分布鲁棒输电扩展规划:一种多尺度不确定性方法
最优化与控制
2020-03-17 v3
摘要
我们提出一种分布鲁棒优化(DRO)方法用于输电扩展规划问题,同时考虑系统负荷与不可调度可再生能源发电的长期与短期不确定性。在长期层面,按工业应用惯例,我们利用专家设计的长期情景来处理由社会与经济转型、政治与环境问题以及技术中断产生的深层不确定性。在此设定下,可考虑许多包含随机参数部分信息(即均值与支撑集)的外生长期情景。对每个长期情景,一个条件模糊集刻画短期运行中不确定参数概率分布的不完备知识。因此,该数学问题被表述为带多个条件模糊集的DRO模型。所得的无限维问题被重构为一个精确但非常大的有限混合整数线性规划问题。为规避可扩展性问题,我们提出一种带有附加Dantzig--Wolfe过程的增强列与约束生成(ECCG)分解方法。与现有方法相比,ECCG能更好地表征递推函数,从而得到更紧的界。基于基准IEEE 118总线系统的数值实验报告证实了该方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1810.05212,
title = {Distributionally Robust Transmission Expansion Planning: a Multi-scale Uncertainty Approach},
author = {Alexandre Velloso and David Pozo and Alexandre Street},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.05212},
year = {2020}
}