面向级联水电与可再生能源联合调度的时序聚合分布式随机模型预测控制
最优化与控制
2025-10-15 v1
摘要
本文针对由级联水电站、风力和太阳能单位组成的混合系统，在面对来流、可再生能源发电和价格不确定性的情况下，共同参与后场能源市场的实时能源调度问题。传统的情景基于随机模型预测控制 (MPC) 由于该控制问题中时间、资产和情景维度的复杂性，面临严重的计算瓶颈。为此，我们提出一种新型控制方案，将时序聚合 (TSA) 与分布式随机 MPC 结合。仅对MPC预测时域的尾部应用TSA，以保持实时精度，而分布式优化使跨资产和情景的分解成为可能。值得注意的是，该控制器通过理论验证的近似误差界提供了正式的性能保证。实验在真实案例研究中进行，确认了该控制器的有效性，实现了相对于集中式全规模MPC执行时间的42%降低。
引用
@article{arxiv.2510.11998,
title = {Distributed Stochastic Model Predictive Control with Temporal Aggregation for the Joint Dispatch of Cascaded Hydropower and Renewables},
author = {Luca Santosuosso and Sonja Wogrin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.11998},
year = {2025}
}