Distributionally Robust Stochastic Optimization for Power System Load Restoration Considering Time-varying Characteristics of Thermostatically Controlled Loads

CHEN Changming; XUE Yusheng; LI Ze; MA Huan; TAN Beisi; LIN Zhenzhi; WEN Fushuan

doi:10.7500/AEPS20240921003

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Distributionally Robust Stochastic Optimization for Power System Load Restoration Considering Time-varying Characteristics of Thermostatically Controlled Loads

Basic Research | 更新时间：2025-07-14

- Distributionally Robust Stochastic Optimization for Power System Load Restoration Considering Time-varying Characteristics of Thermostatically Controlled Loads
- Automation of Electric Power Systems Vol. 49, Issue 14, Pages: 109-119(2025)
- 作者机构：
  
  1.浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310027
  2.国网电力科学研究院有限公司（南瑞集团有限公司），江苏省南京市 211106
  3.国网山东省电力公司电力科学研究院，山东省济南市 250003
  4.国家电网有限公司华北分部，北京市 100053
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  State Grid Corporation of China(5100-202240015A-1-1-ZN)
- DOI：10.7500/AEPS20240921003
  CLC：
- Received：21 September 2024，
  
  Revised：2025-02-28，
  
  Published Online：16 April 2025，
  
  Published：25 July 2025
- 稿件说明：
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陈昌铭,薛禹胜,李泽等.计及温控负荷时变特性的电力负荷恢复分布鲁棒随机优化[J].电力系统自动化,2025,49(14):109-119.

CHEN Changming,XUE Yusheng,LI Ze,et al.Distributionally Robust Stochastic Optimization for Power System Load Restoration Considering Time-varying Characteristics of Thermostatically Controlled Loads[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(14):109-119.
陈昌铭,薛禹胜,李泽等.计及温控负荷时变特性的电力负荷恢复分布鲁棒随机优化[J].电力系统自动化,2025,49(14):109-119. DOI： 10.7500/AEPS20240921003.

CHEN Changming,XUE Yusheng,LI Ze,et al.Distributionally Robust Stochastic Optimization for Power System Load Restoration Considering Time-varying Characteristics of Thermostatically Controlled Loads[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(14):109-119. DOI： 10.7500/AEPS20240921003.

摘要

电力系统大停电后，合理有效的负荷恢复策略可以减少经济损失及对社会的负面影响，而温控负荷特性和源/荷不确定性又都会影响决策的效果。对此，文中提出一种计及温控负荷时变特性的分布鲁棒随机优化方法。首先，提出基于逆向思维法的温控负荷时变特性线性化建模与负荷恢复价值修正方法。然后，分别采用Wasserstein距离和条件风险价值理论构建负荷恢复过程中的源/荷不确定性模型，通过分布鲁棒随机优化理论对源荷不确定性产生的恢复安全风险进行成本性量化。进而，遵循“分级分批、逐步恢复”的实际工程需求，构建电力系统负荷恢复的多目标分布鲁棒随机优化模型，并基于层次分析法进行去量纲化处理，旨在最大化电力系统的负荷恢复净效益；采用强对偶理论和近似上界法对所提模型进行线性化处理，以提高模型求解效率。对某实际电力系统的125节点修正模型仿真表明，上述方法能有效反映温控负荷的时变特性，应对源与荷的不确定性，提高了负荷恢复净效益。

Abstract

After a large-scale blackout in power system

a reasonable and effective load restoration strategy can reduce economic losses and mitigate negative social impacts. However

the characteristics of thermostatically controlled loads and the source/load uncertainties can influence the effect of the decision. To this end

a distributionally robust stochastic optimization method considering time-varying characteristics of thermostatically controlled loads is proposed. First

a linearized modeling approach for the time-varying characteristics of thermostatically controlled loads and a correction method for the load restoration value are proposed based on the reverse thinking method. Then

the Wasserstein distance and conditional value at risk (CVAR) theory are used respectively to construct the source/load uncertainty models during the load restoration process

and the distributionally robust stochastic optimization theory is applied to quantify the cost of recovery security risks caused by the source/load uncertainties. Furthermore

following the practical engineering requirement of “grading

batching

and gradual restoration”

a multi-objective distributionally robust stochastic optimization model for power system load restoration is constructed

which undergoes non-dimensional processing based on the analytic hierarchy process (AHP) method and aims to maximize the net benefit of power system load restoration. The strong duality theory and the approximate upper bound method are used to linearize the proposed model and improve solution efficiency. Simulations on a improve 125-bus real power system demonstrate that the proposed method can effectively reflect the time-varying characteristics of thermostatically controlled loads and address source/load uncertainties

thereby improving the net benefit of load restoration.

关键词

Keywords

references

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