本文選題：微網(wǎng)　切入點：魯棒后悔度　出處：《電網(wǎng)技術(shù)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出了一種光儲微網(wǎng)系統(tǒng)的魯棒后悔度優(yōu)化調(diào)度方法,以抑制系統(tǒng)中光伏輸出和負荷需求的不確定性擾動。依據(jù)不確定參數(shù)的預測值及分時電價,動態(tài)非均勻劃分調(diào)度時段以降低求解復雜度。考慮到蓄電池循環(huán)壽命在不同充放電深度下的損耗,構(gòu)建光儲微網(wǎng)魯棒后悔度優(yōu)化調(diào)度模型。由于模型求解屬于一類帶有非線性的雙層優(yōu)化問題,采用拉格朗日兩段松弛和交叉熵混合求解算法獲取魯棒優(yōu)化調(diào)度方案。算例仿真表明,所提求解算法能夠?qū)崿F(xiàn)最大擾動下的經(jīng)濟后悔度最小化,并且動態(tài)非均勻調(diào)度時段劃分能夠加快優(yōu)化模型求解速度。相對于確定性優(yōu)化調(diào)度,魯棒后悔度優(yōu)化能夠有效減少不確定性因素對模型的影響,從而驗證了所提優(yōu)化調(diào)度方法的有效性和可行性。
[Abstract]:In this paper, a robust regret optimal scheduling method for optical storage microgrid system is proposed to suppress the uncertainty disturbance of PV output and load demand in the system, based on the predicted value of uncertain parameters and time-sharing price. Dynamic nonuniform partition of scheduling period is used to reduce the complexity of solution. Considering the loss of battery cycle life at different charge and discharge depths, In this paper, a robust regret scheduling model for optical micronetworks is constructed. The solution of the model belongs to a class of bilevel optimization problems with nonlinearity. The Lagrangian two-stage relaxation and cross-entropy hybrid algorithm are used to obtain the robust optimal scheduling scheme. The simulation results show that the proposed algorithm can minimize the economic regret under the maximum disturbance. And dynamic non-uniform scheduling time division can speed up the optimization model solving speed. Compared with deterministic optimal scheduling, robust regret optimization can effectively reduce the influence of uncertain factors on the model. The effectiveness and feasibility of the proposed optimal scheduling method are verified.
【作者單位】： 山東大學控制科學與工程學院;
【基金】：山東省自然科學基金資助項目(ZR2014FM036)
【分類號】：TM73

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本文編號：1583249