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王，现场;哈沙Gangamanavar;桑德拉·埃克西奥卢;斯科特·梅森。

使用滚动时域随机优化对营业准备金需求进行统计估计。 （英语） Zbl 1456.90116号

安·Oper。物件。 292，第1期，371-397（2020年）.
摘要：我们开发了一个多周期随机优化框架，用于识别可再生能源渗透程度较高的电力系统的运行备用需求。我们的模型捕捉了不同类型的运营储备、可再生能源发电和需求的不确定性以及发电机运行时间尺度的差异。在规划备用容量的同时，我们的模型旨在以非预期的方式提供关于基带负荷发电的建议，而电网和备用利用决策是以自适应的方式作出的。我们提出了一个具有look-ahead近似的滚动时域框架，其中优化问题可以在每个时间段内写成两阶段随机线性规划（2-SLP）。我们的2-SLP是使用顺序抽样方法（随机分解）求解的，该方法已被证明对电力系统优化是有效的。此外，由于市场运营对提供调度决策提出了严格的时间要求，我们提出了一种预热启动机制来加速此算法。我们基于IEEE测试系统的实验结果，在与文献中的确定性规则和当前实践进行比较时，确立了我们的随机方法的价值。计算结果的改进证明了我们的方法对实际电力系统的适用性。

引用于三文件

MSC公司：

90立方厘米 随机规划
90 C90 数学规划的应用

关键词：

准备金要求;经济调度;随机多周期优化;滚动地平线建模;随机分解

软件：

苏蒂尔;FinTS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛S.Wang｝等人，Ann.Oper。第292号决议，第1号，371--397（2020年；Zbl 1456.90116）
全文： 内政部

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