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??????本文目錄如下：??????

目錄

??1 概述

??2 運行結(jié)果

??3?參考文獻

??4 Matlab代碼及文章講解

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??1 概述

參考文章：

該文提出一種分布魯棒優(yōu)化模型，用于求解考慮波動性風(fēng)力發(fā)電的機組組合（UC）問題。風(fēng)電的不確定性由定義風(fēng)力發(fā)電分布系列的模糊集捕獲，并且最壞情況下分布下的預(yù)期總成本最小化。與隨機規(guī)劃相比，該方法對精確概率分布數(shù)據(jù)的依賴性較小。它還應(yīng)該優(yōu)于傳統(tǒng)的魯棒優(yōu)化方法，因為可以將一些分布信息合并到模糊集中以產(chǎn)生不太保守的結(jié)果。本文基于典型的兩階段框架，在觀察風(fēng)電結(jié)果后，以此時此地的方式確定UC決策，并假設(shè)經(jīng)濟調(diào)度決策是觀望的。對于計算的可追蹤性，假設(shè)經(jīng)濟調(diào)度決策明顯依賴于不確定參數(shù)以及為描述風(fēng)力發(fā)電分布特征而引入的輔助隨機變量，則通過線性決策規(guī)則近似來解決觀望決策。在案例研究中表明，該決策規(guī)則模型傾向于提供原始兩階段問題的緊密近似，并且通過將風(fēng)力分布信息合并到魯棒模型中可以大大提高UC解決方案的性能。?

風(fēng)電在能源系統(tǒng)中滲透率的快速增長極大地減少了化石燃料的消耗和溫室氣體的排放。它也在改變電力系統(tǒng)的運行方式，因為風(fēng)電的出力具有高度不確定性和間歇性，無法進行經(jīng)典意義上的調(diào)度。因此，需要新的方法來建模機組組合( UC )問題中的不確定風(fēng)力發(fā)電。
在風(fēng)力發(fā)電的UC和調(diào)度的所有不確定性模型中，隨機規(guī)劃在過去的十年中得到了最廣泛的研究。這些研究表明，在系統(tǒng)不確定的情況下，隨機模型可以提高機組組合決策的期望性能。然而，由于系統(tǒng)不確定性的場景表示，隨機規(guī)劃方法在計算上具有挑戰(zhàn)性。這一困難通常通過先進的場景選擇算法和分解技術(shù)來解決。

在存在不確定性的情況下進行優(yōu)化的另一種工具是魯棒優(yōu)化[10]。該方法在確定性不確定集合內(nèi)最小化所有可能實現(xiàn)的最壞情況總成本，因此可以在不知道隨機參數(shù)確切分布的情況下進行決策。近年來，魯棒優(yōu)化在求解UC問題中的應(yīng)用越來越受到重視。例如，在[ 11 ]和[ 12 ]中，魯棒優(yōu)化被用來優(yōu)化最壞情況下的機組停運計劃。Zhao等[ 13 ] - [ 18 ]通過可調(diào)魯棒優(yōu)化框架對不確定需求或可再生能源進行建模，Xiong和Jirutitijaroen [ 19 ]提出了魯棒優(yōu)化模型來解決機組停運和負荷不確定性的綜合影響。盡管做出了這些努力，但是很難將分布信息適當(dāng)?shù)丶{入魯棒優(yōu)化模型中，并且最壞情況的實現(xiàn)有時對模型過于悲觀。

作為一種中間方法，分布魯棒優(yōu)化可以用來解決隨機規(guī)劃和魯棒優(yōu)化的局限性。這一思想最早由Scarf于1958年提出[ 21 ]，近年來取得了很多進展[ 22 ] - [ 26 ]。該模型在一組具有統(tǒng)計特性的概率分布上最小化最壞情況下的期望成本，例如不確定變量的支持度和矩，而不是假設(shè)單一的候選分布，因此對概率數(shù)據(jù)的不完整性和不準確性具有魯棒性。基于這些性質(zhì)的分布信息可以被納入優(yōu)化問題中，得到比無分布優(yōu)化更少保守的解。

通過定義一系列風(fēng)電分布的模糊性集來捕捉風(fēng)電的不確定性，并在最壞情況分布下最小化預(yù)期總成本。與隨機規(guī)劃相比，該方法對精確概率分布數(shù)據(jù)的依賴性較小。該方法的性能也優(yōu)于傳統(tǒng)的魯棒優(yōu)化方法，因為它可以將一些分布信息納入模糊集，從而產(chǎn)生保守性較低的結(jié)果。為了便于計算，假設(shè)經(jīng)濟調(diào)度決策與不確定參數(shù)和描述風(fēng)力發(fā)電分布特征的輔助隨機變量親和依賴，采用線性決策規(guī)則逼近的方法處理等待決策。
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??2 運行結(jié)果

??3?參考文獻

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[1]P. Xiong, P. Jirutitijaroen and C. Singh, "A Distributionally Robust Optimization Model for Unit Commitment Considering Uncertain Wind Power Generation," in IEEE Transactions on Power Systems, vol. 32, no. 1, pp. 39-49, Jan. 2017, doi: 10.1109/TPWRS.2016.2544795.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-522930.html

??4 Matlab代碼及文章講解

到了這里，關(guān)于基于線性準則的考慮風(fēng)力發(fā)電不確定性的分布魯棒優(yōu)化機組組合（Matlab代碼實現(xiàn)）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！