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Security-Constrained Multi-Stage Robust Dynamic Economic Dispatch with Bulk Storage
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AI
DOI：10.3390/en18051073.png)
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摘要
En 中文
随着风能渗透率的持续增加，运营商面临的主要挑战是如何在未来对传统发电和储能等灵活资源进行调度，以在多重不确定性条件下确保电网的安全稳定运行。本文提出了一种含储能的安全约束多阶段鲁棒动态经济调度模型（SMRDEDS），以应对风电输出和N-1故障的多重不确定性。与传统的两阶段鲁棒动态经济调度模型相比，所提出的多阶段调度模型能够随着时间推移逐步揭示不确定性，并产生顺序化的运行决策。此外，本文提出了一种结合两阶段Benders分解和松弛近似-鲁棒对偶动态规划（RA-RDDP）的方法，以处理由于大规模故障后约束导致的计算问题，以及随机对偶动态规划（SDDP）算法的收敛问题。首先，应用两阶段Benders分解算法将SMRDEDS模型松弛为主问题与子问题。主问题确定发电机输出和储能充放电策略，子问题确定总发电及储能备用容量以覆盖所有发电机N-1故障。其次，提出松弛近似-RDDP算法求解多阶段框架问题。与传统的SDDP算法和RDDP算法相比，所提出的RA-RDDP算法采用内松弛近似和外近似方法来逼近未来成本函数的上界和下界，从而克服了传统SDDP算法的收敛问题及RDDP算法的求解效率问题。本文在IEEE-3节点、IEEE-118节点及德国电力系统上测试了所提出的算法，仿真结果验证了所提模型和算法的有效性。
Keyword:
dynamic economic dispatch
energy storage
N-1 contingency
relaxed approximation robust dual dynamic programming (RA-RDDP)
two-stage Benders' decomposition
期刊
IF:
3.2
论文数:
1.6W
被引数:
14.2W
机构
引用论文
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