鲁棒优化在电力系统调度决策中的应用研究综述
供电系统鲁棒性分析与控制策略研究
供电系统鲁棒性分析与控制策略研究现代社会离不开电力，供电系统的安全稳定运行至关重要。
但是在实际应用中，各种因素都可能导致供电系统出现波动或故障，给生产和生活带来不便。
因此，研究供电系统的鲁棒性分析与控制策略，对于提高电网的可靠性和稳定性具有重要意义。
一、鲁棒性分析供电系统的鲁棒性是指其对环境变化和失败的承受能力。
鲁棒性分析是基于系统的抗干扰能力，研究系统在典型干扰下的响应和稳定性，目的是寻求保证系统正常运行的最佳控制策略和结构。
鲁棒性分析主要包括两个方面：一是模型建立，二是分析方法。
模型建立可以基于物理建模或系统辨识技术，获取实际供电系统的数学模型。
分析方法可以基于传统控制理论或现代优化控制理论，通过对系统的抗干扰性进行分析和研究，提出针对性的控制策略。
二、鲁棒控制策略针对不同的供电系统，可以采用不同的鲁棒控制策略。
其中比较常用的鲁棒控制策略包括：1. 鲁棒PID控制PID控制是一种传统的控制方法，可以通过调节比例、积分和微分这三个参数，控制系统动态响应和稳态性能。
鲁棒PID控制是在PID控制基础上，加入鲁棒性调节，使控制系统对扰动的抵抗能力更强。
2. H∞控制H∞控制是现代优化控制理论中相对成熟的一种方法。
它通过设置H∞范数控制系统的输入和输出，使得系统对扰动的响应最小。
H∞控制适用于系统模型不确定的情况下，且可实现对系统性能和稳定性的优化。
3. 鲁棒滑模控制滑模控制是一种非线性控制方法，它通过引入滑模面和滑模控制器，实现对系统的鲁棒控制。
鲁棒滑模控制结合了滑模控制和鲁棒控制的优点，不仅能适应不确定性和变化性，还能在系统出现干扰时保持系统的稳定性。
三、供电系统鲁棒性控制实例为了更好地应用鲁棒控制策略，下面以某电力调度中心为例，介绍供电系统鲁棒性控制流程。
1. 确定系统模型电力调度中心需要确定待控制的发电系统的数学模型，包括爬坡函数、发电机模型、负载模型等。
这些模型可以通过现场实测数据或者历史数据统计而来。
面向电力系统的可恢复性鲁棒性优化研究
面向电力系统的可恢复性鲁棒性优化研究可恢复性鲁棒性是电力系统中一个关键的概念，它指的是系统在面对外部干扰或内部故障时的恢复能力和抗干扰能力。
在电力系统中，由于复杂的工作环境和各种不确定性因素的存在，保证系统的可恢复性鲁棒性成为一个至关重要的问题。
本文将从优化的角度探讨面向电力系统的可恢复性鲁棒性优化研究。
首先，可恢复性鲁棒性的优化需要考虑到系统的脆弱性。
电力系统中的脆弱性是指系统在面对外部干扰或内部故障时，系统的恢复能力受到严重影响，甚至无法正常运行的情况。
为了提高系统的可恢复性鲁棒性，可以通过对系统进行脆弱性分析，找出系统中容易出现问题的部分，采取相应的措施进行优化。
例如，可以通过增加备用设备或增加系统的冗余度来提高系统的可恢复性鲁棒性。
其次，可恢复性鲁棒性的优化还需要考虑到系统的稳定性。
电力系统的稳定性是指系统在面对外部干扰或内部故障时，能够保持系统的运行稳定性，不发生过载或失稳的情况。
为了提高系统的可恢复性鲁棒性，可以通过优化系统的运行策略，提高系统的响应速度和自适应能力。
例如，在系统受到外部干扰时，可以通过智能控制技术实现快速响应和自动调节，保持系统的稳定性。
此外，可恢复性鲁棒性的优化还需要考虑到系统的容错能力。
电力系统中的容错能力是指系统在面对外部干扰或内部故障时，具有自动检测和纠正错误的能力。
为了提高系统的可恢复性鲁棒性，可以通过优化系统的容错机制，减小系统发生故障时的影响范围和恢复时间。
例如，可以采用故障隔离和自动切换技术，实现对故障部分的快速隔离和替代。
最后，可恢复性鲁棒性的优化还需要考虑到系统的可持续性。
电力系统的可持续性是指系统在长期运行中能够保持正常运行，并能够适应未来的变化和发展。
为了提高系统的可恢复性鲁棒性，可以通过优化系统的运行计划和资源分配，实现系统的高效运行和优化配置。
例如，可以利用优化算法和智能调度技术，实现系统在不同负荷和故障条件下的最优调度和资源利用。
综上所述，面向电力系统的可恢复性鲁棒性优化研究是一个综合考虑脆弱性、稳定性、容错能力和可持续性的优化问题。
考虑可再生能源不确定性的电力系统鲁棒调度策略研究
考虑可再生能源不确定性的电力系统鲁棒调度策略研究研究主题：考虑可再生能源不确定性的电力系统鲁棒调度策略研究摘要：随着可再生能源在电力系统中的比例不断增加，可再生能源的不确定性对电力系统的鲁棒调度提出了新的挑战。
本文针对这一问题展开研究，提出了一种考虑可再生能源不确定性的电力系统鲁棒调度策略。
首先，我们分析了可再生能源不确定性的来源和影响，并介绍了目前可再生能源的预测方法和技术。
然后，我们提出了一种基于鲁棒优化的电力系统调度模型，并设计了相应的调度算法。
接下来，我们采集了实际电力系统的历史数据，并使用该数据对所提出的调度策略进行了验证和评估。
最后，我们总结了研究结果，分析了影响鲁棒调度效果的关键因素，并讨论了未来可再生能源鲁棒调度策略的发展方向。
1. 研究问题及背景1.1 研究问题随着可再生能源的快速发展，电力系统中的可再生能源的比例不断增加。
然而，可再生能源的不确定性对电力系统的鲁棒调度提出了新的挑战。
因此，我们需要研究一种能够考虑可再生能源不确定性的电力系统鲁棒调度策略，以保障电力系统的稳定运行和可靠性。
1.2 研究背景传统的电力系统调度方法通常基于对负荷和发电能力的准确预测。
然而，由于可再生能源的不确定性，这种预测方法不再适用于电力系统中可再生能源的调度。
因此，我们需要研究一种能够克服可再生能源不确定性的电力系统调度策略。
2. 研究方案方法2.1 可再生能源不确定性分析我们将分析可再生能源不确定性的来源和影响，包括天气条件、季节变化、负荷波动等因素。
我们还将介绍目前可再生能源的预测方法和技术，以提高可再生能源的预测准确性。
2.2 鲁棒调度模型设计我们将设计一种基于鲁棒优化的电力系统调度模型，该模型将考虑可再生能源的不确定性以及负荷和发电能力的波动。
