面向多周期微网规划的机会约束信息缺口决策模型
最优化与控制
2017-08-25 v1
摘要
本文提出了一种用于多周期微网扩展规划（MMEP）的机会约束信息缺口决策模型，考虑了两类不确定性，即随机不确定性和非随机不确定性。MMEP 的主要任务是确定微网中分布式能源（DER）的最优容量、类型选择和安装时间。在所提模型中，应用信息缺口决策理论（IGDT）来规避长期需求增长的非随机不确定性。然后，在运行阶段施加机会约束，以应对每小时可再生能源发电和负荷变化的随机不确定性。机会约束信息缺口决策模型的目标是在以高概率满足一组运行约束的同时，最大化 DER 投资的鲁棒性水平。然而，IGDT 与机会约束规划的整合使得计算极具挑战性。为了应对这一挑战，我们提出并实现了一种增强的双线性 Benders 分解方法。最后，通过在简单和实际复杂微网上的数值研究，验证了所提规划模型的有效性。此外，我们新的计算方法展示了优越的求解能力和可扩展性。与直接使用专业混合整数规划求解器相比，它可以将计算时间减少几个数量级。
关键词
引用
@article{arxiv.1708.07337,
title = {A Chance Constrained Information-Gap Decision Model for Multi-Period Microgrid Planning},
author = {Xiaoyu Cao and Jianxue Wang and Bo Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.07337},
year = {2017}
}
备注
10 pages