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    基于分布魯棒優(yōu)化的工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)日前經(jīng)濟調(diào)度

    2021-08-31 09:21:34曹金聲薛峰程小華
    廣東電力 2021年8期
    關(guān)鍵詞:交直流魯棒工業(yè)園區(qū)

    曹金聲,薛峰,程小華

    (1.華南理工大學(xué) 電力學(xué)院,廣東 廣州 510641;2.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司東莞供電局,廣東 東莞 523009)

    工業(yè)園區(qū)是我國推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的主要載體,調(diào)整工業(yè)定位,加快推進(jìn)工業(yè)現(xiàn)代化是我國“十四五”時期的重點規(guī)劃內(nèi)容[1]。傳統(tǒng)工業(yè)園區(qū)采用交流配電系統(tǒng)結(jié)構(gòu),在分布式電源與各類交直流負(fù)載大量接入的背景下,傳統(tǒng)工業(yè)園區(qū)面臨源荷不確定度高、交直流能量轉(zhuǎn)換效率低、配電靈活性差等問題[2-3]。隨著電力電子技術(shù)的發(fā)展,電力電子變壓器(power electronic transformer,PET)憑借其多端口、多級聯(lián)、多流向、多形態(tài)的優(yōu)勢得到了廣泛應(yīng)用[4-7]。文獻(xiàn)[5]提出了基于PET集群的交直流混合配電系統(tǒng),該系統(tǒng)不僅可以靈活實現(xiàn)不同等級的交直流電壓轉(zhuǎn)換,還可以實現(xiàn)電能質(zhì)量治理、故障穿越等功能。此外,單臺PET帶源荷自主運行為一個“集”,將2臺或2臺以上PET進(jìn)行能量端口組合稱為集群,集群結(jié)構(gòu)可以提高交直流混合配電系統(tǒng)的供電可靠性與靈活性。因此,基于PET集群的交直流混合配電系統(tǒng)符合工業(yè)園區(qū)的發(fā)展方向,能夠解決工業(yè)園區(qū)能量轉(zhuǎn)換效率低的問題,然而該配電系統(tǒng)的源荷不確定性問題尚待進(jìn)一步研究。

    工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)包含大量光伏發(fā)電單元,且各類負(fù)荷變化量明顯,具有較強的源荷不確定性,園區(qū)微電網(wǎng)的潮流分布與運行優(yōu)化都受這些不確定量的影響,處理不當(dāng)可能會出現(xiàn)電壓失穩(wěn)、頻率失調(diào)等安全隱患,造成嚴(yán)重的經(jīng)濟損失,因此在工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)運行優(yōu)化時有必要考慮源荷不確定性帶來的影響。針對交直流混合配電系統(tǒng)的不確定優(yōu)化問題,現(xiàn)有研究主要分為隨機優(yōu)化、魯棒優(yōu)化和分布魯棒優(yōu)化。文獻(xiàn)[8]采用隨機優(yōu)化,綜合考慮源荷不確定性,研究交直流混合微電網(wǎng)雙層源荷協(xié)調(diào)優(yōu)化模型;文獻(xiàn)[9]采用場景分析法模擬源荷的不確定性,研究日前與日內(nèi)隨機優(yōu)化調(diào)度模型。隨機優(yōu)化需要假定隨機變量的概率分布,但假定的概率分布不能反映實際過程中的準(zhǔn)確概率信息,計算結(jié)果誤差較大。文獻(xiàn)[10]針對源荷不確定性,提出基于交直流混合配電網(wǎng)的兩階段優(yōu)化調(diào)度模型,利用列約束生成法得到魯棒調(diào)度方案。魯棒優(yōu)化利用隨機變量的邊界信息,在隨機變量處于最差的情況下進(jìn)行優(yōu)化[11],解決了隨機優(yōu)化主觀性較強的問題,但是魯棒優(yōu)化結(jié)果偏保守,經(jīng)濟效益不高。近年來隨著微電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展,大量歷史數(shù)據(jù)得以記錄與應(yīng)用[12],數(shù)據(jù)驅(qū)動下的分布魯棒優(yōu)化得到了快速發(fā)展。分布魯棒優(yōu)化采用歷史數(shù)據(jù)建立隨機變量的不確定集合,既充分利用了不確定量的統(tǒng)計分布信息,又避免了傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化保守性過高的問題。文獻(xiàn)[13]利用范數(shù)距離構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的分布魯棒不確定集,研究考慮風(fēng)電不確定性的交直流混合配電網(wǎng)分布式優(yōu)化模型。然而,基于范數(shù)距離的分布魯棒優(yōu)化問題規(guī)模較大,求解效率偏低[14]。除了利用范數(shù)距離以外,還可以利用矩不確定性和概率密度建立分布魯棒優(yōu)化模型,其中基于矩不確定性的分布魯棒優(yōu)化具有統(tǒng)計矩易獲取、樣本外表現(xiàn)性較好的特點,在多能互補[15]、機組組合[16-17]、電力調(diào)度[18-21]等方面得到了廣泛應(yīng)用,但是在交直流混合配電系統(tǒng)中,尚未見到該方法的應(yīng)用。工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)具備完善的微電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng),便于收集負(fù)荷與分布式能源的歷史數(shù)據(jù),針對工業(yè)園區(qū)源荷不確定性問題,采用基于矩不確定性的分布魯棒優(yōu)化可以充分考慮隨機變量的分布特性,便于計算,具有一定的可行性。

