考虑高维不确定性的热电联产虚拟电厂优化调度

基于狄利克雷过程混合模型和变分推断算法建立了风电出力-光伏出力-电负荷-热负荷高维数据驱动不确定模糊集，在此基础上提出了考虑高维不确定性的热电联产虚拟电厂(CHP-VPP)两阶段随机鲁棒优化调度策略。两阶段中第1和第2阶段分别以日前和实时市场收益最大为目标函数，考虑各机组运行、功率平衡、市场交易和网络结构等多种约束，开发了加速列与约束生成(AC&CG)算法来对此优化调度问题进行求解。结果表明：所提出的随机鲁棒优化方法实现了CHP-VPP经济性和鲁棒性的均衡；模糊集中不确定边界值与CHP-VPP总收益呈负相关，随着不确定边界值的增大，系统的总收益降低，鲁棒性增加。