风火联合发电系统日前-日内两阶段协同优化调度

风电不确定性及风火协同特性显著影响风火联合发电系统调度。为此，本文提出一种基于改进风电不确定集鲁棒优化的两阶段协同调度方法。构建“闭环反馈型”数据驱动的风电不确定集，建立日前-日内两阶段协同调度模型，并引入改进历史预测误差不确定集实现动态随机筛选。利用鲁棒对偶理论转化模型，结合反馈流松弛与有效不确定域辨识的改进分支定界法求解。IEEE-39节点系统算例表明，所提方法较传统模式更优，显著提升风电消纳能力与经济效益。

风火联合发电系统协同调度过程受风电不确定性和风火协同特性的影响显著.为此,该文提出一种基于改进风电不确定集鲁棒优化的风火联合发电系统日前-日内两阶段协同优化调度方法.首先,建立日前-日内两阶段风火协同调度模型,构建基于"闭环反馈型"数据驱动鲁棒优化的风电不确定集合;其次,提出考虑改进风电功率历史预测误差不确定集的风火协同鲁棒调度方法,实现日前-日内两阶段风、火协同调度计划的动态随机筛选;然后,采用鲁棒对偶理论将不确定调度模型进行转换,并基于反馈流松弛和有效不确定域空间辨识约束的改进分支定界法对转换后的数学模型进行求解;最后,在IEEE-39节点系统上进行算例验证.结果表明:相比传统风火打捆调度模式,所提方法更好地提升风火协同调度能力和经济效益,有效促进风电消纳.