1、“.....然而,由于历史数据通常有限,分箱后部分预测功率箱下数据不足,故该方法仅能考虑较少风电场的情况。经济调度结果图和图分别为常规机组和风电的调度结果,图中粗虚线度。在含风电电力系统经济调度中,需要考虑风电功率随机性对系统备用的影响,总结为以下两方面的问题风电功率建模和含风电功率随机性的电力系统优化。风电实际功率分布受预测功率的不同而差异较大,故通常将风电功率描述为预测功率下的实际功率条件分布置信区间边界如点线所示。同样由于风电高估成本较高,对应系统是否切负荷的置信度,完全包络了整个置信度的风电功率随机性,即,曲线在置信度的风电功率曲线之下,风电高估能被向上备用平衡的置信度均超过相比之下......”。

2、“.....本文方法能够极大地提高求解效率,在较大规模电力系统中仍能高效求解。参考文献杨明,周安平,赵斌,等电力系统运行调度中的高阶不确定性及其对策评述电力系统自动化,南晓强,李群湛,赵元哲,等计及风电预测可信度的化概率序列的机会约束规划优化调度方法电工技术学报,。基于风电场总功率条件分布的电力系统经济调度二次规划方法原稿。经济调度结果图和图分别为常规机组和风电的调度结果,图中粗虚线为个风电场的预测功率均值曲线,由于风电高估成本高于低估成建模风电功率边缘分布,相比于等传统数学模型,由于能够更加精确地考虑风电功率随机性从而降低了经济调度结果的系统成本。通过将模型转化为次规划形式,使含风电随机性的电力系统经济调度可以使用成熟的求解工具进行求解,避免迭代求解。算例表明含风电随机性的电力系统经济调度可以使用成熟的求解工具进行求解,避免迭代求解。算例表明相比于传统逐次线性化等迭代算法......”。

3、“.....在较大规模电力系统中仍能高效求解。参考文献杨明,周安平,赵斌,等电力系统运行调度中的高。结论针对大规模风电并网的电力系统经济调度中难以精细化考虑风电不确定性分布的问题,本文从风电功率随机性建模和优化求解两方面创新性地开展了工作。提出基于风电场总实际功率条件概率分布的电力系统经济调度方法,在避免使用高维联合分布的前提下考不确定性及其对策评述电力系统自动化,南晓强,李群湛,赵元哲,等计及风电预测可信度的经济调度及辅助决策方法电力系统自动化,王雅平,林舜江,杨智斌,等微电网多目标随机动态优化调度算法电工技术学报,夏鹏,刘文颖,蔡万通,等基于风电离散风电场总功率条件分布的电力系统经济调度次规划创新点针对上述研究在风电功率建模和含风电功率随机性电力系统优化方面的不足,本文提出种基于风电场总功率条件分布的电力系统经济调度次规划方法......”。

4、“.....系统向上和向下的储备成本系数都是⋅,成本系数,和,分别为和。日内滚动调度决策时间域为,即从当前时间段到之后的,每个调度时间间隔为统经济调度二次规划方法原稿。风电场总功率条件分布的电力系统经济调度次规划创新点针对上述研究在风电功率建模和含风电功率随机性电力系统优化方面的不足,本文提出种基于风电场总功率条件分布的电力系统经济调度次规划方法,创新点如下基于截断通本,故风电调度功率实线略小于预测功率虚线。随着图中的风电调度功率先上升后降低,图中的常规机组出力之和先降低后上升,其中机组承担了主要的调峰。图中展示了多风电场总实际功率条件分布的置信度边界,风电功率随机性能够被系统预留的备用能力平衡不确定性及其对策评述电力系统自动化,南晓强,李群湛,赵元哲,等计及风电预测可信度的经济调度及辅助决策方法电力系统自动化,王雅平,林舜江,杨智斌......”。

5、“.....夏鹏,刘文颖,蔡万通,等基于风电离散比于传统逐次线性化等迭代算法,本文方法能够极大地提高求解效率,在较大规模电力系统中仍能高效求解。参考文献杨明,周安平,赵斌,等电力系统运行调度中的高阶不确定性及其对策评述电力系统自动化,南晓强,李群湛,赵元哲,等计及风电预测可信度的从风电功率随机性建模和优化求解两方面创新性地开展了工作。提出基于风电场总实际功率条件概率分布的电力系统经济调度方法,在避免使用高维联合分布的前提下考虑了各风电场预测功率和风电场总实际功率之间的相关性。提出通过基于截断通用分布的混合形式基于风电场总功率条件分布的电力系统经济调度二次规划方法原稿,取,负荷功率取。经济调度算法求解硬件为计算机,求解软件为中的平台并选择求解器。基于风电场总功率条件分布的电力系统经济调度二次规划方法原稿。当场景数量过大时,模型计算规模较大导致求解效率降比于传统逐次线性化等迭代算法......”。

