面向源-负荷不确定性的联合机组维护与机组配置的两阶段自适应鲁棒优化模型

机组维护与机组配置是电力系统运行中两个关键且相互关联的方面，两者都面临着协调工作以提升可靠性和经济性的挑战。在随着可再生能源和灵活负荷（如风力发电和电动汽车）向电力系统不断集成的背景下，这一挑战日益凸显，系统中存在高度不确定性。为此，本文发展了一种用于机组维护与机组配置策略的两阶段自适应鲁棒优化模型。第一阶段聚焦于决定机组维护与机组配置的联合决策，而第二阶段则针对风力出力和负荷需求的最坏情形情境下的经济调度。随后提出了一种实用的求解方法，以高效求解该模型，该方法将不精确列生成约束生成算法与外逼近方法相结合。最后基于RTS-79测试系统展示了所提方法的经济可行性和适应性。