考虑二次调频成本的数据驱动分布式鲁棒实时经济调度优化
系统与控制
2021-01-27 v2 系统与控制
摘要
随着可再生能源发电的大规模并网，调频资源需要具有更大的容量和更快的爬坡速率，这增加了调频辅助服务的成本。因此，有必要将调频成本与约束同实时经济调度（RTED）一并考虑。本文提出一种考虑自动发电控制（AGC）的RTED数据驱动分布式鲁棒优化（DRO）方法。首先，建立基于Copula的AGC信号模型，以反映AGC信号、负荷功率与可再生能源发电波动之间的相关性。其次，在预测的负荷功率与可再生能源发电波动条件下，从其条件概率分布中抽取AGC信号样本。第三，构建考虑调频成本与约束的分布式鲁棒RTED模型，并利用基于Wasserstein度量的DRO技术将其转化为线性规划问题。仿真结果表明，所提方法能够降低发电与调频的总成本。
引用
@article{arxiv.2101.08027,
title = {Data-Driven Distributionally Robust Optimization for Real-Time Economic Dispatch Considering Secondary Frequency Regulation Cost},
author = {Likai Liu and Zechun Hu and Xiaoyu Duan and Nikhil Pathak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.08027},
year = {2021}
}
备注
This paper has been accepted by IEEE Transactions on Power Systems