基于数据驱动的电-热综合能源系统两阶段鲁棒备用优化

Abstract

构建以多能耦合为特点的综合能源系统是增强能源系统运行灵活性、提升可再生能源消纳能力的有效途径。考虑到居民、工业用户的供热（冷）需求，电-热耦合已成为中国综合能源系统的主要形态之一。为应对新能源发电、负荷等不确定性，在制定调度计划时通常配置一定比例的备用容量，以提升电力系统运行灵活性。提出了一套面向电-热综合能源系统的两阶段鲁棒备用容量优化框架。构建适合的不确定性模型是电-热综合能源系统鲁棒备用优化的研究基础。相较于传统的鲁棒备用优化，构建了一种数据驱动的超平面不确定集合，可有效挖掘风电出力在时空维度的相关性，以降低运行决策保守性。考虑到超平面不确定集合边界动态变化特征，设计了改进列-约束生成（column-andconstraint generation, C&CG）算法。最后，在两个不同规模的测试系统中验证了所提方法的有效性。

Keywords

• 数据驱动
• 电-热综合能源系统
• 鲁棒备用
• 超平面
• 不确定集合