在分布鲁棒最优潮流中嵌入风电场间的依赖关系
最优化与控制
2022-11-11 v4 系统与控制
系统与控制
摘要
可再生能源在发电结构中所占比例的上升伴随着电力供应不确定性的增加。近年来，分布鲁棒优化因其在不确定性下做出知情决策且对分布信息的误表示（例如来自概率预测）具有鲁棒性而受到显著关注。这是通过引入一个模糊集来实现的，该模糊集描述了所有不确定参数经验分布的潜在偏差。然而，该集合通常忽略了不确定性的内在依赖关系，例如依赖于天气的能源的空间依赖性。本文超越现有最先进模型，通过在这种模糊集的定义中嵌入此类依赖关系。特别地，我们提出了一种新的基于 copula 的模糊集，其旨在捕捉任何类型的依赖关系。所得问题被重新表述为一个锥规划，并保持通用性，从而可应用于电力系统中任何不确定性下的决策问题。鉴于最优潮流（OPF）问题作为主要潜在应用之一，我们展示了所提出的分布鲁棒模型在以下方面的性能：i) 用于网状输电系统的 DC-OPF 问题，以及 ii) 用于辐射状配电系统的基于 LinDistFlow 近似的 AC-OPF 问题。
引用
@article{arxiv.2104.08101,
title = {Embedding Dependencies Between Wind Farms in Distributionally Robust Optimal Power Flow},
author = {Adriano Arrigo and Jalal Kazempour and Zacharie De Grève and Jean-François Toubeau and François Vallée},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.08101},
year = {2022}
}