6、“.....在较大规模电力系统中仍能高效求解。参考文献杨明,周安平,赵斌,等电力系统运行调度中的高阶不确定性及其对策评述电力系统自动化,南晓强,李群湛,赵元哲,等计及风电预测可信度的取和在随机优化中难以求解的问题。当场景数量过大时,模型计算规模较大导致求解效率降低。算例分析本文在含个风电场的算例系统中验证本文提出的风电场总实际功率条件概率分布和经济调度方法。算例系统数据来源见文献,个风电场装机容量均置信度边界,风电功率随机性能够被系统预留的备用能力平衡的置信区间边界如点线所示。同样由于风电高估成本较高,对应系统是否切负荷的置信度,完全包络了整个置信度的风电功率随机性,即,曲线在置信度的风电功率曲线之下,风电高估能用分布的混合形式建模各风电场预测功率风电场总功率,结合理论得到风电场总功率的条件分布。相比于高斯混合模型,截断通用分布的混合形式定义域有界且具备更高的表征精度......”。

7、“.....南晓强,李群湛,赵元哲,等计及风电预测可信度的经济调度及辅助决策方法电力系统自动化,王雅平,林舜江,杨智斌,等微电网多目标随机动态优化调度算法电工技术学报,夏鹏,刘文颖,蔡万通,等基于风电离散经济调度及辅助决策方法电力系统自动化,王雅平,林舜江,杨智斌,等微电网多目标随机动态优化调度算法电工技术学报,夏鹏,刘文颖,蔡万通,等基于风电离散化概率序列的机会约束规划优化调度方法电工技术学报,。基于风电场总功率条件分布的电力建模风电功率边缘分布,相比于等传统数学模型,由于能够更加精确地考虑风电功率随机性从而降低了经济调度结果的系统成本。通过将模型转化为次规划形式,使含风电随机性的电力系统经济调度可以使用成熟的求解工具进行求解,避免迭代求解。算例表明测功率风电场总功率,结合理论得到风电场总功率的条件分布......”。

8、“.....截断通用分布的混合形式定义域有界且具备更高的表征精度,风电场总功率的条件分布避免了高维分布模型参数难以获取和在随机优化中难以求解的问题向上备用平衡的置信度均超过相比之下,对应系统是否弃风的置信度,介于置信度之间,风电低估能被向下备用平衡的置信度均介于,相对更加允许弃风。结论针对大规模风电并网的电力系统经济调度中难以精细化考虑风电不确定性分布的问题,本文基于风电场总功率条件分布的电力系统经济调度二次规划方法原稿比于传统逐次线性化等迭代算法,本文方法能够极大地提高求解效率,在较大规模电力系统中仍能高效求解。参考文献杨明,周安平,赵斌,等电力系统运行调度中的高阶不确定性及其对策评述电力系统自动化,南晓强,李群湛,赵元哲,等计及风电预测可信度的个风电场的预测功率均值曲线,由于风电高估成本高于低估成本,故风电调度功率实线略小于预测功率虚线。随着图中的风电调度功率先上升后降低......”。

9、“.....其中机组承担了主要的调峰。图中展示了多风电场总实际功率条件分布的建模风电功率边缘分布,相比于等传统数学模型,由于能够更加精确地考虑风电功率随机性从而降低了经济调度结果的系统成本。通过将模型转化为次规划形式,使含风电随机性的电力系统经济调度可以使用成熟的求解工具进行求解,避免迭代求解。算例表明模型。在系统内存在多个风电场时,为各风电场实际功率的联合条件分布。在系统内阻塞可以忽略的前提下,风电功率随机性对系统的影响由风电场总功率的条件概率分布决定,即在已知各风电场的预测功率下,所有风电场实际功率之和的概率分布。风电场总功率条的置信度,介于置信度之间,风电低估能被向下备用平衡的置信度均介于,相对更加允许弃风。关键词经济调度风电随机性总功率条件分布次规划引言近年来,随着风电等新能源的广泛并网发电,其出力随机性的特点加剧了电力系统运行的不确定本,故风电调度功率实线略小于预测功率虚线......”。