混合随机规划/信息间隙决策理论在虚拟电厂调度中的应用

"本文主要探讨了虚拟电厂(VPP)调度优化中的不确定性处理方法，提出了一种结合混合随机规划和信息间隙决策理论(IGDT)的优化模型。该模型利用随机规划处理电价不确定性，而对风光出力的不确定性则采用IGDT进行处理。通过设置不同的偏差系数权重，解决了同时处理风光出力不确定性的难题。此外，引入风险成本来量化不同决策方案的风险。文章通过仿真验证了模型的有效性。" 基于混合随机规划/信息间隙决策理论的虚拟电厂调度优化模型主要关注如何在面对电价和可再生能源出力的不确定性时，做出更有效的调度决策。虚拟电厂是一种通过集成分布式能源资源，尤其是可再生能源，以实现规模化经济效益的技术。然而，这种集成方式在调度过程中面临着诸如电价波动和风光出力的不稳定性等挑战。 在传统的处理方法中，如文献［5］，往往忽视了风光出力的不确定性。而随机规划方法，如文献［6-9］，通过场景生成来处理不确定因素，但可能会增加问题的复杂度。其他研究，如文献［10-12］，分别使用机会约束规划和鲁棒优化来处理风电和光伏的不确定性，但这些方法要么依赖于概率假设，要么可能导致过于保守的解决方案。 信息间隙决策理论(IGDT)提供了一个新的不确定性处理框架，它不需要精确的概率分布信息，可以适用于各种不确定性情况。在VPP调度优化模型中，IGDT被用来处理难以精确预测的风光出力，通过风险规避策略(RAS)和风险偏好策略(RSS)，为决策者提供了灵活的选择。文献［13-16］展示了IGDT在处理风电出力和负荷不确定性方面的应用。 提出的优化模型结合了随机规划和IGDT的优点，能够更全面地处理电价和风光出力的不确定性。在电价不确定性方面，模型采用随机规划，利用电价的概率分布信息进行优化。而在风光出力不确定性方面，IGDT通过设定不同的偏差系数权重，解决了处理不确定性的难题。同时，引入风险成本的概念，可以量化不同调度策略的风险程度，从而帮助决策者在经济效益和系统稳定性之间找到平衡。 通过仿真结果，该模型证明了其在应对不确定因素时的有效性和实用性。这为虚拟电厂的调度优化提供了一个实用且灵活的工具，有助于提高系统的经济性和安全性。未来的研究可能进一步探索如何将这种模型应用于实际电力市场的调度决策，以及如何优化模型参数以适应不同情境下的不确定性处理。