假设具有误指定模态的单峰分布的分布鲁棒机会约束最优潮流
最优化与控制
2018-09-20 v1
摘要
机会约束最优潮流(CC-OPF)公式被提出以最小化运行成本，同时控制由可再生能源发电和负荷消耗等不确定性引起的风险。为求解CC-OPF，我们常需获取所有不确定性的(真实)联合概率分布，而实践中鲜为人知。基于有偏分布估计的解可能导致可靠性差。为克服此挑战，近期工作探索了分布鲁棒机会约束，其中机会约束在一族称为模糊集的分布上均满足。通常，模糊集仅基于随机变量的矩信息(如均值与协方差)；然而，指定随机变量的额外特征可降低保守性与成本。此处，我们考虑额外纳入单峰性信息的模糊集。实践中，难以从数据估计模态位置，故我们允许其可能被误指定。我们建立该问题并推导基于分离的高效求解算法。最后，我们在带风电不确定性的改进IEEE-30总线网络上评估所提方法性能，并与其他分布鲁棒方法比较。我们发现误指定模态显著影响解的可靠性，且所提模型在成本与可靠性间表现出良好权衡。
引用
@article{arxiv.1809.07254,
title = {Distributionally Robust Chance Constrained Optimal Power Flow Assuming Unimodal Distributions with Misspecified Modes},
author = {Bowen Li and Ruiwei Jiang and Johanna L. Mathieu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.07254},
year = {2018}
}