基于KL散度距离处理风电不确定性的负荷恢复分布鲁棒优化

在构建以新能源为主体的新型电力系统的背景下,在恢复控制过程中积极利用新能源并充分应对其对运行安全带来的潜在风险对于减小停电损失具有重要意义。首先,为了表征风电出力的不确定性,采用KL散度(Kullback-Leibler)距离作为筛选极端风电出力场景的控制条件,并据此构建模糊集作为风电出力典型场景。在满足相关运行安全约束的前提下,建立了以最大化加权负荷恢复量为优化目标的分布鲁棒优化模型以制定计及风电的负荷恢复方案。经松弛处理和对偶转换所得到的混合整数二阶锥模型可调用商业求解器求解。以接入规模风电场的IEEE 10机39母线系统为例进行仿真,结果表明:相比于传统的鲁棒优化方法,该方法降低了优化结果的保守性,有助于加快负荷恢复,减小停电损失。

基于场景概率分布不确定性和概率组合场景性能的微电网鲁棒经济优化

针对孤岛型微电网内可再生能源和负荷的不确定性,提出基于场景概率分布的不确定性和概率组合场景性能的微电网鲁棒经济优化方法。采用K-means聚类方法对大量历史数据进行预处理,构建数据驱动场景概率分布模糊集。在日前计划阶段引入二进制展开技术,对连续变量形式的概率组合系数进行离散化,简捷有效地参数化最恶劣场景搜索的密集度和搜索区间,使得最恶劣场景的搜索范围从不确定集边界有效扩展至不确定集内部,从而搜索出最恶劣的概率组合场景;通过优化最恶劣概率组合场景性能,计算出微电网运行日前优化解。接着在日内调度阶段利用新能源和负荷的实时测量数据,对部分日前计划优化解进行二次优化调整,提高微电网控制方案的经济性和鲁棒性。仿真算例验证所提方法的有效性。

考虑净负荷不确定性的配电网负荷恢复仿射可调鲁棒优化方法

为应对负荷恢复过程中源荷双重不确定性问题,提出了基于仿射可调鲁棒优化的配电网负荷恢复调整策略。第1阶段基于净负荷预测场景,建立一个以最大化加权负荷恢复量为目标函数的优化模型,决策最优的负荷恢复量;第2阶段采用仿射策略,利用预算不确定集来描述净负荷的不确定性,构建考虑净负荷误差的负荷恢复调整方案。在求解过程中,对双线性变量进行对偶变换得到可快速求解的线性规划模型。最后,在改进33节点和123节点配电系统进行仿真验证,结果表明:相比于传统的鲁棒优化方法,该方法降低了优化结果的保守性,有助于加快负荷恢复,减小停电损失。

考虑风电不确定性和储能灵活性的有源配电网有功无功协同鲁棒优化

提出考虑风电不确定性和储能灵活性的有源配电网有功无功协同鲁棒优化方法。首先建立计及储能四象限功率可调特性的有源配电网有功无功协同优化模型;其次给出储能约束条件和交流潮流方程的线性化表征方式;然后利用盒式集描述风电出力的不确定性,建立有源配电网有功无功协同鲁棒优化模型,并通过对偶变换得到混合整数线性规划形式的两阶段鲁棒主、子问题,采用列约束生成算法交互迭代求解;最后以IEEE33节点系统为例进行仿真验证。仿真结果表明,所提方法能够克服模型高度非凸非线性对其收敛精度和求解效率的影响,充分利用储能的无功调节能力,实现有源配电网有功无功协同鲁棒优化运行。

地下空间向下增层既有-新增双层排桩支护结构鲁棒稳定性研究

以既有建筑物地下空间向下增层改造为背景,通过物理模型试验和有限元数值计算的方法对基坑开挖过程中既有-新增双层排桩支护结构鲁棒稳定性进行了分析研究。结果表明:既有支护结构的破坏过程是循序渐进的,失稳破坏前会发生预警现象,最先发生失稳破坏的地方是随机产生的,这体现了基坑工程施工过程中不确定因素对支护结构变形有较大的影响。既有支护桩与两排桩之间土体的作用类似于重力式挡土墙,开挖至极限开挖深度时二者发生整体式倾覆破坏。既有支护结构失稳破坏时,滑裂面从开挖面附近开始穿过排间土体沿新增支护桩延伸至土体表面。基坑边坡中部滑裂面的影响范围最大,坑角位置处滑裂面的影响范围最小。既有支护桩排局部失稳破坏对支护体系鲁棒稳定性的影响较小,既有支护桩排整体失稳破坏对支护体系鲁棒稳定性的影响较大。

