基于数据驱动的虚拟发电厂分布鲁棒机组组合优化方法
摘要:
本发明提供一种基于数据驱动的虚拟发电厂分布鲁棒机组组合优化方法,包括步骤:S1,考虑由常规发电机组、风电场、储能单元和负荷组成的VPP,对VPP的机组组合进行DRO建模,得到两阶段DRO模型;S2,基于样本数据建立虚拟净负荷概率分布的高阶矩模糊集,其中,所述高阶矩模糊集用于描述虚拟净负荷随时间变化的动态特征;S3,在所述高阶矩模糊集的基础上,通过对偶变换求解所述两阶段DRO模型。本发明能够实现VPP机组组合的优化。
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