Multi-period Uncertainty Set Modeling Method for Wind Farms Applicable to Robust Control

QIE Zhaohui; FU Linbo; JIANG Tao; LI Wei; LI Zhaowei; LYU Yazhou

doi:10.7500/AEPS20250124005

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Multi-period Uncertainty Set Modeling Method for Wind Farms Applicable to Robust Control

Basic Research | 更新时间：2026-02-28

- Multi-period Uncertainty Set Modeling Method for Wind Farms Applicable to Robust Control
- Automation of Electric Power Systems Vol. 50, Issue 4, Pages: 79-90(2026)
- 作者机构：
  
  1.现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室（东北电力大学），吉林省吉林市 132012
  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
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  State Grid Corporation of China(5100-202440378A-3-2-ZX)
- DOI：10.7500/AEPS20250124005
  CLC：
- Received：24 January 2025，
  
  Revised：2025-05-14，
  
  Online First：19 December 2025，
  
  Published：25 February 2026
- 稿件说明：
移动端阅览
郄朝辉,付麟博,姜涛等.适用于鲁棒控制的风电场多时段不确定性集合建模方法[J].电力系统自动化,2026,50(4):79-90.

QIE Zhaohui,FU Linbo,JIANG Tao,et al.Multi-period Uncertainty Set Modeling Method for Wind Farms Applicable to Robust Control[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(4):79-90.
郄朝辉,付麟博,姜涛等.适用于鲁棒控制的风电场多时段不确定性集合建模方法[J].电力系统自动化,2026,50(4):79-90. DOI： 10.7500/AEPS20250124005.

QIE Zhaohui,FU Linbo,JIANG Tao,et al.Multi-period Uncertainty Set Modeling Method for Wind Farms Applicable to Robust Control[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(4):79-90. DOI： 10.7500/AEPS20250124005.

摘要

合理刻画风电场出力不确定性的封闭集合是实现电网鲁棒控制的基础。基于风电场对稳定性影响的量化规律，文中提出一种改进的数据处理方法，显著降低了稳定控制的风险。针对多风电场多时段不确定性建模，综合考虑出力误差的时空相关性和爬坡误差对备用配置的影响，使用广域椭球和超平面约束构建凸性不确定性集合；此外，提出了高维体积最小化的参数求解方法，通过协调相关约束边界，确保模型满足多个预设置信概率；最后，基于实际风电场数据对所提方法进行了验证，结果表明该方法将不确定性集合体积降低了12%，有效提升了模型精度和适用性。

Abstract

Reasonably characterizing the closed set of wind farm output uncertainty is the foundation for achieving robust control of power grid. Based on the quantitative laws of impact of the wind farms on stability

this paper proposes an improved data processing method that significantly reduces the risk of stability control. For modeling multi-wind farm and multi-period uncertainties

the spatio-temporal correlation of output errors and the impact of ramping errors on reserve configuration are comprehensively considered. A convex uncertainty set is constructed using wide-area ellipsoidal and hyperplane constraints. Furthermore

a parameter solution method based on high-dimensional volume minimization is proposed

which coordinates relevant constraint boundaries to ensure the model satisfies multiple preset confidence probabilities. Finally

the proposed method is validated using actual wind farm data. The results show that this method reduces the volume of the uncertainty set by 12%

effectively improving model accuracy and applicability.

关键词

Keywords

references

国家能源局发布 2024年 1 ~ 11 月份全国电力工业统计数据［EB/OL］.［ 2024-12-20 ］. https：//www.nea.gov.cn/20241220/73f189cc6e6540caafac2b819623fc08/c.html https://www.nea.gov.cn/20241220/73f189cc6e6540caafac2b819623fc08/c.html .

The National Energy Administration releases statistical data on the national power industry from January to November 2024 ［EB/OL］. ［ 2024-12-20 ］. https：//www.nea.gov.cn/20241220/73f189cc6e6540caafac2b819623fc08/c.html https://www.nea.gov.cn/20241220/73f189cc6e6540caafac2b819623fc08/c.html .