我们将建立数学模型，并考虑输电网的网络约束、负荷需求等因素。
2.3 鲁棒调度算法设计我们将设计相应的调度算法，并利用数学优化方法对电力系统进行调度。
频域鲁棒控制方法在电力系统稳定性改善中的应用研究
频域鲁棒控制方法在电力系统稳定性改善中的应用研究电力系统稳定性是电力系统运行中的重要问题之一。
它涉及到系统的能量平衡、频率稳定性和电压稳定性等方面。
然而，由于电力系统的复杂性和不确定性，在实际运行过程中往往会受到各种外部和内部扰动的影响，导致系统的稳定性受到威胁。
为了提高电力系统的稳定性，频域鲁棒控制方法被广泛应用于电力系统的稳定性改善。
频域鲁棒控制方法是指利用频域分析的技术和鲁棒控制理论来设计控制器的方法。
这种方法可以有效地处理电力系统的不确定性和扰动，提升系统的稳定性和鲁棒性能。
在电力系统稳定性改善中的应用研究中，频域鲁棒控制方法可以用于以下几个方面：1. 功率系统稳定性控制：频域鲁棒控制方法可以设计出具有良好稳定性和抗干扰能力的功率系统控制器。
通过对电力系统的频域特性进行分析和建模，可以设计出合适的控制器来抑制系统中的振荡和不稳定现象，提高系统的稳定性。
2. 电压稳定性控制：电压稳定性是电力系统中的重要指标之一。
频域鲁棒控制方法可以设计出对电压波动和偏差具有鲁棒抑制能力的控制器。
通过对系统的频域响应进行分析，可以发现电压不稳定性的频域特性，并针对这些特性设计出鲁棒控制器来改善系统的电压稳定性。
3. 频率稳定性控制：频率稳定性是电力系统中的另一个重要指标。
在电力系统出现大规模扰动时，频率的偏离会导致系统的频率稳定性不足。
频域鲁棒控制方法可以设计出具有鲁棒性能的控制器，通过对频域特性的分析来抑制频率的偏差，提高系统的频率稳定性。
4. 大规模电力系统控制：在大规模电力系统中，因为系统的复杂性和不确定性，电力系统的稳定性会受到更大的挑战。
频域鲁棒控制方法可以应用于大规模电力系统中，通过分析系统的频域特性，并设计出具有鲁棒性能的控制器，来改善系统的稳定性。
总结起来，频域鲁棒控制方法在电力系统稳定性改善中的应用研究主要包括功率系统稳定性控制、电压稳定性控制、频率稳定性控制和大规模电力系统控制等方面。
这些应用可以通过分析系统的频域特性，设计出具有鲁棒性能的控制器，从而提高电力系统的稳定性和鲁棒性能。
基于鲁棒优化的风电机组调度研究
基于鲁棒优化的风电机组调度研究一、绪论随着可再生能源的不断发展，风电作为其中的一种，在电力系统中占据了越来越重要的地位。
由于天气等原因的不确定性，风电输出存在较大的波动性，为电力系统的稳定运行带来了挑战。
因此，如何有效地调度风电机组，提高其可靠性和稳定性，已成为当前研究热点之一。
本文将从鲁棒优化的角度出发，研究风电机组的调度问题。
首先，介绍鲁棒优化的基本原理和实现方式。
然后，分析风电机组调度中存在的问题，并提出鲁棒优化的解决方案。
最后，进行实验验证，证明该方案的有效性。
二、鲁棒优化原理鲁棒优化是一种优化算法，其目标在于在不确定性环境中最大化系统的性能。
其基本思想是充分考虑不确定性因素对系统性能的影响，通过优化算法确定一组具有较好性能的可行解，从而保证系统的可靠性和稳定性。
鲁棒优化的实现方式主要包括两种方法：基于约束的方法和基于优先级的方法。
前者在优化问题中设置一些约束条件，保证系统在不确定性环境中的可行性。
后者则根据不确定性因素的重要程度，采取不同的优化策略，以达到最优解。
三、风电机组调度问题分析风电机组调度问题的基本目标是最大化风电发电量，同时确保系统的可靠性和稳定性。
由于风速等自然因素的不确定性，风电输出存在较大的波动性。
此外，风电机组的响应速度也会受到限制，不能立即实现输出的调整。
这些都对风电机组调度的效果产生了影响。
目前，风电机组调度问题主要可以分为三类：静态调度、动态调度和灵活性调度。
静态调度是指在一定的时间范围内，通过预测风速等因素，确定出最优的发电量，然后进行规划和安排。
动态调度则是指当外部环境变化，如风速、气温等因素出现变化时，重新规划能量的配置。
灵活性调度则是指在特殊情况下，如电力系统出现故障等状况下，对风电机组进行快速响应，以保证系统的稳定运行。
四、鲁棒优化在风电机组调度中的应用为了解决风电机组调度中存在的问题，可以采用鲁棒优化的方法。
具体而言，可以通过以下步骤来实现：1. 建立鲁棒优化模型，考虑不确定性因素对系统的影响。
电力系统中的可靠性与鲁棒性优化研究
电力系统中的可靠性与鲁棒性优化研究电力系统作为现代社会中不可或缺的基础设施，其可靠性和鲁棒性对于实现电力供应的稳定和持续具有重要意义。
在面临不断增长的负荷需求和新能源接入的同时，电力系统的可靠性和鲁棒性面临着种种挑战。
因此，进行电力系统中的可靠性与鲁棒性优化研究，对于保证电力系统正常运行具有重要意义。
在电力系统中，可靠性是指系统能够安全、准确的满足用户的电力需求的能力。
它与电力系统的组成、结构以及设备的可靠性直接相关。
为了提高电力系统的可靠性，需要进行系统的可靠性评估，并采取一系列措施来降低故障发生的概率。
可靠性评估可以通过故障树和事件树分析等方法进行。
针对评估结果，可以推导出相应的措施，如增加备用设备、改进运行管理，以及加强维护等。
通过这些措施的实施，可以提高电力系统的可靠性，减少故障的发生，从而确保电力供应的稳定性。
鲁棒性是指电力系统对于外部扰动和不确定性的适应能力。
在电力系统中，外部不确定性因素包括天气变化、负荷波动、设备老化等。
这些因素可能会对电力系统的稳定性产生不利影响。
为了提高电力系统的鲁棒性，需要采取相应的措施来提高系统的抗扰动能力。
例如，可以加强电力系统的自动化程度，提高系统的自适应能力，以应对不确定性因素带来的挑战。
此外，还可以采取多样化的能源供应策略，引入多种能源源，降低对于某一能源的过度依赖。
通过这些措施的实施，可以提高电力系统的鲁棒性，降低外部不确定性因素对系统的影响。
为了进行电力系统中可靠性与鲁棒性的优化研究，需要考虑到多个方面。
