【摘 要】
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由于风电具有很强的波动性和不确定性,为机组组合(Unit Commitment,UC)问题带来许多问题和挑战。因此,提出了一种基于优化Kriging代理模型的场景分析法来处理风电的不确定性
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院,上海市智能电网需求响应重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目资助(51607111),上海市科委科研计划项目资助(19DZ1205700)
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由于风电具有很强的波动性和不确定性,为机组组合(Unit Commitment,UC)问题带来许多问题和挑战。因此,提出了一种基于优化Kriging代理模型的场景分析法来处理风电的不确定性。首先通过"预测箱"方法生成大量场景,然后由序列优化的Kriging代理模型估计各场景所对应的经济成本。同时,根据风电不确定性及运行成本对系统的影响,采用重要性采样法削减场景。通过考虑功率平衡和风电爬坡约束的随机机组组合(Stochastic UnitCommitment,SUC)模型验证了该方法的有
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