    本文以基于PET的工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)為研究對象,分析源荷不確定性下的日前經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度問題。首先分析工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu),對PET的集群結(jié)構(gòu)進(jìn)行說明;其次,構(gòu)造工業(yè)園區(qū)光伏與負(fù)荷的矩不確定集合,建立工業(yè)園區(qū)經(jīng)濟調(diào)度問題的具體模型;最后,通過典型場景與檢修工況的分析,以及與其他優(yōu)化方法的對比,驗證分布魯棒優(yōu)化在工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度問題中的有效性。

    1 工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    本文中工業(yè)園區(qū)采用國內(nèi)第一套基于PET集群的交直流混合配電系統(tǒng)[5],如圖1所示。工業(yè)園區(qū)采用2臺1 MW PET進(jìn)行能量轉(zhuǎn)換,每臺PET有4個端口,分別是10 kV交流端口、380 V交流端口、10 kV直流端口和±375 V直流端口,可以實現(xiàn)多等級之間的交直流電壓轉(zhuǎn)換。工業(yè)園區(qū)接入了分布式可再生能源、儲能設(shè)備和各種不同的負(fù)載設(shè)備,工業(yè)園區(qū)的直流負(fù)荷包含1 MW(2×500 kW)的UPS老化試驗設(shè)備、120 kW(2×60 kW)的直流充電樁、34 kW的空調(diào)照明與10 kW的IT機柜,交流負(fù)荷包含480 kW的廠房負(fù)載,分布式可再生能源包含光伏發(fā)電設(shè)備,其裝機容量(峰瓦)為1 146 kW,鉛碳儲能電池容量為1.2 MWh,額定功率為160 kW,工業(yè)園區(qū)配電系統(tǒng)由10 kV交流母線接入電網(wǎng)。

    圖1 工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    PET是工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備,可以實現(xiàn)不同等級交直流電壓的轉(zhuǎn)換,PET具有“四多”功能:①多端口——端口數(shù)量多,分別為10 kV直流、±375 V直流、10 kV交流、380 V交流端口;②多級聯(lián)——內(nèi)部為多個變流單元的串并聯(lián)組合的結(jié)構(gòu),外部表現(xiàn)為端口容量可根據(jù)實際需要進(jìn)行擴充;③多流向——任意2個端口之間可以實現(xiàn)能量流通;④多形態(tài)——能量可以雙向流動,同時可實現(xiàn)電能質(zhì)量控制等多種功能。此外,PET還具備無功補償?shù)墓δ?,因此工業(yè)園區(qū)系統(tǒng)中不需要額外的無功補償裝置。每臺PET帶源荷自主運行為一個集,2臺PET通過各電壓等級的母線連接,互為備用,形成集群結(jié)構(gòu),在系統(tǒng)正常運行時,可以實現(xiàn)能量端口組合與主動協(xié)調(diào)控制等功能,當(dāng)其中一臺PET出現(xiàn)端口故障甚至整機停運時,對應(yīng)母線的功率傳輸完全由另一臺PET承擔(dān),從而保證工業(yè)園區(qū)配電系統(tǒng)的正常運行。