首先是对电力系统进行可靠性和鲁棒性评估的方法研究。
传统的评估方法往往基于统计数据和静态模型，难以全面准确地反映电力系统的真实状态。
因此，需要探索基于实时数据和动态模型的评估方法，以更好地反映电力系统的实际运行情况。
其次，需要研究可靠性和鲁棒性优化的具体措施。
这些措施包括增加备用设备、改进运行管理、加强维护、提高系统的自适应能力等。
在制定这些措施时，需要充分考虑系统的经济性和可行性，以实现可靠性与鲁棒性的双重提升。
电力系统鲁棒性优化算法研究及实验分析
电力系统鲁棒性优化算法研究及实验分析随着社会的进步和经济的发展，电力系统在国家的经济活动中起着至关重要的作用。
然而，电力系统在面临各种内外部干扰时，如自然灾害、设备故障以及恶意攻击，其稳定性和鲁棒性往往受到威胁。
为了保障电力系统的可靠运行，提高其鲁棒性，各国学者和工程师们对鲁棒性优化算法的研究和实验分析越来越感兴趣。
鲁棒性是指电力系统在面对不确定性、变化和干扰时，仍能保持其基本功能和性能的能力。
因此，电力系统鲁棒性优化算法的研究和实验分析具有重要的理论和实际意义。
下面将就电力系统鲁棒性优化算法的研究内容、实验分析以及发展前景进行深入探讨。
首先，电力系统鲁棒性优化算法的研究内容主要包括以下几个方面。
第一，对电力系统各类不确定性因素的建模和分析。
因为电力系统面临着多种不确定性因素，如能源价格、负荷需求、设备状态等。
因此，研究者需要建立相应的模型，对这些不确定性因素进行准确的分析。
第二，针对电力系统在不确定环境下的优化问题，设计鲁棒性优化算法。
这些算法需要能够在不确定性因素变化的情况下，保证电力系统的运行效果。
第三，结合现代优化算法和机器学习技术，进一步提高鲁棒性优化算法的性能。
这些算法可以通过学习电力系统的历史数据、建立预测模型来优化系统的运行效果。
其次，对于电力系统鲁棒性优化算法的实验分析，主要可以从以下几个方面进行。
第一，通过仿真实验，对不同的鲁棒性优化算法进行对比分析。
这可以帮助研究者评估不同算法的性能，从而选择最佳的算法应用于电力系统。
第二，开展基于实际电力系统数据的实验分析。
通过采集真实的电力系统数据，可以更加准确地评估鲁棒性优化算法的性能和效果，并验证其在实际运行中的可行性。
第三，建立相应的评价指标对算法的性能进行评估。
这些评价指标可以包括电力系统的稳定性、可靠性、经济性等方面的指标。
最后，电力系统鲁棒性优化算法的研究和实验分析在未来具有广阔的发展前景。
随着电力系统的规模不断扩大以及电力需求的增加，鲁棒性优化算法将会得到更加广泛的应用。
电力系统鲁棒控制技术研究
电力系统鲁棒控制技术研究随着社会的不断发展和进步，电力系统的重要性越来越凸显出来，特别是在现代工业生产中，电力系统已经成为不可或缺的一部分。
而对于电力系统的稳定运行和高效运转，鲁棒控制技术无疑起到了至关重要的作用。
电力系统作为一个庞大而复杂的系统，涉及到多个方面，包括发电、输电、配电等等。
而这些方面之间的相互作用和影响，电力系统稳定性问题的解决，都需要鲁棒控制技术的支持。
电力系统中经常会遇到一些不可预见的情况，如天气异常、设备故障等等，这些都会对电力系统的稳定性和运行造成一定的影响。
而鲁棒控制技术就是为了应对这些突发事件而设计出来的。
鲁棒控制技术的基本原理是利用鲁棒控制算法来抵御未知和扰动，在控制过程中稳定性得到保障。
这种技术的特点是对于未知的干扰和变化具有一定的容忍度，能够使系统保持在一定的范围内，即具有一定的鲁棒性。
电力系统的鲁棒控制技术主要包括以下三个方面：第一方面是对电力系统的建模和仿真。
在电力系统中，各种元器件之间的关系非常复杂，因此建立模型和进行仿真是非常必要的，可以用来分析和预测电力系统的稳定性。
同时，基于模型的仿真可以指导电力系统中鲁棒控制技术的实施。
第二方面是对电力系统的控制。
电力系统的控制是鲁棒控制技术的重点，控制方法的有效性和鲁棒性对于电力系统的稳定运行起到至关重要的作用。
现阶段，常见的控制方法有PID控制、自适应控制、滑模控制等，这些控制方法的共同点是具有较强的鲁棒性和适应性，在电力系统中得到了广泛的应用。
第三方面则是对电力系统的优化。
电力系统的优化是让电力系统在提高效率的同时保持稳定，对于提高电力系统的鲁棒性也有一定的帮助。
优化方面的鲁棒控制技术主要包括基于模型的优化、遗传算法优化、粒子群算法等针对电力系统鲁棒控制问题的优化方法。
总的来说，电力系统鲁棒控制技术的研究和应用，是电力系统运行稳定性和效率的保障。
未来，随着科技的不断进步，新型的电力系统鲁棒控制技术将不断涌现，为电力系统的发展和进步提供新的动力。
鲁棒优化在电力系统调度决策中的应用研究综述
鲁棒优化在电力系统调度决策中的应用研究综述下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
鲁棒优化在电力系统调度决策中的应用研究综述该文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by the editor. I hope that after you download them, they can help you solve practical problems. The document 鲁棒优化在电力系统调度决策中的应用研究综述 can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!随着电力系统规模的不断扩大和电力市场的日益复杂化，电力系统的调度决策变得越来越重要。
分布鲁棒优化方法在电力系统中的理论分析与应用综述
