微电网多目标随机动态优化调度算法

针对含风光发电和储能电池的微电网多目标随机动态优化调度问题,建立以微电源总运行费用和系统总网损为目标函数,同时以多个蓄电池剩余电量的和作为资源存储量的微电网多目标随机型存储模型。模型中采用交流潮流模型准确描述配电线路的传输功率安全约束,并考虑了各种分布式电源的电压无功特性。结合自适应加权和法(AWS)和近似动态规划法(ADP)求解多目标随机动态优化调度问题,先采用AWS法将多目标随机动态优化模型转化为一系列单目标随机动态优化模型,再采用ADP的近似值函数迭代算法实现对单目标随机动态优化模型的逐时段递推解耦求解,并通过对AWS法中分割段新增Pareto点对应权值的调整以得到均匀分布的Pareto前沿。通过某一实际微电网的算例仿真,证明了所提出模型与算法的正确性和有效性。     

高渗透光伏接入下基于近似值函数的主动配电网鲁棒优化

针对高渗透率光伏接入下主动配电网(ADN)运行优化的不确定性问题,提出了一种基于近似值函数的自适应鲁棒优化方法。该方法考虑光伏出力的随机特性和系统运行的鲁棒性,通过自适应鲁棒优化保证系统安全运行,同时最小化运行成本。首先,建立考虑多种可调装置的ADN运行优化模型,并通过凸优化技术将该模型转化为混合整数二阶锥优化模型。然后,利用近似动态规划的值函数思想构造ADN时段解耦的自适应鲁棒优化模型,通过逐次投影近似算法进行近似值函数参数训练。最后,采用列与限制生成算法实现模型的鲁棒逐时段递推求解。对IEEE 33节点和PGE69节点系统进行算例分析,并与确定性优化、近似动态规划和两阶段鲁棒优化方法进行对比,验证了所提方法的可行性和有效性。