考虑尾流效应与内生不确定性的并网风电与储能容量配置：一种分布鲁棒方法

风电作为一种绿色能源资源，在全球范围内快速增长，同时配套储能系统(ESSs)以平抑其波动性。风电发电与储能系统的容量配置已成为一个亟待解决的重要问题。风电场中的尾流效应会导致风速亏缺以及下游风机发电功率下降，然而这一问题在电力系统容量配置中却很少被考虑。本文提出了一个双目标分布鲁棒优化(DRO)模型，在考虑尾流效应的情况下确定风电发电与储能系统的容量。基于 Wasserstein 度量建立了一个模糊集来刻画风电与负荷需求的不确定性。特别地，风电不确定性受到第一阶段所确定的风电发电容量的影响，因此所提模型是一个具有内生不确定性(或决策依赖不确定性)的 DRO 问题。为求解该模型，开发了一种基于最小 Lipschitz 常数的随机规划近似方法，将 DRO 模型转化为线性规划。随后，构建了一个嵌入最小 Lipschitz 常数评估方法的迭代算法。案例研究证明了考虑尾流效应的必要性以及所提方法的有效性。