    2 日前經(jīng)濟調(diào)度模型

    2.1 工業(yè)園區(qū)源荷不確定集合

    工業(yè)園區(qū)中的隨機變量主要包括光伏出力、廠房交流負(fù)載、工業(yè)類直流負(fù)載與直流充電樁負(fù)載:光伏出力易受天氣變化影響;廠房交流負(fù)載與工業(yè)類直流負(fù)載均為工業(yè)負(fù)荷,其隨訂單量的變化而變化;直流充電樁負(fù)載受用戶行為影響較大。上述變量均無法實現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測,在進(jìn)行工業(yè)園區(qū)優(yōu)化調(diào)度時,構(gòu)建合理的不確定集合尤為重要。考慮到工業(yè)園區(qū)具備成熟的微電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng),記錄了大量的歷史運行數(shù)據(jù),利用歷史數(shù)據(jù)的一階矩和二階矩信息,可以構(gòu)造如下的矩不確定集合D[15]:

    (1)

    式中:M為可測空間上所有概率測量的集合;S為包含隨機變量的凸集;ξ為隨機變量,本文中隨機變量指光伏出力、廠房交流負(fù)載、工業(yè)類直流負(fù)載與直流充電樁負(fù)載;fξ為隨機變量ξ的矩信息;μ0和A0為隨機變量的均值與協(xié)方差矩陣;γ1、γ2為不確定集合的擾動水平參數(shù);P(*)表示事件發(fā)生的概率;E(*)表示數(shù)學(xué)期望。該集合第1行約束了隨機變量的取值范圍,第2、3行分別約束了隨機變量的一階矩和二階矩,故稱此集合為矩不確定集合。

    2.2 工業(yè)園區(qū)日前經(jīng)濟調(diào)度目標(biāo)函數(shù)

    工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)包含多種用電設(shè)備和供電設(shè)備,供應(yīng)側(cè)包括電網(wǎng)供電、光伏發(fā)電和儲能裝置,需求側(cè)包括廠房交流負(fù)載、工業(yè)類直流負(fù)載、辦公類直流負(fù)載和數(shù)據(jù)中心機柜,辦公類直流負(fù)載包括直流充電樁、直流負(fù)荷與直流照明。本文工業(yè)園區(qū)模型的目標(biāo)函數(shù)為最小化日前運行成本,即考慮源荷不確定性,當(dāng)fξ∈D時,在日前規(guī)劃儲能設(shè)備和PET端口功率的流向與大小,實現(xiàn)系統(tǒng)的最優(yōu)潮流,使日前運行成本達(dá)到最小。日前運行成本主要是購電成本,工業(yè)園區(qū)日前經(jīng)濟調(diào)度目標(biāo)函數(shù)為

    Csell(t)Psell(t)-CpvPpv(t)].

    (2)

    式中:t表示時段,以1 h為1個時段,1 d共24個時段;Fcost(t)為t時段的購電成本;Cbuy(t)、Pbuy(t)為t時段工業(yè)園區(qū)向主網(wǎng)購電的電價和電量;Csell(t)、Psell(t)為t時段工業(yè)園區(qū)向主網(wǎng)售電的電價和電量;Cpv、Ppv(t)為光伏發(fā)電的補貼價格和t時段的發(fā)電量。以上電價與光伏補貼價格均按工業(yè)園區(qū)實際情況計算。

    2.3 工業(yè)園區(qū)日前經(jīng)濟調(diào)度約束條件

    a)節(jié)點功率平衡約束為:

    (3)

    式中:Pi-in(t)、Qi-in(t)分別為節(jié)點i在t時段輸入的有功功率和無功功率;Pi-out(t)、Qi-out(t)分別為節(jié)點i在t時段輸出的有功功率和無功功率;Pi-loss(t)、Qi-loss(t)分別為節(jié)點i在t時段的損耗有功功率和無功功率。在本文中,只有位于交流線路的節(jié)點可以傳輸無功功率,而且工業(yè)園區(qū)的線路距離較短,包含大量高壓交直流線路,因此線路損耗較小,但是PET與變流器的損耗較為明顯,本文重點考慮后兩者,只有PET節(jié)點和變流器節(jié)點存在損耗功率。

