基于高斯过程仿真的随机经济调度不确定性量化
系统与控制
2019-09-23 v1 系统与控制
统计计算
摘要
电力系统中可再生能源渗透率的不断提高，使其被表示为随机过程，将传统的确定性经济调度问题转变为随机性问题。为解决这一随机经济调度问题，传统的蒙特卡罗方法对于中大型电力系统而言耗时过长。为克服此问题，本文提出一种新颖的基于高斯过程仿真器的方法，用于量化考虑风电渗透的随机经济调度中的不确定性。基于 Karhunen-Loève 展开获得的降维结果，构建了一个高斯过程仿真器。该代理模型使我们能够以可忽略的计算成本评估经济调度求解器在采样值上的表现，同时保持理想的精度。在 IEEE 118 节点系统上进行的仿真结果表明，与传统蒙特卡罗方法相比，所提方法具有优异的性能。
引用
@article{arxiv.1909.09266,
title = {Uncertainty Quantification in Stochastic Economic Dispatch using Gaussian Process Emulation},
author = {Zhixiong Hu and Yijun Xu and Mert Korkali and Xiao Chen and Lamine Mili and Charles H. Tong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.09266},
year = {2019}
}