考虑控制器饱和约束的单杆柔性机械臂鲁棒H∞保性能控制方法

针对单杆柔性机械臂建模误差,控制器饱和及外界扰动的不确定性因素,提出了单杆柔性机械臂的鲁棒H∞保性能控制方法。现有单杆柔性机械臂控制方法多是忽略了其质量对系统性能的干扰,未考虑控制器输入饱和对电机寿命的影响。因此,文章将柔性机械臂的质量作为建模不确定性,然后基于李亚普诺夫函数推导出不确定线性系统鲁棒H∞保性能控制器存在的充分必要条件,将控制问题转换为一个线性矩阵不等式的优化问题。最终使二次性能指标上界或H∞变化范围最小。仿真结果表明,所设计的控制器对于柔性机械臂的振动有很好的抑制效果。

考虑源荷双重不确定性的多源系统鲁棒模糊动态综合环境经济调度

“双碳”目标下,以风电、光伏、光热发电为主的源端新能源规模化并网以及荷端供给需求和种类的多样性使得系统源荷平衡受到极大影响,给新型电力系统运行带来严峻挑战。基于此,以风电-光伏-光热-火电联合发电系统为研究对象,提出一种考虑源荷双重不确定性的鲁棒模糊动态综合环境经济调度模型。首先,分别基于鲁棒理论和模糊理论对多源系统源荷不确定因素建模,同时构建鲁棒模糊数学模型并推导其等价确定模型;其次,综合考虑各种环境经济因素,构建多源系统鲁棒模糊动态综合环境经济调度模型;然后,根据其等价确定转化思想对模型进行转化并采用基于差分进化的粒子群算法求解;最后,基于新疆哈密电网实际数据和改进IEEE-39节点系统,验证所建模型的寻优效果在环境经济上的可行性、有效性及优越性。

计及源荷不确定性的智能小区能源系统两阶段鲁棒优化调度

为解决电力系统中电源侧和负荷侧的不确定性对电网调度计划的影响,针对电源侧,考虑风电与光伏出力的不确定性,分别建立风电与光伏的概率密度函数模型,通过拉丁超立方采样方法生成场景并进行缩减,从而得出风电与光伏出力区间;针对负荷侧,考虑柔性负荷对电网消峰填谷的作用,提出基于智能小区的综合需求响应两阶段鲁棒优化模型。在日前阶段,以电网系统运行成本和碳交易成本最小为优化目标,考虑源荷的不确定性,基于价格需求响应模型,从而确定日前调度方案。在日内阶段,基于日前阶段优化结果,以智能小区运行成本和碳交易成本最小为优化目标,建立两阶段鲁棒优化模型,通过列约束生成(column-and-constraint generation,C&CG)算法将目标函数进行转换,采用Karush-Kuhn-Tucker条件和Big-M约束方法将max-min形式优化问题转化为混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型。最终,通过算例验证了所提模型的正确性以及算法的有效性。

考虑电力间接碳排放不确定性的电-冷-热综合能源系统两阶段鲁棒优化方法

在“双碳”政策外力驱动下,传统电力系统的低碳化转型至关重要。该文重点研究碳-源-荷多重不确定因素对综合能源系统低碳经济运行的影响,提出综合能源系统两阶段鲁棒优化运行方法。首先,分析综合能源系统并网点的电力间接碳排放强度的不确定性,并使用多面体不确定集对其进行建模;其次,对综合能源系统所聚合的设备建立数学模型,并引入碳排放交易机制,分析设备运行成本与碳排放成本;然后,采用列和约束生成(column-and-constraint generation,C&CG)算法将两阶段鲁棒优化模型分解为主问题与子问题循环求解,利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件与big-M法对子问题中存在的双层结构与非线性项进行化简与线性化处理;最后,通过算例分析验证所建模型和求解算法的有效性,并剖析所提综合能源系统鲁棒优化方法的低碳经济性与抵御不确定因素波动的能力。

