Scenario Clustering Based Distributionally Robust Comprehensive Optimization of Active Distribution Network

Haishu GAO; Yumin ZHANG; Xingquan JI; Xiao ZHANG; Yongjin YU

doi:10.7500/AEPS20200307001

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Scenario Clustering Based Distributionally Robust Comprehensive Optimization of Active Distribution Network

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Scenario Clustering Based Distributionally Robust Comprehensive Optimization of Active Distribution Network
- Automation of Electric Power Systems Vol. 44, Issue 21, Pages: 32-41(2020)
- 作者机构：
  
  山东科技大学电气与自动化工程学院，山东省青岛市 266590
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China
- DOI：10.7500/AEPS20200307001
  CLC：
- Received：07 March 2020，
  
  Revised：2020-07-07，
  
  Published Online：28 September 2020，
  
  Published：10 November 2020
- 稿件说明：
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高海淑,张玉敏,吉兴全等.基于场景聚类的主动配电网分布鲁棒综合优化[J].电力系统自动化,2020,44(21):32-41.

GAO Haishu,ZHANG Yumin,JI Xingquan,et al.Scenario Clustering Based Distributionally Robust Comprehensive Optimization of Active Distribution Network[J].Automation of Electric Power Systems,2020,44(21):32-41.
高海淑,张玉敏,吉兴全等.基于场景聚类的主动配电网分布鲁棒综合优化[J].电力系统自动化,2020,44(21):32-41. DOI： 10.7500/AEPS20200307001.

GAO Haishu,ZHANG Yumin,JI Xingquan,et al.Scenario Clustering Based Distributionally Robust Comprehensive Optimization of Active Distribution Network[J].Automation of Electric Power Systems,2020,44(21):32-41. DOI： 10.7500/AEPS20200307001.

摘要

为较好地考虑分布式电源（DG）和负荷的不确定性对配电网的影响，基于风电场景预测，通过调整网络拓扑结构和风电、光伏发电、微型燃气轮机、储能、无功补偿等的出力，提出了实现动态重构与无功优化相结合的主动配电网综合优化模型。在考虑DG间相关性的基础上，基于原始数据采用拉丁超立方采样得到初始场景，利用手肘法确定

-means算法的聚类数，从而得到典型场景，场景分布的概率置信区间由1-范数和∞-范数约束。另外，为了消除储能与机组组合的时间相关性约束，重点介绍了基于盒式分解算法的两阶段分解模型。第1阶段以机组启停成本和运行成本为目标函数对机组与储能的各时段运行域进行约束。将第2阶段转化为单时间尺度优化问题，通过求解得到经济性最优的结果。模型采用列与约束生成算法进行求解，通过对IEEE 33节点系统与Taipower 84节点系统的仿真验证了模型的鲁棒性与可行性。

Abstract

In order to better consider the influence of distributed generator (DG) uncertainty and load on the distribution network

an integrated optimization model of active distribution network based on wind power scenario prediction is proposed

which realizes the combination of dynamic reconfiguration and reactive power optimization by adjusting the network topology

the output of wind power

photovoltaic generation

micro gas turbine

energy storage and reactive power compensation

etc. Considering the correlation between DGs

the Latin hypercube sampling is used to get initial scenarios based on the original data; the elbow method is used to determine the clustering number of the

-means algorithm to obtain typical scenarios; and the probability confidence interval of scenario distribution is constrained by 1-norm and ∞-norm. In addition

to eliminate the time-dependent constraints on the energy storage and unit composition

a two-stage decomposition model based on box-based decomposition algorithm is introduced. In the first stage

the operation region of each period for unit and energy storage is constrained by the objective function of unit start-stop cost and operation cost. The second stage is transformed into a single-time scale optimization problem

which is solved to obtain economic optimal results. The columns and constraints generation algorithm is employed to solve the proposed model

and the simulation results of IEEE 33-bus and Taipower 84-bus systems verify the robustness and feasibility of the model.

关键词

Keywords

references

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