求最恶劣场景下的决策方案并已经在电力系统中得 到广泛应用。文献[8]用 2 种不确定集合分别描述 2 个不确定变量的波动范围来进行配电网扩展规划。 文 献 [9]提 出 了 一 种 可 调 鲁 棒 方 法 ，通 过 调 节 不 确 定 预 算 来 控 制 决 策 结 果 的 保 守 性 。 文 献 [10]考 虑 市 场 电 价 和 清 洁 能 源 出 力 的 不 确 定 性 ，并 计 及 碳 排 放 约 束 ，构 建 了 虚 拟 电 厂 鲁 棒 竞 标 模 型 。 RO 通 过 构 建 不 确 定 集 合 描 述 不 确 定 参 数 的 变 化 范 围 ，仅 须 知 道 不 确 定 参 数 的 边 界 信 息 ，求 解 速 度 相 较 SO 也 得 到 提 升 ，但 RO 方 法 并 不 包 含 不 确 定 变 量 可 利 用 的 概 率 信 息 。 可 见 ，现 有 电 力 系 统 不 确 定 性 因 素 的 处 理 方 法 存 在 很 大 的 局 限 性 ，迫 [18-20] 切 需 要 寻 找 一 种 新 的处理方法以应对电力系统中复杂的不确定性 因素。
DRO 方法最初是基于随机变量的均值和方差 提 出 的 ，经 过 一 系 列 的 发 展［27-30］，主 要 形 成 了 基 于 概 率 密 度[28] 和 基 于 矩 信 息 2 [31-33] 种 类 型 的 DRO 方 法 ， 被 广 泛 应 用 于 供 应 链 管 理[34-35]、控 制 论[36-37] 等 领 域 。 2014 年 ，文献[38]首先将 DRO 方法引入电力系统领 域，用于解决电力调度中的低碳环保问题[38]，2015 年 之 后 在 电 力 系 统 领 域 特 别 是 经 济 调 度 [39]和 机 组 组 合 领域 的 [23] 应用得到了快速发展。
电力系统中的容错性与鲁棒性优化技术研究
电力系统中的容错性与鲁棒性优化技术研究在电力系统中，容错性与鲁棒性优化技术是一项至关重要的研究工作。
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，如何确保系统能够在各种故障和异常情况下保持稳定运行，成为了一个亟待解决的问题。
本文将围绕电力系统中的容错性与鲁棒性优化技术展开探讨，并提供一些可行的解决方案。
首先，容错性优化技术在电力系统中起到了重要的作用。
容错性是指在系统发生故障时，仍然能够保持系统的正常运行。
在电力系统中，故障可能来自于供电线路的损坏、设备的失效等因素，容错性优化技术能够通过建立备用路径、使用冗余设备等手段，使系统在故障发生时能够自动切换到备用方案，确保电力供应的连续性。
目前，常见的容错性优化技术包括冗余系统设计、备用传输线路和设备以及自动切换机制等。
冗余系统设计是容错性优化技术中的一种常见做法。
通过增加系统中冗余设备，如备用发电机组、备用变压器等，可以在主设备出现故障时迅速切换到备用设备，保障电力系统的连续供电。
此外，还可以通过设计冗余传输线路来提高系统的容错性。
当主线路出现问题时，备用线路能够自动接管电力传输，从而降低故障的影响范围。
备用传输线路和设备也是一种常见的容错性优化技术。
电力系统中，传输线路是电力供应的关键环节，一旦传输线路出现故障，将对整个系统产生重大影响。
因此，通过设置备用传输线路，可以在主线路故障时及时切换到备用线路，确保电力的连续供应。
同时，备用设备的设置也是提高系统容错性的重要手段。
例如，在主变压器发生故障时，备用变压器能够及时接替主变压器的功能，保障系统的正常运行。
自动切换机制是一种实现容错性优化的重要技术手段。
通过自动切换机制，可以在系统出现故障时自动切换到备用方案，无需人工干预，提高故障应对的速度和准确性。
自动切换机制可以通过传感器监测设备的状态，并根据预设的切换策略进行切换操作。
例如，在发电机组故障时，自动切换机制能够及时将备用发电机组切换上线，确保电力系统的稳定运行。
电力系统的鲁棒性分析与改进研究
电力系统的鲁棒性分析与改进研究电力系统作为现代社会的基础设施之一，在保障工业生产、居民生活和国家发展的过程中起着不可或缺的作用。
然而，随着电力系统规模的不断扩大和技术的不断进步，电力系统也面临着各种挑战和风险，如电力供应安全性、鲁棒性和可靠性等方面的问题。
因此，对电力系统的鲁棒性进行分析与改进研究具有重要的理论意义和实际价值。
首先，我们需要了解电力系统的鲁棒性是什么。
鲁棒性是指电力系统在面对外部干扰或内部故障时，依然能够保持稳定运行的能力。
一个鲁棒性强的电力系统具有抵御外部干扰的能力，并能够及时、有效地应对内部故障，以保障电力供应的安全和可靠。
为了分析电力系统的鲁棒性，我们可以从以下几个方面进行研究。
首先是对电力系统的结构进行分析。
电力系统是由发电、输电和配电三个环节组成的复杂系统。
在分析电力系统的鲁棒性时，我们可以从这三个环节入手，研究它们之间的相互影响和耦合关系。
通过分析电力系统的结构，我们可以找出系统中的关键节点和脆弱环节，并采取相应的措施加强其鲁棒性。
其次是对电力系统的运行策略进行研究。
电力系统的运行策略直接影响到系统的鲁棒性。
通过合理调整电力系统的运行策略，可以提高系统的故障处理能力和应急响应能力。
例如，在电力系统出现故障或外部干扰时，及时采取措施切换电源或平衡电力负荷，以保障系统的稳定运行。
然后是对电力系统的故障检测与诊断技术进行研究。
故障检测与诊断技术是提高电力系统鲁棒性的重要手段之一。
通过采用先进的故障检测与诊断技术，可以及时发现电力系统的故障，并准确判断故障的位置和性质，以便及时采取措施进行修复或切换。
这样可以减少故障对电力系统运行的影响，提高其鲁棒性。
此外，还可以借鉴其他行业的鲁棒性分析方法，如网络科学、复杂系统理论等方法，用于电力系统的鲁棒性分析。
这些方法可以帮助我们更全面、深入地理解电力系统的脆弱性和鲁棒性，为改进电力系统的鲁棒性提供新的思路和方法。
对于电力系统鲁棒性的改进研究，可以从以下几个方面进行探讨。
鲁棒优化在电力系统机组组合中的应用综述
鲁棒优化在电力系统机组组合中的应用综述
宫成;宋靓云;王卫;王腾飞;夏世威;张东英
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2022(22)12
