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基于新型条件风险价值度量的高风电渗透率电网高性能优化模型
High-Performance Optimization Model Based on Novel Conditional Value At Risk Metric for Power Grids With High Wind Power Penetration
Xiaohong Ran · Wee Peng Tay · Christopher Lee · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年4月
由于在获取准确概率方面存在挑战，将不确定性表示为区间有助于缓解因缺乏分布信息而产生的问题。然而，当前电网优化建模中基于区间的方法未能充分捕捉区间变量的不确定性，导致备用成本较高。为克服现有调度模型的保守性，本研究提出了一种用于风险评估的新型不确定区间变量（UIV），其中将区间半径视为随机变量。受仿射算法的启发，我们针对多个随机变量提出了一种基于新型不确定区间的条件风险价值（CVaR）指标，称为UP - CVaR。对新英格兰39节点和118节点系统的调度结果表明，与现有经济调度（ED）模型相比，所...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于不确定区间变量的条件风险价值（UP-CVaR）优化模型具有重要的战略参考价值。该研究针对高比例风电并网场景下的调度优化问题，提出了一种创新的风险评估方法，这与阳光电源在新能源并网和储能系统集成方面的核心业务高度契合。 该技术的核心价值在于通过将区间半径视为随机变量...
基于鲁棒软演员-评论家算法的时空相关性风险调度方法
Risk-Based Dispatch of Power Systems Incorporating Spatiotemporal Correlation Based on the Robust Soft Actor-Critic Algorithm
Jianbing Feng · Zhouyang Ren · Wenyuan Li · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年11月
基于安全深度强化学习（SDRL），本文提出一种考虑时空相关性的风险调度方法（SC-RD），同时建模违规风险的时间相关性与风电不确定性的空间相关性。为此设计了一种新型鲁棒软演员-评论家算法（R-SAC），无需近似或不确定性分布假设，即可在线求解非线性、非凸且含积分形式的SC-RD模型。通过构建鲁棒约束马尔可夫决策过程（R-CMDP），将违规风险作为智能体探索成本，并以成本的CVaR作为安全探索的风险指标。引入二阶中心矩评估模块高效估计CVaR，并结合加速原对偶优化实现最大熵自适应学习。在IEEE-...
解读: 该研究提出的时空相关性风险调度方法对阳光电源的储能与风电产品具有重要应用价值。R-SAC算法可优化ST系列储能变流器的调度策略,提升PowerTitan大型储能系统在风电场景的运行稳定性。具体而言:(1)可应用于储能电站EMS的调度优化,提高储能容量配置合理性;(2)可集成到iSolarCloud平...
基于两种决策准则的退役电动汽车电池梯次利用网络规划
Planning a robust echelon utilization network for used electric vehicle batteries based on two decision-making criteria
Qi Wang · Yankui Liu · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.384
摘要 电动汽车动力电池的梯次利用为缓解废旧电池带来的污染问题以及降低储能系统和低速电动车的成本提供了重要机遇。本文基于两种决策准则，研究了退役电池的梯次利用网络规划问题，旨在规划设施选址与电池运输路径，以满足二级市场对电池质量的多样化需求。首先，针对二级市场需求及高质量退役电池数量的不确定性，构建了一个风险中性的自适应分布鲁棒优化（ADRO）模型。所提出的模型被重构为一个混合整数二阶锥规划（SOCP）模型，并通过加速Benders分解法（BD）进行求解。其次，进一步提出基于均值-条件风险价值（C...
解读: 该研究的梯次利用网络规划模型对阳光电源储能业务具有重要价值。文中分布鲁棒优化方法可应用于PowerTitan储能系统的退役电池管理,通过优化回收网络布局降低3.7%运营成本。ST系列PCS可集成梯次电池形成经济型储能方案,结合iSolarCloud平台实现电池质量分级与全生命周期追踪。该模型的风险决...