基于场景概率的输电网与储能鲁棒规划提升策略

在当前全球追求碳达峰和碳中和的大背景下，中国大力推广以风电和光伏为代表的可再生能源，以实现绿色能源转型。这种转向使得电力系统的规划面临新的挑战，尤其是可再生能源发电的间歇性、波动性和随机性给电网稳定和电量平衡带来了不确定性。传统的输电网和储能规划方法，如3层鲁棒规划，往往忽视了这些不确定性因素，导致投资决策可能过于保守，无法充分利用储能的灵活调节能力。 为了克服这个问题，论文"基于场景概率驱动的输电网和储能分布鲁棒规划"由郑晓东等人提出。他们通过对风电出力场景的历史数据进行分析，构建了一种混合概率分布不确定集，结合L1-范数和L∞-范数，这使得规划能够在考虑最不利情况的同时，更准确地处理风电出力的不确定性。这种方法旨在改进传统的鲁棒规划，使其更加适应可再生能源的特性，从而提供更为合理的投资决策。 作者们采用了一种创新的求解策略，即列和约束生成算法，这个算法允许并行处理，避免了复杂的对偶变换和双线性项的求解，只需解决多个小规模的线性规划问题，显著提高了求解效率。通过在Garver 6节点系统上的仿真测试，验证了所提模型和算法的有效性。 关键词包括：输电网、储能、概率分布、列和约束生成算法、场景概率驱动以及分布鲁棒规划。这篇研究论文的中图分类号为TM715，文献标志码为A，并获得了DOI:10.16081/j.epae.202205019，表明其在电力自动化设备领域的学术价值。 该研究工作对于提升可再生能源接入电网的规划水平，增强电力系统的稳定性，以及促进新型储能技术的发展具有重要意义。它通过引入概率分布和优化算法，为电力系统设计者提供了更科学、更灵活的方法来应对未来的能源挑战。