面向光伏集群扩展规划的两阶段分布鲁棒优化

• Published in: 华南理工大学学报（自然科学版） Vol. 52; no. 9; pp. 1 - 11
• Main Authors: 曾君, 王天伦, 黄智鹏, 张轩
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 广东电网有限责任公司 电力科学研究院,广东 广州 510080%华南理工大学 电力学院,广东 广州 510640 01.09.2024; 华南理工大学 电力学院,广东 广州 510640%华南理工大学 电力学院,广东 广州 510640; 中国南方电网有限责任公司 北京分公司,北京 100020
• Subjects: 列与约束生成算法; photovoltaic cluster; column and constraints generation algorithm; extreme scenario; Wasserstein距离; 极限场景; Wasserstein distance; 光伏集群; 分布鲁棒优划; distributional robust optimization
• ISSN: 1000-565X
• DOI: 10.12141/j.issn.1000-565X.240117

TM715; 随着双碳目标的深入推进,可再生能源的渗透率逐年攀升,其消纳问题备受关注.分布式可再生能源集群是一种消纳可再生能源的新模式,在规划时需要着重考虑源荷不确定性的影响.以分布式光伏集群新增光伏并网规划为背景,计及源荷的不确定性,提出了一种基于两阶段分布鲁棒优化的光伏集群扩展规划方法.考虑规划阶段和运行阶段侧重的不同,建立了以年等值成本最小为目标、考虑机组出力约束和电网承载能力的两阶段分布鲁棒优化模型.为了提高计算效率,结合K-means聚类和极限场景法对区域分布式光伏和随机负荷的历史数据进行削减和修正,并基于修正后的场景集构造了基于Wasserstein距离的概率分布模糊集.接着采用列和约束生成算法将建立的两阶段分布鲁棒优化模型分解为主问题和子问题,通过主问题和子问题的迭代进行求解,进一步提高了求解效率.其中,为实现子问题的求解,引入了拉格朗日对偶法将子问题转化为确定性优化问题.最后,以某分布式光伏集群为例开展算例分析,结果表明:所提的基于两阶段分布鲁棒优化的光伏集群扩展规划方法可以有效协调规划运行方案的经济性和鲁棒性,根据历史场景集的大小和可靠程度可以灵活调整模型控制参数以满足多种工程应用场景下对可靠性和经济性的不同需求.