【摘要】随着高比例可再生能源并网,电力系统运行的不确定性进一步增强,加剧了电力系统调度运行的决策难度。
鲁棒优化(robust optimization,RO)方法处理该类问题具有一定优势,综述了鲁棒优化在电力系统机组组合决策中的应用。
首先分析了经典鲁棒优化不确定性集的构造、单阶段及二阶段经典鲁棒优化一般模型,并对二阶段经典鲁棒优化机组组合(robust optimization unit commitment,RO-UC)模型及求解方法进行归纳;其次,阐述了基于随机向量矩和随机变量概率分布的模糊集构建,并总结分布鲁棒优化机组组合(distribution robust optimization unit commitment,DRO-UC)在电力系统问题中的应用;最后对比分析了经典鲁棒优化和分布鲁棒优化方法特点和适应场景,并对鲁棒优化机组组合研究方向进行展望。
【总页数】9页(P4687-4695)
【作者】宫成;宋靓云;王卫;王腾飞;夏世威;张东英
【作者单位】国网北京市电力公司;华北电力大学电气与电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM732
【相关文献】
1.进化优化算法在电力系统机组优化组合中的应用研究
2.机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型与算法
3.电力系统中机组组合的现代智能优化方法综述
4.机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型与算法
5.风电不确定下机组组合的鲁棒优化研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
电力系统中的不确定性与鲁棒优化研究
电力系统中的不确定性与鲁棒优化研究电力系统是一个复杂的工程系统，涉及到能源的生产、传输和消费。
然而，在现实世界中，电力系统面临着来自各种因素的不确定性，例如能源价格的变动、天气变化引起的能源供应的波动、用户需求的不确定性等等。
这些不确定性对于电力系统的运行和规划都带来了挑战。
因此，研究如何在面对不确定性的情况下优化电力系统的运行成为了一个重要的课题。
不确定性在电力系统中的影响主要体现在能源生产和消费方面。
能源生产受天气等因素的影响，例如风力发电和太阳能发电的输出会受到风速和光照强度的变化影响。
另外，能源消费也是一个具有不确定性的因素，由用户的需求和习惯决定。
这些因素导致了电力系统的供求匹配存在不确定性，可能会导致供电不足或过剩的问题。
为了应对电力系统中的不确定性，研究人员提出了鲁棒优化的方法。
鲁棒优化是指在面对不确定性的情况下，通过最小化系统损失来确定最优的电力系统运行策略。
鲁棒优化的目标是保证电力系统在面对不确定性时的稳定性和可靠性。
鲁棒优化方法可以从多个方面应对电力系统中的不确定性。
首先，通过合理的能源规划和供求管理，可以减小不确定性带来的影响。
例如，通过对能源生产的预测和需求的分析，可以合理安排发电设备的输出和电力网络的负荷分配，以保证供求匹配的稳定性。
其次，鲁棒优化方法也可以在电力系统的调度和控制中应用。
通过合理的发电设备组合和负荷调节策略，可以在面对不确定性的情况下实现电力系统的优化运行。
例如，在电力系统中引入可调节的负荷和储能设备，可以在能源供给不确定的情况下灵活调整电力系统的运行策略，以提高电力系统的鲁棒性和灵活性。
另外，鲁棒优化方法还可以应用于电力系统的规划阶段。
通过对电力系统的结构和扩展进行优化，可以减小不确定性带来的影响。
例如，通过合理的电力网络规划和输电线路选址，可以减小不确定性对电力系统运行的影响，提高电力系统的稳定性和可靠性。
鲁棒优化方法在电力系统中的应用面临一些挑战。
电力系统鲁棒性及动态过载能力研究
电力系统鲁棒性及动态过载能力研究电力系统是现代社会的重要基础设施，对于经济、生活等各个领域均具有极其重要的意义。
在电力系统的运行过程中，发生故障是无可避免的，但如何提高电力系统的鲁棒性和动态过载能力，则是电力系统工作者一直致力于解决的难题。
一、电力系统鲁棒性电力系统的鲁棒性是指该系统在遭受外部干扰、内部故障或异常气象等突发事件时，能够及时、有效地保持稳定运行的能力。
提高电力系统的鲁棒性是电力系统安全、可靠运行的重要保障。
在实际应用中，可以从以下两个方面考虑提高电力系统的鲁棒性：1.优化系统配置：通过选取适当的电力系统配置，例如增设备容量、优化电路拓扑等方法，提高系统的鲁棒性。
例如，在配置电力系统的过程中，对于故障电线或电杆等易发生故障的设备可以适当增设冗余设备，以便在出现故障时可以及时转移负荷，保证电力系统的正常运行。
2.提高控制手段：电力系统实现稳定运行的重要手段是通过多变量控制，即通过对电力系统中各种因素进行综合控制，保持系统运行的平衡状态。
提高控制手段包括优化控制算法、完善监控和调度系统等方面。
例如，通过对电力系统的监控和调度系统进行不间断的优化，可以使系统运行更加高效、统一，以及更加稳定安全。
二、电力系统动态过载能力电力系统动态过载能力是指电力系统在继发到气象因素等外部干扰，或内部出现短路、负荷突增等突发事件时，可以保持正常运行并快速进行故障恢复的能力。
提高电力系统的动态过载能力，对于保证电力系统安全、稳定运行至关重要。
对于电力系统中负荷变化较大的区域，出现过载问题较为普遍，因此在这些区域的电力系统中，需要特别注意动态过载能力的提高。
以下是几种提高电力系统动态过载能力的方法：1.提高灵活度：通过灵活性设计的控制手段，可以对电力系统中的多变数进行综合控制，从而保持系统的稳定运行。
例如，在电力系统中采用智能调度系统，可以动态地调整系统的运行状态以保证电力系统正常的运行。
2.提高故障停机时间：通过优化故障停机模式和策略，以提高故障的响应速度和故障恢复速度，保证电力系统能够迅速从故障中恢复。
基于鲁棒优化的决策支持系统设计与应用研究
