考虑可再生能源波动性的电力系统网络聚合的社团检测
物理与社会
2019-11-12 v1 机器学习
系统与控制
系统与控制
摘要
波动性可再生能源（VRE）渗透率的不断提高给电力系统规划与运行带来了重大挑战。这些高度波动的电源通常分布在电网中；因此，对输电瓶颈的精细刻画对于近似考虑 VRE 资源时输电网络对调度的影响至关重要。考虑网络约束的短期与日前调度的细粒度时间尺度（对于中期规划研究也是强制性的），加上 VRE 的高波动性，使得需要在考虑输电系统的随机优化模型中表征这些不确定性。这些要求给求解规划与运行模型带来了计算负担。我们提出了一种基于社团检测的方法来聚合网络表征，能够在多个 VRE 场景下保持节点边际电价（LMP）差异，并描述了一项实际运行规划研究。将考虑聚合网络的最优期望成本解与全网络表征进行比较。两种表征均嵌入到依赖随机对偶动态规划（SDDP）以处理多阶段问题中随机变量的运行模型中。
引用
@article{arxiv.1911.04279,
title = {Community Detection for Power Systems Network Aggregation Considering Renewable Variability},
author = {Raphael Araujo Sampaio and Gerson Couto Oliveira and Luiz Carlos da Costa and Joaquim Dias Garcia},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.04279},
year = {2019}
}