利用两阶段自适应鲁棒优化进行功率灵活性聚合
系统与控制
2021-03-22 v2 系统与控制
摘要
自适应鲁棒优化（ARO）是一种处理优化问题中参数不确定性的知名技术。虽然 ARO 框架实际上可被借用来解决一些无不确定参数的特殊问题，例如本文所研究的功率灵活性聚合问题。为有效利用海量分布式能源（DERs）的显著灵活性，对配电系统执行功率灵活性聚合以计算一段时间内变电站交换功率的可行域。基于两阶段 ARO，本文提出一种聚合系统级多时段功率灵活性的新方法，考虑了异构 DER 设施、网络运行约束以及不平衡功率流模型。该方法适用于仅聚合有功（或无功）功率，以及联合有功-无功功率域。相应地，开发了具有两阶段优化的两个功率聚合模型：一个侧重于聚合有功功率并计算其多时段最优可行区间，另一个求解聚合有功-无功功率的最优椭圆可行域。通过利用 ARO 技术，所获得可行域的分解可行性在最优性下得到保证。在一个具有 126 个多相节点的真实配电馈线上的数值仿真证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2005.03768,
title = {Leveraging Two-Stage Adaptive Robust Optimization for Power Flexibility Aggregation},
author = {Xin Chen and Na Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.03768},
year = {2021}
}
备注
12 Pages