智能配电网的双时间尺度随机调度

智能配电网应高效整合随机性可再生资源，同时实现电压调节。能量管理方案的设计具有挑战性，原因之一是能量管理是一个多阶段问题，其中决策并非全部在同一时间尺度上做出，且必须考虑实时运行期间的变异性。本文考虑了智能配电网中慢速和快速时间尺度控制的联合调度。变电站电压、与主网交换的能量以及小型柴油发电机的发电计划需在慢时间尺度上决定；而最优光伏逆变器设定点则需更频繁地确定。虽然逆变器和较宽松的电压调节限制始终施加，但更严格的母线电压约束则按平均值或概率强制执行，从而实现更高效的可再生能源整合。在将两阶段电网调度重新表述为随机凸-凹问题后，提出了两种无分布方案。一种平均调度算法通过一系列凸二次规划可证明地收敛到最优两阶段决策。其非凸概率替代方案涉及求解两个略有不同的凸问题，并通过数值实验显示收敛。在真实世界配电馈线上的数值测试验证了这两种新颖的数据驱动方案相较于竞争方案均能产生更低的成本。