基于 Wasserstein 度量的分布鲁棒机会约束近似交流最优潮流
最优化与控制
2018-05-01 v2
摘要
机会约束最优潮流（OPF）已被认为是管理可变可再生能源（VRE）风险的一个有前景的框架。在存在 VRE 不确定性的情况下，本文讨论了一种分布鲁棒机会约束近似交流 OPF。所提出的 OPF 公式中采用的潮流模型结合了标称运行点的精确交流潮流模型和近似线性潮流模型，以反映不确定性下的系统响应。分布鲁棒公式中采用的模糊集是以经验分布为中心的 Wasserstein 球。所提出的 OPF 模型最小化了关于最坏情况概率分布的二次成本函数的期望，并保证机会约束对模糊集中的任何分布均得到满足。整个方法是数据驱动的，因为模糊集是从历史数据构建的，无需对概率分布类型做任何预设，且数据越多，模糊集越小，策略保守性越低。此外，利用了所提出问题公式的特殊问题结构，开发了一种高效且可扩展的求解方法。在 IEEE 14 节点和 118 节点系统上进行了案例研究，展示了近似交流模型的准确性和必要性，以及与其他处理不确定性方法相比，分布鲁棒优化方法的诱人特征。
引用
@article{arxiv.1706.05538,
title = {Distributionally Robust Chance-Constrained Approximate AC-OPF with Wasserstein Metric},
author = {Chao Duan and Wanliang Fang and Lin Jiang and Li Yao and Jun Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.05538},
year = {2018}
}