不确定性环境下数据驱动的电力系统优化调度方法综述

随着可再生能源大规模并网,电力系统运行的不确定性显著增加,考虑不确定性因素的调度方法逐渐得到重视。另一方面,建立准确的不确定性因素模型是求解优化问题的前提与关键,可再生能源出力具有复杂的不确定性,其发电数据为随机调度提供了科学的数据支撑。文中总结了不确定性环境下数据驱动的电力系统调度的理论方法以及应用场景。首先,总结了传统随机优化调度中数据驱动的随机变量建模方法。其次,介绍了鲁棒优化调度中数据驱动的不确定性集合建模方法。然后,针对随机优化中不确定性因素建模不准确以及鲁棒优化结果较为保守的问题,重点阐述了基于数据驱动分布鲁棒的电力系统优化调度理论与方法,梳理了随机变量的概率分布模糊集构建方法和分布鲁棒优化的模型构建及求解算法。最后,对数据驱动的电力系统调度未来的研究工作进行了展望。     

能源转型背景下电力系统不确定性及应对方法综述

在可再生能源迅速发展、能源结构低碳化转型的背景下,电力系统正由确定性系统向强随机性系统转变,在电力系统分析、规划与运行等各个领域出现了各类应对不确定性的方法与手段。文中分别从不确定性因素建模、不确定性因素影响评估、不确定性环境下决策以及不确定性平抑措施等4个方面,总结已有成果、阐述研究难点、探讨该领域的未来研究方向。指出多学科交叉与融合是不确定性分析方法的发展方向,在广义范围内实现能源平衡是应对不确定性因素的重要手段。