沙戈荒区域丰富的风光热资源有利于支撑高能耗数据中心集群快速发展,但会使其面临算力负载强时变性、风光出力间歇性及恶劣天气离网运行可靠性的多重挑战。为此,该文提出一种考虑任务负载需求响应及源荷不确定性的数据中心集群微网电-...沙戈荒区域丰富的风光热资源有利于支撑高能耗数据中心集群快速发展,但会使其面临算力负载强时变性、风光出力间歇性及恶劣天气离网运行可靠性的多重挑战。为此,该文提出一种考虑任务负载需求响应及源荷不确定性的数据中心集群微网电-热设备容量协同优化配置方法。首先,根据计算任务对时延的敏感性,精细化建模可推迟可中断、可推迟不可中断及不可推迟3类任务负载的时间约束,在此基础上综合源荷不确定性建立数据中心集群微网“并网-离网”2阶段分布鲁棒优化模型,采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法求解。以青海某实际数据中心为案例的分析结果表明:所提出的方法可使微网容量配置成本下降约25.8%,弃风率下降约56%,并大幅提高数据中心集群微网离网运行可靠性。该文研究为沙戈荒区域绿色低碳数据中心建设提供了理论支撑。展开更多
针对高比例可再生能源并网过程中因波动性与间歇性导致综合能源系统供电可靠性不足的问题,文中提出一种面向新能源小镇的两阶段鲁棒优化配置策略。首先,第一阶段利用源-荷历史数据,以系统配置成本最低为目标函数,对机组容量配置进行初...针对高比例可再生能源并网过程中因波动性与间歇性导致综合能源系统供电可靠性不足的问题,文中提出一种面向新能源小镇的两阶段鲁棒优化配置策略。首先,第一阶段利用源-荷历史数据,以系统配置成本最低为目标函数,对机组容量配置进行初步决策;第二阶段采用多面体不确定集描述源-荷的不确定性,以系统运行成本最低为目标函数,结合第一阶段的决策结果,获取最恶劣场景下源-荷预测功率数据。其次,引入不确定度参数以控制鲁棒优化配置方案的保守度。然后,利用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,通过迭代更新机组容量配置,收敛得到最优配置方案。最后,以我国北方某新能源小镇为研究案例,算例结果表明所提策略与优化方法具有可行性,且能够提高新能源小镇的供电可靠性和经济性。展开更多
针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采...针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采用K-means聚类对分布式光伏出力历史数据进行聚类,得到具有代表性的典型场景,同时考虑1-范数和∞-范数对置信区间的约束,建立考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。最后采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,在改进的IEEE-99节点上进行算例分析,验证了文中所提模型的有效性。展开更多
针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。...针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。首先,建立日前鲁棒调度模型,充分挖掘火电机组、抽水蓄能等资源的灵活调节潜力,将火电灵活改造及抽水蓄能抽发状态作为模型的第一阶段决策变量,各灵活资源的出力作为第二阶段决策变量,并以灵活改造成本、碳排放成本及运行成本最小为优化目标。其次,在模型求解中,将所建立的两阶段鲁棒模型转化为相对独立的主问题和子问题,并采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法和强对偶理论反复迭代,以逼近最优解。最后,通过算例验证,所提出的优化调度策略在满足灵活性需求的基础上,统筹各类资源,实现了系统中经济性、环保性、灵活性的均衡,并增强了对源荷不确定性风险的抵御能力。展开更多
文摘沙戈荒区域丰富的风光热资源有利于支撑高能耗数据中心集群快速发展,但会使其面临算力负载强时变性、风光出力间歇性及恶劣天气离网运行可靠性的多重挑战。为此,该文提出一种考虑任务负载需求响应及源荷不确定性的数据中心集群微网电-热设备容量协同优化配置方法。首先,根据计算任务对时延的敏感性,精细化建模可推迟可中断、可推迟不可中断及不可推迟3类任务负载的时间约束,在此基础上综合源荷不确定性建立数据中心集群微网“并网-离网”2阶段分布鲁棒优化模型,采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法求解。以青海某实际数据中心为案例的分析结果表明:所提出的方法可使微网容量配置成本下降约25.8%,弃风率下降约56%,并大幅提高数据中心集群微网离网运行可靠性。该文研究为沙戈荒区域绿色低碳数据中心建设提供了理论支撑。
文摘针对高比例可再生能源并网过程中因波动性与间歇性导致综合能源系统供电可靠性不足的问题,文中提出一种面向新能源小镇的两阶段鲁棒优化配置策略。首先,第一阶段利用源-荷历史数据,以系统配置成本最低为目标函数,对机组容量配置进行初步决策;第二阶段采用多面体不确定集描述源-荷的不确定性,以系统运行成本最低为目标函数,结合第一阶段的决策结果,获取最恶劣场景下源-荷预测功率数据。其次,引入不确定度参数以控制鲁棒优化配置方案的保守度。然后,利用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,通过迭代更新机组容量配置,收敛得到最优配置方案。最后,以我国北方某新能源小镇为研究案例,算例结果表明所提策略与优化方法具有可行性,且能够提高新能源小镇的供电可靠性和经济性。
文摘针对分布式光伏出力的不确定性对新型配电网合环运行产生的影响,文中提出了一种考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。考虑新型配电网合环电流的稳态约束和暂态约束,建立了新型配电网负荷均衡优化模型。在此基础上,采用K-means聚类对分布式光伏出力历史数据进行聚类,得到具有代表性的典型场景,同时考虑1-范数和∞-范数对置信区间的约束,建立考虑合环电流约束的新型配电网负荷均衡分布鲁棒优化模型。最后采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对模型进行求解,在改进的IEEE-99节点上进行算例分析,验证了文中所提模型的有效性。
文摘针对新能源电力系统中源荷不确定性导致的系统调度灵活性严重不足问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的电力系统两阶段鲁棒优化模型。根据源荷不确定性特征,结合K-means法和鲁棒优化理论,在多时间尺度对电力系统灵活性需求进行量化。首先,建立日前鲁棒调度模型,充分挖掘火电机组、抽水蓄能等资源的灵活调节潜力,将火电灵活改造及抽水蓄能抽发状态作为模型的第一阶段决策变量,各灵活资源的出力作为第二阶段决策变量,并以灵活改造成本、碳排放成本及运行成本最小为优化目标。其次,在模型求解中,将所建立的两阶段鲁棒模型转化为相对独立的主问题和子问题,并采用列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法和强对偶理论反复迭代,以逼近最优解。最后,通过算例验证,所提出的优化调度策略在满足灵活性需求的基础上,统筹各类资源,实现了系统中经济性、环保性、灵活性的均衡,并增强了对源荷不确定性风险的抵御能力。
