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A Distributed Stochastic Optimization Scheduling Method Using Diffusion-TS Generated Scenario for Integrated Energy System
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AI
DOI：10.3390/en19071763.png)
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摘要
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综合能源系统（IESs）的最优调度受到供需两侧不确定性的显著影响。为建模风能不确定性并将其嵌入调度决策过程，本文提出了一种基于扩散-TS（Diffusion-TS）场景生成的分布式随机调度方法。首先，开发了一种条件扩散-TS模型，用于从日前预测生成高保真风能场景，并引入温度参数以平衡场景多样性与保真度。其次，建立了含机会约束的分布式随机调度框架，其中将概率约束重构为混合整数线性规划问题，以应对源荷波动同时保护子系统隐私。第三，采用块坐标下降法将系统分解为制冷、供热和电力子问题进行迭代求解。案例研究结果表明，生成场景的平均CRPS为162.16 MW，比确定性预测基准低34%。分布式确定性调度的总成本比集中式确定性调度高2.8%，而分布式随机调度的总成本比分布式确定性调度高53.1%，反映了不确定性感知调度带来的额外经济成本。与传统的LHS-Kmeans方法相比，扩散-TS生成的场景更接近实际风能输出。尽管调度成本更高，但获得的调度结果更符合实际风能条件。总体而言，所提出的方法为不确定环境下IESs的安全经济运行提供了实用的技术路线。
Keyword:
Diffusion-TS
generative diffusion model
deep learning
BCD optimization algorithm
scenario generation
chance-constrained programming
期刊
IF:
3.2
论文数:
1.5W
被引数:
14.2W
机构
引用论文
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