辛保安，李明节，贺静波，等 . 新型电力系统安全防御体系探究［J］. 中国电机工程学报， 2023 ， 43 （ 15 ）： 5723 - 5731 .

XIN Baoan ， LI Mingjie ， HE Jingbo ， et al . Research on new power system security defense system ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2023 ， 43 （ 15 ）： 5723 - 5731 .

BERTSIMAS D ， LITVINOV E ， SUN X A ， et al . Adaptive robust optimization for the security constrained unit commitment problem ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2013 ， 28 （ 1 ）： 52 - 63 .

ZHAO L ， ZENG B . Robust unit commitment problem with demand response and wind energy ［C］// 2012 IEEE Power and Energy Society General Meeting ， July 22-26 ， 2012 ， San Diego， USA ： 1 - 8 .

李啸骢，苏浩 . 不确定微分代数系统的多指标非线性鲁棒自适应控制方法［J］. 中国电机工程学报， 2022 ， 42 （ 3 ）： 909 - 919 .

LI Xiaocong ， SU Hao . Multi-index nonlinear robust adaptive control approach for uncertain differential algebraic system ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2022 ， 42 （ 3 ）： 909 - 919 .

鲍谚，石锦凯，陈世豪 . 考虑负荷预测不确定性的快充站储能鲁棒实时控制策略［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 10 ）： 107 - 116 .

BAO Yan ， SHI Jinkai ， CHEN Shihao . Robust real-time control strategy for energy storage in fast charging station considering load forecasting uncertainty ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 10 ）： 107 - 116 .

聂永辉，吴永庆，蔡国伟，等 . 基于随机预测理论的双馈风电机组参与电网调频控制策略［J］. 中国电机工程学报， 2024 ， 44 （ 14 ）： 5517 - 5528 .

NIE Yonghui ， WU Yongqing ， CAI Guowei ， et al . Frequency regulation control strategy of DFIG participating in power grid based on stochastic prediction theory ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2024 ， 44 （ 14 ）： 5517 - 5528 .

顾雪平，白岩松，李少岩，等 . 考虑风电不确定性的交直流混联电网受端系统恢复决策优化方法［J］. 中国电机工程学报， 2024 ， 44 （ 22 ）： 8730 - 8744 .

GU Xueping ， BAI Yansong ， LI Shaoyan ， et al . Optimization method of restoration decision for the receiving-end system of hybrid AC/DC power grids considering wind power uncertainty ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2024 ， 44 （ 22 ）： 8730 - 8744 .

徐潇源，王晗，严正，等 . 能源转型背景下电力系统不确定性及应对方法综述［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 16 ）： 2 - 13 .

XU Xiaoyuan ， WANG Han ， YAN Zheng ， et al . Overview of power system uncertainty and its solutions under energy transition ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 16 ）： 2 - 13 .

CARTA J A ， RAMÍREZ P ， VELÁZQUEZ S . A review of wind speed probability distributions used in wind energy analysis ［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews ， 2009 ， 13 （ 5 ）： 933 - 955 .

QIN Z L ， LI W Y ， XIONG X F . Estimating wind speed probability distribution using kernel density method ［J］. Electric Power Systems Research ， 2011 ， 81 （ 12 ）： 2139 - 2146 .

XU X Y ， YAN Z ， XU S L . Estimating wind speed probability distribution by diffusion-based kernel density method ［J］. Electric Power Systems Research ， 2015 ， 121 ： 28 - 37 .

涂青宇 . 多风电场联合功率不确定性建模及电网灵活高效消纳方法研究［D］. 武汉：华中科技大学， 2023 .

王凌梓，沈海波，邓力源，等 . 基于相似日聚类与WOA-BiLSTM-Copula算法的短期风光功率相关性概率区间预测方法［J/OL］. 南方电网技术［ 2025-01-01 ］. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/44.1643.TK.20241211.1815.002.html https://kns.cnki.net/kcms/detail/44.1643.TK.20241211.1815.002.html .