    PET工作原理較為復(fù)雜,其功率損耗難以直接推導(dǎo),通過歷史數(shù)據(jù)分析,PET各端口損耗的平方可以用對應(yīng)端口功率的二次函數(shù)進(jìn)行擬合,即

    (4)

    式中:Pj-loss(t)為t時段第j臺PET各端口損耗;Pj(t)為t時段第j臺PET各端口功率;a、b、c為擬合系數(shù);下標(biāo)ACH、ACL、DCH、DCL分別代表10 kV交流端口、380 V交流端口、10 kV直流端口、±375 V直流端口,下同。

    同理,變流器損耗的平方也可以擬合為功率的二次函數(shù)形式。

    b)PET端口功率約束為:

    (5)

    式中:PACH-min、PACL-min、PDCH-min、PDCL-min為各端口允許功率下限;PACH-max、PACL-max、PDCH-max、PDCL-max為各端口允許功率上限。

    c)光伏發(fā)電出力約束為:

    0≤Ppv(t)≤Ppv-max.

    (6)

    式中:Ppv(t)為t時段光伏發(fā)電功率;Ppv-max為光伏發(fā)電最大功率。光伏發(fā)電裝置是零輸入單輸出元件,其輸出受自然資源影響,光伏發(fā)電功率不能超過最大限制功率。

    d)儲能裝置約束為:

    (7)

    式中:Pch(t)、Pdis(t)分別為t時段儲能裝置充放電功率;Pch-max、Pch-min分別為充電功率的上下限;Pdis-max、Pdis-min分別為放電功率的上下限;SOC(t)為t時段儲能設(shè)備的剩余電量,t=0表示上一日最末時段;SOC-max、SOC-min分別為儲能設(shè)備電量的上下限。

    e)PET無功補償約束為

    Qsvc-min≤Qj-svc(t)≤Qsvc-max.

    (8)

    式中:Qj-svc(t)為t時段第j臺PET提供的無功補償功率;Qsvc-max、Qsvc-min分別為無功補償功率的上下限。

    3 模型轉(zhuǎn)化

    3.1 PET端口損耗模型轉(zhuǎn)化

    PET端口損耗模型是二次函數(shù)模型,為了方便后續(xù)的凸優(yōu)化計算,本文將二次函數(shù)模型轉(zhuǎn)化為二階錐模型,以10 kV交流端口為例,根據(jù)式(4),推導(dǎo)過程為

    (9)

    同理,其他端口也進(jìn)行相應(yīng)轉(zhuǎn)化。得到的二階錐模型為

    (10)

    3.2 基于矩不確定性的分布魯棒模型轉(zhuǎn)化

    在目標(biāo)函數(shù)式(2)中,由于不確定量的隨機性,隨機變量的矩信息限制在矩不確定集合D中,因此該問題是半無限規(guī)劃問題,常規(guī)方法難以直接求解此類問題;因此,采用文獻(xiàn)[22]中的對偶方法,將原模型轉(zhuǎn)化為式(11),對偶轉(zhuǎn)化后的模型是含二階錐約束的半定規(guī)劃問題,可以采用商用求解器求解。

    (11)

    式中:rt、st∈R、Qt∈R2×2、qt∈R2×1均為轉(zhuǎn)化過程中產(chǎn)生的對偶變量;符號·表示Frobenius內(nèi)積。

    4 仿真驗證

    為了驗證本文模型與方法的有效性,利用MATLABR2018a進(jìn)行仿真,運用商用凸優(yōu)化求解器CVX并調(diào)用SDPT3求解該模型,所有操作均在Windows10系統(tǒng)、Intel Corei5 2.4 GHz CPU、8 GB RAM的計算機上實現(xiàn)。

    4.1 典型場景日前經(jīng)濟調(diào)度結(jié)果

    根據(jù)本文構(gòu)造的考慮源荷不確定性的工業(yè)園區(qū)日前經(jīng)濟調(diào)度模型,隨機生成一組光伏與工業(yè)負(fù)荷的典型場景,利用CVX進(jìn)行仿真,得到日前經(jīng)濟調(diào)度結(jié)果如圖2所示。

