本文選題：魯棒優(yōu)化 + 輕魯棒優(yōu)化　； 參考：《中國電機工程學報》2016年13期

【摘要】：輕魯棒優(yōu)化模型是改善魯棒優(yōu)化模型保守性的一種方法,但該模型還存在無法獨立求解、計算量較大、不能保證保守性一定改善、約束可能過度違背、不適于對右側不確定問題進行建模等缺點。針對上述問題,提出一種適用于右側不確定問題的改進輕魯棒優(yōu)化(improved light robust,ILR)模型,并以命題的形式證明了其在保守性改善方面的有效性;然后基于排序截斷法,進一步推導出ILR模型在預算不確定集下的線性對應式,并以命題的形式證明線性對應式與原魯棒約束的等價性;該線性對應式因保持了模型的線性特點,而可直接采用線性方法進行求解,相應提高了求解效率。算例證明了所提方法的有效性。該文研究工作促進了魯棒優(yōu)化理論的發(fā)展,并為電力系統(tǒng)機組組合等實際優(yōu)化問題的進一步研究及發(fā)展奠定了理論基礎。
[Abstract]:The light robust optimization model is a method to improve the conservatism of the robust optimization model. However, the model can not be solved independently and has a large amount of computation, which can not guarantee the conservatism to be improved, and the constraints may be violated excessively. Is not suitable for the right side of the uncertain problem modeling and other shortcomings. In order to solve the above problems, an improved lightweight robust optimal light robust ILR model is proposed for the right uncertain problems, and its effectiveness in conservative improvement is proved in the form of propositions, and then based on the ranking truncation method, Furthermore, the linear correspondence of ILR model under the uncertain set of budget is deduced, and the equivalence between the linear correspondence and the original robust constraint is proved in the form of propositions, and the linear correspondence factor preserves the linear characteristic of the model. The linear method can be directly used to solve the problem, and the efficiency of the solution can be improved accordingly. An example is given to show the effectiveness of the proposed method. The research work in this paper promotes the development of robust optimization theory and lays a theoretical foundation for the further research and development of practical optimization problems such as power system unit commitment.
【作者單位】： 智能電網(wǎng)教育部重點實驗室(天津大學);同濟大學電子與信息工程學院;中國電力科學研究院;國網(wǎng)天津市電力公司;
【分類號】：TM73

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本文編號：1800255