲁棒机组组合模型。 由于所提出的模型是一个大规模、非凸且非线性的随机优化问题,直接求解较为困难。首先引入整数变量将原问题转化为混合整数线性优化(MILP)模型;然而第二阶段的子问题中包含0-1整数变量,不能直接使用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件进行对偶化求解。 为此采用了双层列生成(column-and-constraint generation, CC&G)循环算法来解决该问题:外层采用传统的CC&G算法框架,内层则是一个嵌套式的CC&G过程以找到最严重的场景。同时引入了加速策略以便加快内层循环的计算速度。 最后通过一个6节点系统和IEEE RTS-79测试案例验证所提出的模型与求解方法的有效性。
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