    圖2 工業(yè)園區(qū)典型場景經(jīng)濟調(diào)度結(jié)果

    圖2中儲能裝置的正負(fù)分別表示放電和充電過程,作為能量存儲單元,儲能裝置優(yōu)先在電量充裕、電價較低的時段充電,并在系統(tǒng)負(fù)荷量大時進(jìn)行放電,以降低系統(tǒng)總運行成本。在00:00至06:00時段,負(fù)荷量較小,且處于谷時電價,為了降低運行成本,系統(tǒng)優(yōu)先采用電網(wǎng)供電的方式;在06:00至08:00時段,光伏裝置開始發(fā)電,但由于系統(tǒng)中的負(fù)荷量依舊較小,溢出的發(fā)電量會優(yōu)先存儲在儲能裝置中;在08:00至12:00時段,系統(tǒng)負(fù)荷量開始逐漸增長,光伏發(fā)電逐漸不能滿足系統(tǒng)的需求,儲能裝置從充電狀態(tài)過渡到滿功率放電狀態(tài),電網(wǎng)供電量逐漸增長;在12:00至13:00時段,由于工業(yè)園區(qū)含有大量光伏發(fā)電裝置,光伏發(fā)電量較大,光伏照射情況良好,同時部分生產(chǎn)線停工,園區(qū)負(fù)荷減少,系統(tǒng)存在逆流情況,光伏裝置多余的發(fā)電量會向電網(wǎng)售出;在13:00至17:00時段,光伏發(fā)電量逐漸減少,電網(wǎng)供電量迅速上升;在17:00至24:00時段,光伏裝置停止工作,儲能裝置根據(jù)峰谷電價自行調(diào)節(jié)充放電狀態(tài),最終恢復(fù)至初始電量。通過該仿真可以得出,對于工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng),利用基于矩不確定性的分布魯棒優(yōu)化求解不確定問題是可行的,效果符合預(yù)期。

    4.2 不同優(yōu)化方法結(jié)果對比

    為了突出分布魯棒優(yōu)化在工業(yè)園區(qū)日前經(jīng)濟調(diào)度問題中的可行性與優(yōu)越性,本文隨機生成10組場景,分別采用分布魯棒優(yōu)化、傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化和確定性規(guī)劃進(jìn)行仿真對比,對比結(jié)果見表1。

    工業(yè)園區(qū)日前經(jīng)濟調(diào)度問題需要在日前進(jìn)行預(yù)先決策,確定性規(guī)劃是在隨機變量已知具體取值的前提條件下進(jìn)行優(yōu)化,而在實際情況中不可能預(yù)測隨機變量的準(zhǔn)確值,因此確定性規(guī)劃的結(jié)果僅供參考。傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化與分布魯棒優(yōu)化都是采用不確定集的形式描述隨機變量的取值,所以正常場景隨機變量的具體取值并不會影響這2種方法的日前決策結(jié)果,故10種隨機場景下兩者的日前總運行成本不會隨場景變化。從表1可以得出:傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化由于只考慮最極端的情況,其保守性較高,然而極端場景出現(xiàn)的概率很低,傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化經(jīng)濟性較差;分布魯棒優(yōu)化利用隨機變量的概率分布構(gòu)建矩不確定集,限制了隨機變量的統(tǒng)計分布信息,因此分布魯棒優(yōu)化的結(jié)果反映了多數(shù)情況下的較優(yōu)解,與確定性規(guī)劃結(jié)果差距較小,既具有一定的魯棒性,又不會過于保守。