计及扰动不确定性的储能系统容量鲁棒优化配置

针对高比例可再生能源接入下扰动不确定性增加和有功功率控制资源不足的问题,提出一种计及扰动不确定性的储能系统(ESS)容量鲁棒优化配置方法。首先,基于扩展系统频率响应模型,提取ESS运行功率与系统频率动态间的耦合关系,由多面体扰动不确定集构造暂态频率偏移安全约束。其次,综合考虑频率稳定控制能力和扰动不确定性,以投资成本最小和运行收益最大为目标,建立ESS容量鲁棒优化模型。然后,利用线性加权法和鲁棒对等变换将模型转化为确定性三层规划的形式,并基于列与约束生成方法、强对偶理论和Big-M法求解。最后,通过算例分析验证了所提方法的有效性。

带有离散和分布时滞的不确定神经网络鲁棒稳定性分析

利用同态映射定理和李雅普诺夫泛函研究具有离散和分布时滞的不确定神经网络系统鲁棒稳定性,得到判别系统稳定的一个新结果,所得到的稳定性结果保守性更小。通过数值实验验证稳定性结果的有效性。

空间机器人预设性能约束下的鲁棒跟踪控制

本文针对不确定空间机器人预设性能约束下的鲁棒跟踪控制问题,结合一种具有指定时间收敛性质的预设性能函数,利用双向无约束映射将空间机器人的跟踪问题转化为映射误差的有界性控制问题.进一步,基于降阶方法设计了参考加速度,通过神经网络补偿系统的不确定性,实现了对时变期望轨迹的鲁棒跟踪,保证了映射误差始终有界且跟踪误差满足指定时间收敛的预设性能指标,数值仿真结果验证了所提方法的有效性.

基于鲁棒观测器的深度强化学习垂直起降运载器姿态稳定研究

针对考虑弹性振动、模型不确定干扰下的垂直起降运载器姿态稳定问题,将鲁棒观测器和深度强化学习中的近端策略优化算法相结合,研究了一种基于鲁棒观测器的近端策略优化(robust observer-based proximal policy optimization,ROB-PPO)方法。该方法设计鲁棒观测器重构受弹性振动干扰的运载器姿态信息,将鲁棒观测器与运载器动力学模型组成环境,将鲁棒观测器得到的重构姿态作为深度强化学习算法的状态,使得深度强化学习智能体与之不断交互,从而训练智能体控制运载器姿态稳定。仿真结果表明,所研究的ROB-PPO算法相较于目前常用的自适应模糊比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)算法鲁棒性更强,收敛速度更快。最后,在自主研制的垂直起降运载器上验证了所提出算法有效性。

考虑风电不确定性与电池损耗的储能电站鲁棒规划方法

针对区域电网中储能电站容量优化配置问题,为提升系统规划-运行经济性,提出一种考虑风电不确定性与电池损耗的储能电站鲁棒规划方法。首先,构建了适用于区域电网储能电站规划的电池寿命损耗模型,用于量化评估电池损耗。其次,考虑储能装置的寿命模型和系统运行等约束,以储能电站固定成本和发电机组运行成本最低为目标函数,建立储能电站规划的鲁棒优化模型,并采用列和约束生成C&CG(column and constraint generation)算法进行求解。最后,通过仿真算例验证了所提模型和算法的有效性。

计及风电不确定性的综合能源系统多目标分布鲁棒优化调度

风电出力不确定性给综合能源系统稳定运行带来了一定风险。基于此,提出了一种结合机会约束的多目标分布鲁棒优化方法。首先,为了使系统运行时兼顾低碳经济性和鲁棒性,以系统综合运行成本和碳排放量最小为目标,构建多目标分布鲁棒机会约束优化模型。然后通过求解得到一个分布鲁棒边界来处理风电不确定性,将多目标分布鲁棒机会约束优化模型转换为多目标确定性优化模型。为了得到具有良好分布性的Pareto前沿,利用归一化法向约束(NNC)法求解该模型。最后通过算例对比分析表明所提多目标优化模型可有效平衡系统决策的低碳经济性和鲁棒性,并为解决综合能源系统中风电不确定性问题提供了新思路。

