基于混合模型凸化的非高斯不确定性下暖通空调系统的机会约束调节容量投标
最优化与控制
2022-01-26 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
供暖、通风与空调（HVAC）系统是提供调节服务的理想需求侧柔性资源。然而，由于受来自调节信号的非高斯不确定性影响，提前在电力市场为 HVAC 系统寻找最优的每小时调节容量投标具有挑战性。此外，由于 HVAC 系统需要根据调节信号频繁调节其功率，引入了众多热力学约束，导致巨大的计算负担。本文提出一个可处理的机会约束模型以应对这些挑战。首先提出一种时间压缩方法，其中估计运行小时内的极端室内温度并将其限制在舒适范围内，从而将众多热力学约束压缩为仅少数约束。然后，提出一种新颖的凸化方法以处理非高斯不确定性。该方法利用高斯混合模型将左侧含非高斯不确定性的机会约束重构为确定性非凸形式。我们进一步证明这些非凸形式可通过二阶锥约束以边际最优性损失近似凸化。因此，所提模型可在保证最优性下高效求解。数值实验验证了所提方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2201.10329,
title = {Chance-constrained regulation capacity offering for HVAC systems under non-Gaussian uncertainties with mixture-model-based convexification},
author = {Ge Chen and Hongcai Zhang and Hongxun Hui and Yonghua Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.10329},
year = {2022}
}
备注
9 pages