基于数据驱动自适应鲁棒优化的电-热耦合系统协同调度OACSTPCD
随着电-热系统的紧密耦合,电-热联合调度已成为当前研究的热点。通过挖掘供热系统在源、网、荷侧的灵活性,为电力系统的风电消纳提供了额外空间。然而,可用的风电出力难以准确预测,且其相应的概率分布无法事先获取,而鲁棒调度又过于保守。为了解决这一问题,提出一种基于数据驱动的电-热耦合系统自适应鲁棒调度方法。该方法结合随机规划和鲁棒优化的优势,利用历史数据模拟最坏的概率分布场景,实现了经济性和保守性的平衡。通过在包含6节点电网和6节点热网的耦合系统进行仿真…查看全部>>
杜源;薛屹洵;常馨月;苏珈;孙宏斌
太原理工大学煤电清洁控制教育部重点实验室,太原030024太原理工大学煤电清洁控制教育部重点实验室,太原030024太原理工大学煤电清洁控制教育部重点实验室,太原030024太原理工大学煤电清洁控制教育部重点实验室,太原030024太原理工大学煤电清洁控制教育部重点实验室,太原030024 清华大学电机系,北京100084
动力与电气工程
电热耦合系统鲁棒调度数据驱动不确定性
《电力需求侧管理》 2024 (5)
P.9-14,6
国家自然科学基金项目(52307131)。
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