本文選題：電網(wǎng)規(guī)劃 + 多階段隨機規(guī)劃�。� 參考：《電網(wǎng)技術》2017年11期

【摘要】：為解決電網(wǎng)規(guī)劃決策中節(jié)點注入功率不確定性的問題,該文提出了一種新的多階段隨機優(yōu)化模型。首先根據(jù)節(jié)點注入不確定性建立隨機變量的多階段場景樹模型,進而建立多階段隨機規(guī)劃模型,其中該模型中多階段投資的順序實現(xiàn)過程需保證當前的決策不與未來的隨機因素和決策量相關,即在模型中考慮"非預期性"約束條件。采用一個簡單6節(jié)點測試系統(tǒng),詳細分析并與傳統(tǒng)方法進行了對比,結果表明所提方法能夠有效降低電網(wǎng)投資的總成本(包括投資成本和運行成本),同時所提出的多階段隨機規(guī)劃方法更加靈活,能夠根據(jù)未來的不確定性隨機應對。特別地,隨著電網(wǎng)設備投資備用的增加,文中方法能夠節(jié)約更多的成本。
[Abstract]:In order to solve the problem of nodal injection power uncertainty in power network planning decision, a new multi-stage stochastic optimization model is proposed in this paper. Firstly, the multi-stage scenario tree model of random variables is established according to the nodal injection uncertainty, and then the multi-stage stochastic programming model is established. The sequential realization process of multi-stage investment in the model should ensure that the current decision is not related to the future random factors and decision quantities, that is to say, the "unexpected" constraint condition is considered in the model. A simple 6-bus test system is used to analyze and compare with the traditional method in detail. The results show that the proposed method can effectively reduce the total cost of grid investment (including investment cost and operation cost), and the proposed multi-stage stochastic programming method is more flexible and can be dealt with randomly according to the uncertainty in the future. In particular, with the increase of reserve investment in power grid equipment, the method can save more cost.
【作者單位】： 電力設備電氣絕緣國家重點實驗室(西安交通大學電氣工程學院);
【基金】：國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFB0901904) 國家自然科學基金青年基金項目(51607137) 中國博士后基金項目(2015M580847) 陜西省自然科學基金青年基金項目(2016JQ5015)~~
【分類號】：TM743

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