    表1 不同優(yōu)化方法結(jié)果對比

    4.3 PET定期檢修時的日前經(jīng)濟調(diào)度

    PET定期檢修是保障配電系統(tǒng)穩(wěn)定運行的重要工作。為了保證工業(yè)園區(qū)負(fù)載的穩(wěn)定電力供應(yīng),2臺PET通過不同電壓等級的交直流母線形成集群結(jié)構(gòu),當(dāng)其中一臺變壓器定期檢修時,日前經(jīng)濟調(diào)度可以調(diào)整集群結(jié)構(gòu)下PET的端口功率,在保證系統(tǒng)所有負(fù)荷持續(xù)供電的前提下,提高運行經(jīng)濟性。下面分析PET定期檢修時端口功率的變化。

    a)檢修狀態(tài)1——09:00至10:00時段PET1 380 V AC端口檢修。

    正常工況與檢修狀態(tài)1工況下PET端口功率如圖3、圖4所示,端口功率流向通過箭頭表示,計及PET內(nèi)部損耗時,每臺PET可實現(xiàn)功率平衡。由于2臺PET性能指標(biāo)一致,正常工況下,2臺PET對應(yīng)端口功率值較為近似,工業(yè)園區(qū)系統(tǒng)處于“對稱”的運行狀態(tài);當(dāng)PET1 380 V AC端口進(jìn)行檢修時,該端口功率為0,其余端口處于正常運行狀態(tài),PET2實現(xiàn)負(fù)載轉(zhuǎn)移功能,PET2 380 V AC端口提高輸出功率,從而保證380 V AC母線上負(fù)載的穩(wěn)定功率供應(yīng)。在工業(yè)園區(qū)日前經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度下,2臺變壓器各端口功率重新分配,從而實現(xiàn)檢修狀態(tài)下的經(jīng)濟最優(yōu)。

    圖3 09:00至10:00時段正常工況下PET端口功率

    圖4 09:00至10:00時段檢修狀態(tài)1下PET端口功率

    b)檢修狀態(tài)2——16:00至17:00時段PET2整機檢修。

    正常工況與檢修狀態(tài)2下PET端口功率如圖5、圖6所示,端口功率流向通過箭頭表示,計及PET內(nèi)部損耗時,每臺PET可實現(xiàn)功率平衡。當(dāng)PET2進(jìn)行整機檢修時,該PET各端口功率為0,PET1實現(xiàn)負(fù)載轉(zhuǎn)移功能,PET1各端口提高輸出功率,保證各母線上負(fù)載的穩(wěn)定功率供應(yīng)??梢钥闯觯词蛊渲幸慌_PET進(jìn)行整機檢修維護(hù),由于工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)具備集群結(jié)構(gòu),仍然可以進(jìn)行日前經(jīng)濟調(diào)度,實現(xiàn)當(dāng)前狀況下的運行成本最優(yōu)。

    圖5 16:00至17:00時段正常工況下PET端口功率

    圖6 16:00至17:00時段檢修狀態(tài)2下PET端口功率

    5 結(jié)論

    本文以國內(nèi)首個基于PET的工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)為研究對象,針對工業(yè)園區(qū)光伏出力與負(fù)荷的不確定性問題,構(gòu)建基于分布魯棒優(yōu)化的矩不確定集,建立工業(yè)園區(qū)日前經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度模型,通過典型場景與檢修工況的仿真,以及與其他優(yōu)化方法的對比分析,驗證了該方法在工業(yè)園區(qū)日前經(jīng)濟優(yōu)化問題中的可行性與有效性。得到結(jié)論如下:

    a)工業(yè)園區(qū)交直流混合配電系統(tǒng)包含大量的光伏與負(fù)荷歷史數(shù)據(jù),利用歷史數(shù)據(jù)的一階矩和二階矩信息構(gòu)造矩不確定集合。該集合較傳統(tǒng)不確定集更為完善,可以反映隨機變量的數(shù)據(jù)分布信息,日前調(diào)度結(jié)果符合預(yù)期,適用于交直流混合配電系統(tǒng)。

    b)與傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化對比可知,分布魯棒優(yōu)化避免了保守性過高,大大減少工業(yè)園區(qū)的日前運行成本,其優(yōu)化結(jié)果與確定性規(guī)劃較為近似。該方法既具有一定的魯棒性,結(jié)果又不會過于保守。

    c)當(dāng)PET維護(hù)檢修時,由于工業(yè)園區(qū)集群結(jié)構(gòu)的配電靈活性,基于矩不確定性的分布魯棒優(yōu)化可以重新分配PET的端口功率,保證檢修狀態(tài)下工業(yè)園區(qū)的經(jīng)濟最優(yōu)。

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