基于鲁棒优化的决策支持系统设计与应用研究随着信息时代的发展，人们所接触到的数据越来越大，数据质量不同导致数据的可信度也存在差异。
在决策制定过程中，如何应对这些差异，使得决策更为准确并且合理，成为了信息时代下需要解决的问题。
鲁棒优化作为一种考虑数据质量差异的方法成为了一个备受关注的热点话题，并被广泛应用于决策支持系统中。
本文将从鲁棒优化的基本概念入手，探讨鲁棒优化在决策支持系统中的作用及应用研究。
一、鲁棒优化的概念鲁棒优化又称鲁棒控制，是指在系统存在特定不确定性因素时，通过一些技术手段，使得控制对象能够保持基本性能水平的方法。
这种方法不仅关注系统内部结构，还注重外部环境的变化，通过预测系统所面临的不确定性因素，实现对系统的控制和优化。
二、鲁棒优化在决策支持系统中的作用在决策制定过程中，需要考虑数据的可信度，即数据是否经过了充分的处理和筛选。
如果数据不够可靠，就不足以支撑合理的决策制定。
而鲁棒优化正是针对这种情况进行设计的，通过考虑数据中的误差因素或极端情况时，对决策结果进行调整，从而保证决策的合理性。
具体来说，鲁棒优化可以通过对数据进行加权处理，剔除异常值或直接在模型中加入误差因素等方式来进行优化。
这样，在数据根本不准确或是存在严重误差情况时，鲁棒优化可以起到一定的缓冲作用，让决策结果尽可能地偏向正确的方向。
三、鲁棒优化在决策支持系统中的应用研究鲁棒优化在决策支持系统中的应用研究已经得到了广泛的关注。
其中，数据挖掘和机器学习领域是鲁棒优化应用最为广泛的领域之一。
在这些领域中，设计鲁棒性模型已经成为一个重要的研究方向。
以数据挖掘为例，常见的数据挖掘模型如决策树、神经网络等都可以通过鲁棒优化来提高其模型的鲁棒性。
在机器学习方面，鲁棒性支持向量机和鲁棒性贝叶斯网络也成为了研究的热点方向。
此外，鲁棒优化在金融、医疗等领域中也取得了很好的应用效果。
在金融领域中，鲁棒优化为投资者提供了一种更为可靠和稳定的风险控制方法。
电力系统鲁棒经济调度
电力系统鲁棒经济调度1. 本文概述本文旨在探讨电力系统鲁棒经济调度的问题。
随着能源需求的日益增长和可再生能源的广泛接入，电力系统的复杂性日益增强，使得电力系统的稳定、安全和高效运行面临巨大挑战。
鲁棒经济调度作为电力系统运行优化的关键环节，对于提高电力系统的运行效率和稳定性具有重要意义。
本文将首先介绍电力系统鲁棒经济调度的基本概念和研究背景，阐述其在实际电力系统运行中的重要性。
我们将回顾和梳理国内外在电力系统鲁棒经济调度领域的研究现状和进展，包括相关理论、方法和技术的发展。
在此基础上，本文将重点探讨鲁棒经济调度的建模与优化方法，分析其在考虑不确定性和风险约束下的优化决策问题。
我们还将关注鲁棒经济调度在实际应用中的挑战和解决方案，例如如何处理大规模电力系统的计算复杂性和实时性问题。
2. 电力系统经济调度基础电力系统经济调度是指在保证电力生产安全、优质和满足客户用电需求的条件下，采用各种技术措施和管理措施，使电力生产设备处于最佳工作状态，以达到电力系统电能成本最低。
经济调度是电力企业经营活动的重要内容之一，也是调度管理的基本要求之一。
经济调度的发展可以分为两个阶段：经典经济调度和现代经济调度。
经典经济调度主要在20世纪60年代以前，重点关注机组间负荷分配问题，提出了等微增率分配负荷的最优准则。
现代经济调度则从60年代开始，随着数字计算机和最优化技术引入电力系统，经济调度发展到了新阶段，如最优潮流等。
经济调度的基础性资料包括机组的耗煤量曲线和微增率曲线。
这些资料的准确性直接影响经济调度的效益。
电力负荷预测也是经济调度的重要内容，不同周期的负荷预测有不同的变化规律，预测精度直接影响经济调度的效益。
在机组组合问题上，当水电厂的调节能力受到限制时，火电机组的启停计划就需要进行最优组合，以适应负荷的变化，并使发电费用最小。
水火电经济协调问题也需要充分研究，以实现水电厂的调峰能力和系统整体经济效益的平衡。
随着电网的不断扩大和电网互联，联合电力系统经济调度问题也变得重要起来。
电力系统鲁棒性研究
电力系统鲁棒性研究电力系统是现代社会生产生活中至关重要的能源供应体系，其鲁棒性的研究对于电力系统的可靠性与稳定性具有极大的意义。
本文将从电力系统的定义出发，深入探讨电力系统鲁棒性的研究意义、研究内容、研究方法和研究前景等方面，以期为读者进一步了解电力系统鲁棒性研究提供便利。
一、电力系统的定义电力系统是由多台发电机、输电线路、变压器、开关等各种电气设备沿着一定的工作方式和运行保护措施组成的一个联合整体，用于将电能从发电厂输送到用电负荷中。
二、电力系统鲁棒性的研究意义电力系统是一个大型复杂的系统，其内部包括多种电气设备、结构、控制参数以及社会环境等多种因素的相互影响。
当电力系统面临各种异常情况时，如电力负荷突然增大，发电机失效或地震等外部因素影响，可能会导致电力系统的不稳定性，如电压崩溃、频率波动、黑启动等问题。
为了保障电力系统的正常运行，需要对电力系统进行鲁棒性的研究。
鲁棒性研究可以从多个角度进行，如从设备层面进行研究，优化设备的性能、稳定性和可靠性；从多种控制策略的设计层面进行研究，对控制策略进行改进和优化，提高电力系统的响应速度和稳定性；从电力系统整体层面进行研究，探讨电力系统内部各种因素的相互作用和影响，为电力系统的运行稳定提供理论依据。
三、电力系统鲁棒性的研究内容电力系统鲁棒性的研究主要包括以下内容：（一）电力系统中各种设备的鲁棒性分析。
通过对电力系统内部各种设备的运行特性、工作状态和故障机制等因素进行分析，评估设备在面对各种不同异常情况下所表现出的性能和稳定性。
通过对设备进行改进和升级，提高设备的鲁棒性，增强电力系统的稳定性和可靠性。
（二）电力系统控制策略的鲁棒性分析。
通过对电力系统中多种控制策略的设计和分析，研究控制策略面对不同异常情况所表现出的鲁棒性和稳定性。
通过对控制策略进行改进和优化，提高电力系统的响应速度和稳定性。
（三）电力系统整体鲁棒性分析。
