基于多风电相关性场景生成法的配电网随机多目标无功优化

针对配电网中风电接入问题,基于多风电相关性场景生成法,探讨分析了配电网的随机多目标无功优化问题。首先,基于风电场功率的历史数据建立非参数的累计经验分布模型,为描述不同风电场之间的相关性,采用多元随机变量协方差参数辨识方法生成风场功率协方差矩阵。再次,通过逆变换抽样生成大量符合相关性和波动性特点的多风电场风功率场景,并利用K-means聚类法进行最优场景削减。最后,以网络损耗以及电压偏移为目标建立配电网随机多目标无功优化模型,并采用NSGA-Ⅱ算法求解了该模型。算例表明,该方法与传统的不考虑相关性的场景生成法相比,生成的场景具有更高的波动性贴合度和历史贴合度,所得到的最优配置方案具有更好的优化效果。

考虑多重不确定性的含需求响应及电碳交易的虚拟电厂优化调度策略

为解决当前对虚拟电厂系统中多重不确定性源的表征考虑不全面且处理方法单一的问题,提出一种基于蒙特卡罗与曼哈顿概率距离的场景生成与削减法来对风光出力、电价进行建模,并利用区间法对碳价、需求响应进行建模;以虚拟电厂运行成本最小化为目标,综合考虑电碳交易及激励型需求响应机制,建立基于区间线性规划的虚拟电厂优化调度模型,采用强区间线性规划法中的两阶段分解算法对模型进行求解,针对不同不确定性源的特点,采用2种方法处理虚拟电厂系统中的多重不确定性。算例结果表明,该模型能够通过指标变化趋势有效地反映多重不确定性因素对系统调度结果的影响,在保证虚拟电厂系统安全运行的基础上提高经济性,区间形式的表示为决策者留出了一定的现实选择空间。