计及光伏不确定性的多区域综合能源系统多场景分布鲁棒优化调度

为降低光伏出力不确定性对多区域综合能源系统(IES)经济性与安全性的影响以及提升多区域IES系统在多种极端场景下的稳定运行能力,提出一种计及光伏出力不确定性的多区域综合能源系统多场景优化调度策略。针对光伏发电的不确定性,采用拉丁超立方抽样和改进型人工蜂群K-均值聚类算法形成典型光伏场景集。根据供热管道热特性和热能传输动态特性建立热网络模型。融合光伏场景信息,分别将日前阶段的运行成本以及实时阶段最恶劣光伏场景下系统的调整成本作为优化目标,构建两阶段分布鲁棒优化调度模型。采用列与约束生成(C&CG)算法对两阶段模型进行求解。最后,通过算例验证了所提策略的正确性和可行性。

计及分布式电源出力不确定性的虚拟电厂鲁棒优化调度

随着分布式电源(distributed generation,DG)大规模接入配电网,为了平抑其出力波动性和间歇性带来的影响,并充分利用配电网中储能、可控负荷等灵活性资源,虚拟电厂优化调度成为一种行之有效的方法。但如何实现在不确定性情况下虚拟电厂优化调度策略的鲁棒性成为需要研究的内容。为此,文章首先构建了确定性场景下的虚拟电厂优化调度模型,通过二阶锥变换将确定性场景下的虚拟电厂优化调度模型由难以求解的混合整数非线性模型转化为容易求解的混合整数二阶锥模型,并进行求解;然后,通过鲁棒优化理论,构建了考虑DG出力不确定性场景下的鲁棒优化调度模型,并通过鲁棒对等变换和割平面方法将其分别转变为2个确定性场景下的虚拟电厂优化调度模型,二者交替迭代求出对应于不确定性模型的鲁棒优化解。最后,通过IEEE33节点算例分析,证明了所提模型及求解方法的有效性。

含PID参数的时滞LFC系统鲁棒稳定性分析

针对LFC系统的渐近稳定性问题,建立了系统矩阵中含PID参数的时滞LFC系统数学模型,通过选取时滞乘积型Lyapunov-Krasovskii泛函,并应用扩展的逆凸二次不等式方法对泛函导数进行界定,得出一个具有更低保守性的LFC系统鲁棒稳定新判据。最后,结合实例进行了实验仿真,仿真结果验证了所提出新判据的有效性和优越性。

考虑多重不确定性的主动配电网两阶段鲁棒优化调度

随着可再生能源在主动配电网中渗透率的不断提高,以及负荷侧设备的多样化,主动配电网的优化运行面临着来自供需两侧的不确定性。鉴于现有研究并未综合考虑主动配电网调度过程中存在的多重不确定性问题,建立了考虑风-光-负荷不确定性的两阶段鲁棒优化模型。首先,采用盒式不确定集进行不确定性建模,通过对不确定参数的灵活调整,改变调度策略的保守性;然后,采用列和约束生成算法对优化模型进行求解,并通过强对偶理论将主问题和子问题转化为混合整数线性规划问题;最后,通过仿真分析证明了所建两阶段鲁棒优化模型及其求解算法的有效性,所得的调度策略适应性更高,能够满足实际调度需求。

计及海上风电不确定性的输电网两阶段鲁棒扩展规划

海上风电复杂多重不确定性给输电网络结构的安全性和鲁棒性带来极大挑战.为了提升电网网架对海上风电的适应能力,提出基于Vague软集的海上风电接入下输电网两阶段鲁棒扩展规划方法.首先,引入Vague软集理论,从真隶属度函数、伪隶属度函数和未知信息测度等角度将海上风电的多重综合不确定因素转化为不确定性参数集,并采用蒙特卡罗模拟进一步构建海上风电Vague场景集;然后,建立基于Vague不确定性场景集的海上风电接入下输电网两阶段鲁棒扩展规划模型,第一阶段以海陆线路建设、网损费用等投资总费用最小为目标,第二阶段以海上风电弃风与切负荷量最小为目标,并结合基于二阶锥松弛后的交流潮流约束,利用第二阶段模型返回的弃风与切负荷期望值修改第一阶段模型的运行变量,得到迭代后的输电网鲁棒规划方案;最后,调用Gurobi数学优化引擎对Garver6节点系统与IEEE 39节点系统进行算例分析,以验证所提鲁棒扩展规划方法的有效性和可行性.