机会约束最优潮流:不确定性下的风险感知网络控制 python源代码

发布时间 2023-04-13 11:04:35作者: madai109

机会约束最优潮流:不确定性下的风险感知网络控制
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当不可控制的资源波动时,电力行业通常使用最优潮流(OPF)在输电网络的控制区域重新调度每小时可控的发电(煤炭、天然气和水力发电厂),这可能会导致电网不稳定,并可能导致级联中断。
这种风险产生的原因是,在计算OPF调度时没有考虑到重大的不确定性,特别是可再生能源产量的波动。
因此,在具有可再生变异性的OPF下运行的电网,可能会频繁出现电力线路流量大大超过额定值的情况。
这种情况由真实网格的模拟承担,可能会导致自动脱线,以保护线路免受热应力,这是一种风险和不希望的结果,损害稳定性。
智能电网的目标包括承诺大规模普及波动较大的可再生能源,因此呼吁重新考虑当前的做法,特别是标准OPF的使用。
我们的机会约束(CC) OPF纠正了这一问题,并在当前操作程序的最小变化下减轻了危险的可再生能源波动。
假设有可靠的风力预报,将不确定发电机组的分布函数作为参数,我们的CC-OPF以高概率满足所有约束,同时使经济再调度成本最小化。
CC-OPF允许高效实现在20秒内解决2746节点网络上的一个典型实例。

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