不确定性下的单元承诺约束筛选

日前单元承诺(UC)是电力系统运营商的基本任务，需根据预测的节点净需求确定发电机状态和功率分配。可再生能源和负荷预测固有的不确定性要求使用不确定性优化技术寻找更具韧性和可靠性的UC解决方案。然而，此类专用优化的求解程序可能不同于确定性UC。原始的约束筛选方法在此类情形下可能不可靠且低效。因此，本文设计了一种针对预测不确定性的新型筛选方法。该方法可纳入机会约束和鲁棒形式的不确定性，显著减少UC实例规模，通过筛选非约束约束。为进一步提高筛选效率，我们利用多参数编程理论将筛选模型的底层优化问题转化为分段仿射函数。进一步发展了多区域筛选方法以处理大规模问题的计算不可行性问题。我们在各种UC配置和不确定性情形下验证了所提方法的性能。实验结果表明，我们的鲁棒筛选程序可保证更好的可行性，而机会约束筛选可产生更高效的简化模型。使用所提方法后，单个支路流量约束的平均筛选时间可加快71.2倍至131.3倍。