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考虑发用电相似性的海上风电中长期双边协商交易优化决策模型 被引量：4
1
作者 谢敏 李弋升 +3 位作者 董凯元 谢宇星 黄莹 刘明波 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第14期42-51,共10页
海上风电是未来最有潜力的可再生能源之一,但其出力具有随机性和波动性。为了更好地促进海上风电的市场化消纳,文中基于海上风电商与负荷聚合商间的中长期双边协商交易构建了优化决策模型。首先,通过时间序列相似性评估方法,为目标海上... 海上风电是未来最有潜力的可再生能源之一,但其出力具有随机性和波动性。为了更好地促进海上风电的市场化消纳,文中基于海上风电商与负荷聚合商间的中长期双边协商交易构建了优化决策模型。首先,通过时间序列相似性评估方法,为目标海上风电寻找最优的用电负荷组合。其次,考虑需求响应备用容量配置和发用电曲线预测误差,构建了基于两阶段分布鲁棒优化的中长期交易优化决策模型,为海上风电配置适应其未来一段时间内出力特性的需求响应资源,并合理调整中长期交易曲线。最后,通过仿真算例验证了所提模型的有效性和实用性。 展开更多
关键词 海上风电 中长期交易 双边协商 时序曲线匹配 分布鲁棒优化
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基于LSTM-CGAN的多微网数据驱动分布鲁棒协同优化运行策略 被引量：10
2
作者 李虹 韩雨萌 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期133-148,共16页
新能源的强烈不确定性给多微网协同运行带来了可靠性和安全性的巨大挑战。为此,提出一种基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络和条件生成对抗网络(conditional generative adversarial networks, CGAN)的多微网数据驱动两... 新能源的强烈不确定性给多微网协同运行带来了可靠性和安全性的巨大挑战。为此,提出一种基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络和条件生成对抗网络(conditional generative adversarial networks, CGAN)的多微网数据驱动两阶段分布鲁棒协同优化调度模型。首先,为更准确地描述新能源的不确定性,该模型以LSTM-CGAN生成和K-means++聚类算法削减得到的场景集作为分布鲁棒优化集合的初始新能源场景。其中CGAN网络模型使用Wasserstein距离作为判别器损失函数,以新能源日前预测值作为生成对抗网络的条件变量,并采用LSTM构建生成器和判别器。其次,提出一种基于多能点对点交易贡献率的利益分配方法,以实现合作收益的公平分配。然后,为保护各主体隐私并提高求解效率,提出一种耦合可并行计算列与约束生成(columnand constraint generation, C&CG)的交替方向乘子法(alternating direction multiplier method, ADMM)进行求解能量交易问题。算例结果表明,所提场景驱动方法生成的场景集能更准确、更有效地描述新能源的不确定性,能兼顾系统的鲁棒性、经济性和隐私性,并实现每个主体公平合理的利益分配。 展开更多
关键词 多微网 分布鲁棒优化 合作收益 长短期记忆网络 条件生成对抗网络
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计及长短周期混合储能的多能微网能量-功率分布鲁棒优化 被引量：16
3
作者 赵波 王文博 +3 位作者 陈哲 罗冰洋 李志浩 汪湘晋 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期22-33,共12页
针对多能微网的自治运行需求,基于长短周期混合储能(氢储能、电储能和热储能)提出周前-日前-实时多能微网能量-功率匹配滚动优化方法。一方面,通过长周期(周前)能量平衡模型与短周期(日前-实时)功率平衡模型滚动优化,应对可再生能源与... 针对多能微网的自治运行需求,基于长短周期混合储能(氢储能、电储能和热储能)提出周前-日前-实时多能微网能量-功率匹配滚动优化方法。一方面,通过长周期(周前)能量平衡模型与短周期(日前-实时)功率平衡模型滚动优化,应对可再生能源与负荷长时间尺度预测误差较大的问题。另一方面,采用基于数据驱动的两阶段分布鲁棒优化模型刻画日内源荷双侧不确定性,综合1-范数和∞-范数约束不确定性概率分布置信集合,在保障多能微网运行鲁棒性的同时避免了运行方案的保守性。同时,日前模型的第2阶段问题可以分解为多个小规模的子问题,并可通过列与约束生成算法并行处理,无须进行复杂的对偶计算。最后,算例分析结果验证了所提模型与算法的有效性。 展开更多
关键词 长短周期混合储能 多能微网 能量-功率匹配 分布鲁棒优化
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