不確定因素的輸電網(wǎng)隨機(jī)規(guī)劃模型發(fā)展趨勢(shì)
可再生能源出力的隨機(jī)性與間歇性、負(fù)荷預(yù)測(cè)的誤差以及輸變電設(shè)備隨機(jī)故障等,使電力系統(tǒng)面臨復(fù)雜的不確定性。如何在規(guī)劃階段模擬這些隨機(jī)因素,提高規(guī)劃方案的可操作性,是電網(wǎng)規(guī)劃亟需解決的問題。解決的問題輸
可再生能源出力的隨機(jī)性與間歇性、負(fù)荷預(yù)測(cè)的誤差以及輸變電設(shè)備隨機(jī)故障等,使電力系統(tǒng)面臨復(fù)雜的不確定性。如何在規(guī)劃階段模擬這些隨機(jī)因素,提高規(guī)劃方案的可操作性,是電網(wǎng)規(guī)劃亟需解決的問題。
解決的問題
輸電網(wǎng)規(guī)劃本質(zhì)是帶有一系列邊界約束的優(yōu)化過程,通過隨機(jī)變量表征系統(tǒng)中的不確定因素,隨機(jī)優(yōu)化理論在電力系統(tǒng)規(guī)劃中得到廣泛應(yīng)用。本文從不確定因素的處理方式入手,歸納總結(jié)了現(xiàn)有文獻(xiàn)中涉及隨機(jī)優(yōu)化理論的輸電網(wǎng)規(guī)劃模型,分析了各類模型的優(yōu)缺點(diǎn),并提出了改進(jìn)方向,以期為考慮不確定因素的輸電網(wǎng)規(guī)劃提供參考。重點(diǎn)內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
綜合考慮電力系統(tǒng)中不確定因素對(duì)輸電網(wǎng)規(guī)劃的影響,系統(tǒng)地梳理了基于隨機(jī)優(yōu)化理論的輸電網(wǎng)規(guī)劃模型及求解方法。首先介紹輸電網(wǎng)規(guī)劃的一般數(shù)學(xué)模型,在此基礎(chǔ)上闡述隨機(jī)優(yōu)化理論在處理不確定因素方面的應(yīng)用,然后分析了期望值、多場(chǎng)景及機(jī)會(huì)約束模型,并總結(jié)各類模型優(yōu)缺點(diǎn),在現(xiàn)有研究成果基礎(chǔ)上提出了模型改進(jìn)方向。最后,結(jié)合目前研究現(xiàn)狀及電網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì),提出了未來輸電網(wǎng)規(guī)劃中亟需解決的問題。
結(jié)論
以可再生能源出力、負(fù)荷波動(dòng)、輸變電設(shè)備隨機(jī)故障等為代表的不確定因素從根本上改變了傳統(tǒng)確定性電網(wǎng)規(guī)劃的建模思路。本文從隨機(jī)因素的建模角度入手,對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)中涉及不確定因素的輸電網(wǎng)隨機(jī)規(guī)劃模型進(jìn)行了綜述,并分析了各類模型的優(yōu)缺點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)。最后,針對(duì)當(dāng)前及未來電力系統(tǒng)的發(fā)展方向,總結(jié)了亟待解決的問題:1)未來含高比例可再生能源的電網(wǎng)規(guī)劃模型,電力電量平衡中如何考慮可再生能源的出力及其相關(guān)性,如何協(xié)調(diào)配置具有快速爬坡能力的調(diào)峰、調(diào)頻機(jī)組;2)如何協(xié)調(diào)交通信息網(wǎng)、天然氣網(wǎng)絡(luò)等與電網(wǎng)的協(xié)調(diào)規(guī)劃;3)考慮輸電方式的互聯(lián)電網(wǎng)間聯(lián)絡(luò)線規(guī)劃;4)電力市場(chǎng)環(huán)境下,投資策略、設(shè)備價(jià)格以及大用戶對(duì)供電企業(yè)選擇的不確定性在電網(wǎng)規(guī)劃中建模;5)在新背景下的輸電網(wǎng)規(guī)劃方案評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究與完善。
后續(xù)研究
對(duì)于期望值模型,如何在模型中計(jì)及標(biāo)準(zhǔn)差,進(jìn)而將風(fēng)險(xiǎn)控制考慮在內(nèi),值得研究;多場(chǎng)景模型中,如何定義削減指標(biāo)進(jìn)行場(chǎng)景削減,快速判定典型場(chǎng)景仍然是研究的難點(diǎn)和重點(diǎn);分布式魯棒優(yōu)化凸近似機(jī)會(huì)約束時(shí),得到的解會(huì)過于保守,通過研究降低凸近似保守性的策略,提高解的質(zhì)量,對(duì)于機(jī)會(huì)約束的廣泛應(yīng)用具有很好的促進(jìn)作用。
原標(biāo)題:不確定因素的輸電網(wǎng)隨機(jī)規(guī)劃模型發(fā)展趨勢(shì)
責(zé)任編輯:lixin
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