通过对电力系统内部各种因素的相互作用和影响进行分析，研究电力系统内部各种因素在不同异常情况下的响应行为和稳定性，为电力系统的运行稳定提供理论依据。
电力系统中的电力网络鲁棒性分析与优化
电力系统中的电力网络鲁棒性分析与优化电力系统作为现代社会重要的基础设施之一，在维持社会运转和经济发展上发挥着至关重要的作用。
然而，面对日益严峻的能源供应和环境保护挑战，电力系统的鲁棒性分析与优化成为了一项迫切需要解决的问题。
本文将探讨电力系统中的电力网络鲁棒性分析与优化问题。
首先，我们需要明确电力网络的鲁棒性是指电力系统对外界扰动和内部故障的抵抗能力。
电力网络的鲁棒性分析旨在评估系统在不同扰动条件下的可靠性和稳定性，并通过寻找最优解决方案来提高电网的鲁棒性。
在电力网络鲁棒性分析中，关键的一环是建立电力系统的模型。
传统的电力网络模型通常以节点和支路为基本单元进行描述，并通过欧姆定律和功率平衡等基本电路理论建立电力流模型。
然而，由于电力系统的复杂性和非线性特性，传统模型无法充分反映电力系统的真实运行情况。
因此，研究者们提出了许多改进模型，如潮流限制模型、装备可靠性模型等，以更准确地描述电力系统的鲁棒性。
在电力网络鲁棒性分析中，扰动条件的选择和分析也是至关重要的。
传统的电力网络鲁棒性分析主要考虑一些经典的扰动条件，如电力传输线的过载和设备的故障。
然而，现实中电力网络可能面临更加复杂和多样化的扰动条件，如天气变化、能源供应不稳定等。
因此，鲁棒性分析需要充分考虑这些实际情况，并寻找相应的优化方法。
在电力网络鲁棒性优化中，目标是通过改变电力系统的拓扑结构和控制策略来提高系统的鲁棒性。
拓扑结构优化主要考虑电力网络的节点和线路布局，以提高系统的可靠性和灵活性。
控制策略优化主要包括电力系统的调度、发电机控制、线路容量调整等方面，以提高系统的稳定性和效率。
对于电力网络鲁棒性优化的方法，目前研究者们提出了许多有效的算法。
其中，基于遗传算法和模拟退火算法的优化方法被广泛应用于电力网络的拓扑结构和控制策略优化中。
通过遗传算法和模拟退火算法的迭代过程，可以寻找到最优的系统配置和控制策略，以提高电力系统的鲁棒性。
除了优化方法外，电力系统的鲁棒性还可以通过增加系统的备用能力和灵活性来提高。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第４ ０ 卷 第 ７ 期 ２ ０ １ ６年４月１ ０日
Ｖ ｏ ｌ ． ４ ０Ｎ ｏ ． ７Ａ ｒ ． １ ０， ２ ０ １ ６ ｐ
： ／ Ｄ Ｏ Ｉ １ ０． ７ ５ ０ ０ Ａ Ｅ Ｐ Ｓ ２ ０ １ ５ ０ ７ ２ ８ ０ ０ ８
鲁棒优化在电力系统调度决策中的应用研究综述
于丹文 ，杨 明 ，翟鹤峰 ，韩学山
ｔ∈Ｔ
即对 ∏Ｄ ，
ｔ
各调度时段内的不确定集 Ｄｔ 取笛卡尔乘积 ， 取其所 构成的最大集合范围作为总体不确定集 。 机组组合鲁棒优化的决策目标为寻找目标函数
： ／ ／ ｈ ｉ ｔ ｔ ｗｗｗ． ａ ｅ ｓ ｎ ｆ ｏ ． ｃ ｏ ｍ １ － ｐ ｐ ３ ５
（ ） ２ ０ １ ６， ４ ０ ７
· 综述 ·
使目标成本函数最大化 ） 实现情 在不确定负荷最劣 （ ） 况下最经济的机组启停与发电计划 。 如式 （ 所示 ， ５ 模型的目标函数包括两部分 ， 第一部分是ｃＴ 表示 ｘ， 与机组启停决策相关的成本 ， 其中 ， 的决策在不确 ｘ ， 表 定扰动未知的情 况 下 进 行 ； 第 二 部 分 是 ｂＴ ｄ） ｙ（ 示调度过程对应的 运 行 成 本 ， 其含有耦合的两类决 策变量 ， 一类是 ｙ， 其决策目标是最小化系统的调度 成本 ， 另一类是 ｄ， 通过选取 代 表 随 机 扰 动 的 负 荷， 以模拟扰动的最劣实 现 最大化系统的调度成本 ， ｄ， 情况 。 需注意的是 ， ｄ的 ｙ 的决策受ｄ 实 现 的 影 响 ， 因此用ｙ（ 取值同样受到ｘ 和ｙ 决策结果的影响 ， ｄ） 表示了这种牵制关系 。 当然 ， 除上述的两阶段鲁棒优化模型外 ， 关注新 能源功率不确定的部分研究还采用场景集来描述不 确定性扰动 ， 通过选 取 场 景 集 中 的 极 端 场 景 进 行 分 析， 同样体现了鲁棒 优 化 以 最 小 化 最 劣 情 况 下 运 行
１ 鲁棒优化概述
在 Ｖ 鲁棒 优 化 起 源 于 ２ ０世纪５ ０ 年 代， ｏ ｎ 统计学家 Ｗ ａ ｌ ｄ Ｎ ｅ ｕ ｍ ａ ｎ ｎ 最大最 小 定 律 的 基 础 上 ， ［ １ ５］ ， 于１ 其中即包含了鲁 ９ ５ ０年提出悲观决策准则 棒优化的思想 ， 即要 求 决 策 者 根 据 每 一 种 决 策 方 案 的最坏实现情况进行方案的优选 。 而 ２ ０ 世纪 ７ ０年 代后 ， 鲁棒优化得 到 快 速 的 发 展 ， 形 成 了 独 立、 完整 ］ １ １ ６ ７ － 、 的优化理论体系 ， 并被广泛地引入控制论 ［ 金融
相比较于处理不确定规划问题广泛采用的随机 规划方法 ， 鲁棒优化具有如下特点 ： ① 决策关注于不 确定参量的边界情 况 ， 决策过程不需要知道随机变 量精确的概率分布形式 ； 鲁棒优化模型 ② 一般来讲 ， 可通过转化成其确 定 等 价 模 型 求 解 ， 求解规模与随 机规划方法相比相 对 较 小 ； 由 于 鲁 棒 优化决策针 ③ 对不确定量的最劣 实 现 情 况 ， 其解存在一定的保守 性 。 上述特点使鲁棒优化成为一类特殊的不确定规 划方法 ， 具有独特的应用条件与效果 。 为不 失 一 般 性 ， 首先以考虑参数不确定性的线
模型中显式表达参数不确定性给决策结果带来的最 劣影响 ， 由此 ， 将式 （ 所示的鲁棒优化标准模型转 １）
５］ ， 化为其鲁棒对等模型 ［ 如下式所示 ： Ｔ ｛ ： ｉ ｎ ｍ ａ ｘ Ｃ Ｘ ＭＸ ≤ ｍ ｎ （ Ｃ， Ｍ， ｎ） Ｕ｝ ∈
ห้องสมุดไป่ตู้
