鉴于可再生能源出力及负荷需求的不确定性会对配电网储能配置效果造成不利影响,该文构建了基于分类概率机会约束信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的配电网储能鲁棒优化配置模型;该模型不仅利用IGDT提高了配置方...鉴于可再生能源出力及负荷需求的不确定性会对配电网储能配置效果造成不利影响,该文构建了基于分类概率机会约束信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的配电网储能鲁棒优化配置模型;该模型不仅利用IGDT提高了配置方案的鲁棒性,还通过引入分类概率机会约束机制消除了常规IGDT需预先设定偏差因子的主观性,同时充分体现了风电、光伏和负荷不确定性分布的概率差异性。根据不确定理论将机会约束转化为等价确定性约束,并采用非劣排序复合微分进化,实现模型求解。算例应用表明,所提出的储能优化配置方法在经济性、电压改善效果、鲁棒性、灵活性和高效性等方面具有优越性。展开更多
文摘鉴于可再生能源出力及负荷需求的不确定性会对配电网储能配置效果造成不利影响,该文构建了基于分类概率机会约束信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的配电网储能鲁棒优化配置模型;该模型不仅利用IGDT提高了配置方案的鲁棒性,还通过引入分类概率机会约束机制消除了常规IGDT需预先设定偏差因子的主观性,同时充分体现了风电、光伏和负荷不确定性分布的概率差异性。根据不确定理论将机会约束转化为等价确定性约束,并采用非劣排序复合微分进化,实现模型求解。算例应用表明,所提出的储能优化配置方法在经济性、电压改善效果、鲁棒性、灵活性和高效性等方面具有优越性。
