多区域ATC风险控制概率优化协调决策模型

"本文主要探讨了在电力市场环境中，如何在考虑风险控制的基础上，实现多区域可用输电容量（ATC）的优化协调决策。文章提出了一种新的模型，该模型利用非序贯蒙特卡洛仿真技术分析不确定性因素对指定子区域ATC概率密度分布的影响，然后构建了一个旨在最大化风险收益的多区域ATC概率优化协调决策模型。通过应用多目标非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解此模型，以解决系统运行中的风险成本和区域间的协调问题。实证分析以IEEE 118节点测试系统为例，验证了模型和算法的有效性，展示了电力系统运行不确定性及各区域重要性对多区域ATC决策风险的影响。" 本文首先介绍了ATC作为电力市场交易的关键指标，它反映了电力系统的可靠性和经济性。传统的ATC决策方法包括确定性和不确定性方法，但大多侧重于系统可靠性。随着电力市场的深化，决策需同时考虑可靠性和经济性。文章引用了先前的研究，如基于枚举法、蒙特卡洛模拟的模型，以及考虑发电报价、消费者意愿和不确定性的模型。 为了更好地处理现代复杂电力系统中的多区域协调问题，文中提出了一种新的决策模型，该模型考虑到系统内各区域间的相互影响和不确定性因素。通过非序贯蒙特卡洛仿真获取ATC的概率分布，然后构建一个优化模型，以最大化风险收益。模型的求解采用了NSGA-Ⅱ，这是一种多目标优化算法，能有效处理非支配解集，适合解决多区域之间的协调问题。 实证研究表明，电力系统运行中的不确定性，如负荷波动、发电设备故障等，以及各区域相对重要性的差异，都会显著影响多区域ATC的决策风险。通过IEEE 118节点测试系统的案例分析，验证了模型和算法的适用性和准确性，进一步证明了考虑风险控制的决策模型对于提高电力市场运营效率和安全性的重要性。 这篇研究为多区域ATC决策提供了一个全面而实用的方法，不仅考虑了系统运行的不确定性，还考虑了区域间的协调和风险控制，为电力市场参与者提供了有价值的决策工具。