２． ２ 持续功率扰动下的机组组合鲁棒优化方法 在机 组 组 合 问 题 中 ， 面临许多持续性的功率扰 动， 主要是由于对负 荷 功 率 需 求 或 新 能 源 电 源 输 出 功率预测偏差造 成 的 。 容 易 理 解 ， 无论是负荷功率 需求的不确定性还 是 电 源 功 率 输 出 的 不 确 定 性 ， 其 最终均体现为节点功率注入的不确定性 ， 因此 ， 两类 ［ ］ ３ ４ ８ ０ － 。 扰动的处理方法具有互通性 ） 机组组合的两阶段鲁棒优化模型 １ 首 为应对负荷功率 需 求 的 不 确 定 性 ， 文献［ １］ ４ 次将鲁棒优化引入 到 机 组 组 合 问 题 ， 形成了一类机 组组合两阶段鲁棒优化的典型模型 。 在上 述 模 型 的 基 础 上 ， 此类两阶段鲁棒优化模 ［ ３， ４ ２］ ３ ： 型可表示为
ｘ≤ｆ Ｆ 烄 ． ｔ ． Ｈ ｄ） ｈ（ ｄ） ｄ∈Ｄ ｓ ≤ ｙ（ 烅 （ ） ｘ＋Ｂ Ａ ｄ∈Ｄ ｇ ｙｄ ≤ 烆
式中 ： ｄ 为所有 调 度 时 段 内 不 确 定 节 点 负 荷 功 率 所 构成的列向量 ， 其构成的不确定集为 Ｄ 。 若假设每个决策时段的不确定集合为 Ｄｔ ， 则所 有调度时段内的不确定集可表示为 Ｄ ＝
０ 引言
电力系统运行中存在着来源各异的不确定性因 素， 如负荷的随机扰动与发输电元件的意外停运等 。 近年来 ， 随着 新 能 源 电 源 的 广 泛 并 网 发 电， 其随机 性、 间歇性的特质 ， 在频度与幅度上进一步加剧了电 力系统运行中的不确定程度 ， 从而 ， 使电力系统调度 理论由确定性向不确定性转变成为发展的必然 。 电力系统运行调度是一个多时间尺度相互协调 的优化决策问题 。 由 于 电 力 系 统 规 模 庞 大 ， 优化模 型中变量及约束的种类繁多 、 数量巨大 ， 再附之不确 定因素的影响 ， 使电 力 系 统 调 度 决 策 成 为 十 分 具 有 挑战性的工作 ， 吸引了该领域内专家 、 学者的广泛关
２ ２］ 问题通过对偶变换 ［ 形成单层线性或 等方式处理 ， ［ ］ ２ ７ 。 因此 ， 非线性确定性优化问题 ， 进而求解 ３－２ 此等
价转化 ， 是求解鲁棒 优 化 模 型 过 程 中 的 一 项 很 重 要 ］ ８ ０ ２ ３ － 。 的工作 ［
｝ ｉ ｎ｛ ａ ｘ ｃＴ ｘ＋ｍ ｂＴ ｄ） ｍ ｙ（
ｄ∈Ｄ
（ ） ５ （ ） ６
２ 鲁棒优化在机组组合问题中的应用
２． １ 机组组合问题的一般模型 电力系统机组组合是在满足发电机组物理约 束、 电网输电能力约束以及负荷需求约束条件下 ， 合 理安排机组开停机 顺 序 ， 使总的机组启停费用和运 ］ ３ ３ １ ２ － 。其 中， 行费用最小 的 一 类 运 行 决 策 问 题 ［ 机组 数量 、 约束数量 、 约束之间关系的复杂程度等因素都 会直接影响到机组组合问题的求解难度 。 机组组合 ］ ３ ４ ３ ３ － ： 问题的一般模型可表述为 ［
］ ３ ３ ５ ７ － 。 弛法及各类智能算法等 ［
两者参数属性有着本质区别 。 鲁棒优化模型考虑了 目标函数和／或约束条件中参数的不确定性 ， 即参数
１ 。 Ｃ， Ｍ， ｎ 可在不确定集合 Ｕ 中任意取值 ２ 其解具有以下特点 ： 根据鲁棒优化定义 ， ① 决策 在不确定参数实现 情 况 未 知 的 前 提 下 进 行 ， 可获得 一个确定的数值解 ； ②决策结果足以应对所有不确 定参数的同时扰动 ； ③当不确定参数在预先设定的 不确定集 合 内 取 值 时 ， 模 型 的 约 束 是 必 然 满 足 的。 因此 ， 鲁棒优化模型 的 有 效 解 是 当 模 型 参 数 在 不 确 定集合中任意取值 时 ， 能够保证所有约束均可行的 一组确定的数值解 。 为体 现 鲁 棒 优 化 解 的 上 述 特 点 ， 需在鲁棒优化 ［ ］
Ｘ
ｘ＋Ｂ Ａ ｙ≤ ｇ 烆 式中 ： ０， ｘ 为表征所有决策时段内机组启停状态的 ｛ ｝ ； 决策向量 为 与 机 组 启 停 决 策 相 关 的 成 本 系 数 １ ｃ
向量 ； ｙ 为所有 决 策 时 段 内 与 功 率 分 配 相 关 的 决 策 向量 ； ｂ 为与功率分配相关的成本系数向量 ； Ｆ 为所 有仅与启停决策变量ｘ 相关的约束所对应的系数矩 阵； Ｈ 为仅与功率 ｆ 为 该 类 约 束 限 值 构 成 的 向 量； 分配决策变量ｙ 相 关 约 束 所 对 应 的 系 数 矩 阵 ； ｈ为 别 为 同 时 包含 该类约束限值构成的 向 量 ； 和 分 Ａ Ｂ 机组启停决策变量ｘ 和功率分配决策变量ｙ 的耦合 约束所对应的系 数 矩 阵 ； ｇ 为该类约束限值构成的 向量 。 综上 所 述 ， 确定性的机组组合决策方法用确定 值（ 如负荷预测期望 值 ） 替 代 不 确 定 变 量， 通过预设 一定数量的备用来应对系统运行中的不确定性 。 机 组组合是一类复杂 的 混 合 整 数 规 划 问 题 ， 其典型求 解方法包括 ： 优先 级 表 法 、 动 态 规 划 法、 拉格朗日松
］ １ １ ２ ８ ９ ０］ － 、 决策 ［ 等科技和工程领域 。 供应链管理 ［
鲁棒优化是一类基于区间扰动信息的不确定性 决策方法 ， 其目标在 于 实 现 不 确 定 参 量 最 劣 情 况 下
］ ６ ５ － 。 的最优决策 ， 即 通 常 所 谓 的 最 大 最 小 决 策 问 题［
由于鲁棒优化算法具有不需要不确定参量精确概率 分布信息 、 计算快捷等优点 ， 其在电力系统的调度决 策问题中具有广阔 的 应 用 前 景 ， 尤其在解决新能源 发电形式给区域电 网 、 微电网引入的不确定性问题
ｘ， ｄ） ｙ（
Ｘ
（ Ｃ， Ｍ， ｎ） ∈Ｕ
（ ） ２ 内部嵌套的最大化问题表征了不确 该模 型 中， 定参量对于优化的 最 劣 影 响 ， 而外部最小化问题则 表明了鲁棒优化所寻求的最优解是最劣情况下的最 ） 好解 。 观察式 （ 不难发现 ， 在将不确定参量作为内 ２ 层优化问题的决策 变 量 后 ， 该式已是一个确定性的 ， 多层次嵌套的优化 问 题 其 求 解 思 路 即 是 将 内 层 子