WANG Lingzi ， SHEN Haibo ， DENG Liyuan ， et al . Short-term wind and photovoltaic power correlation probability interval prediction method based on similar day clustering and WOA-BiLSTM-Copula algorithm ［J/OL］. Southern Power System Technology ［ 2025-01-01 ］. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/44.1643.TK.20241211.1815.002.html https://kns.cnki.net/kcms/detail/44.1643.TK.20241211.1815.002.html .

GUAN Y P ， WANG J H . Uncertainty sets for robust unit commitment ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2014 ， 29 （ 3 ）： 1439 - 1440 .

陈昌 . 考虑风电不确定性的电力系统区间-锥优化分析方法［D］. 北京：华北电力大学， 2023 .

鲍海波，郭小璇 . 求解含风电相关性区间潮流的仿射变换最优场景法［J］. 电力系统保护与控制， 2020 ， 48 （ 18 ）： 114 - 122 .

BAO Haibo ， GUO Xiaoxuan . Optimal scenario algorithm based on affine transformation applied to interval power flow considering correlated wind power ［J］. Power System Protection and Control ， 2020 ， 48 （ 18 ）： 114 - 122 .

曾林 . 风电出力不确定性建模及其在电力系统中的应用［D］. 天津：天津大学， 2018 .

ZENG Lin . Modeling of wind power uncertainty and its application in power system ［D］. Tianjin ： Tianjin University ， 2018 .

白岩松 . 考虑风电不确定性的电力系统网架重构在线决策研究［D］. 北京：华北电力大学， 2024 .

伊昆明，孙磊，丁江，等 . 基于凸包理论的含风电电力系统负荷恢复方案优化［J］. 电力系统自动化， 2024 ， 48 （ 5 ）： 77 - 87 .

YI Kunming ， SUN Lei ， DING Jiang ， et al . Load restoration scheme optimization for power system with wind power based on convex hull theory ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2024 ， 48 （ 5 ）： 77 - 87 .

孙健，刘斌，刘锋，等 . 计及预测误差相关性的风电出力不确定性集合建模与评估［J］. 电力系统自动化， 2014 ， 38 （ 18 ）： 27 - 32 .

SUN Jian ， LIU Bin ， LIU Feng ， et al . Modeling and evaluation of uncertainty set considering wind power prediction error correlation ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2014 ， 38 （ 18 ）： 27 - 32 .

张文瀚 . 基于椭球束的集员估计及故障诊断与预测［D］. 哈尔滨：哈尔滨工业大学， 2023 .

ZHANG Wenhan . Set-membership estimation and fault diagnosis and prognostics based on ellipsoid bundles ［D］. Harbin ： Harbin Institute of Technology ， 2023 .

WANG D P ， ZHANG C ， LI J Y ， et al . A novel interval power flow method based on hybrid box-ellipsoid uncertain sets ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2024 ， 39 （ 4 ）： 6111 - 6114 .

徐华廷，江博游，冯斌，等 . 量化电网不确定性对调度计划影响的经济运行域概念及其凸包求解方法［J］. 中国电机工程学报， 2023 ， 43 （ 16 ）： 6288 - 6300 .

XU Huating ， JIANG Boyou ， FENG Bin ， et al . The concept of economic operating region and its convex hull solution method for quantifying the influence of grid uncertainty on scheduling plan ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2023 ， 43 （ 16 ）： 6288 - 6300 .

张艺镨，艾小猛，方家琨，等 . 基于广义凸包不确定集合的数据驱动鲁棒机组组合［J］. 中国电机工程学报， 2020 ， 40 （ 2 ）： 477 - 487 .

ZHANG Yipu ， AI Xiaomeng ， FANG Jiakun ， et al . Data-driven robust unit commitment based on the generalized convex hull uncertainty set ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2020 ， 40 （ 2 ）： 477 - 487 .

QING K ， DU Y F ， HUANG Q ， et al . Energy scheduling for microgrids with renewable energy sources considering an adjustable convex hull based uncertainty set ［J］. Renewable Energy ， 2024 ， 220 ： 119611 .

ZHANG Z H ， YANG S ， MA Y T ， et al . Constrained distributionally robust optimization for day-ahead dispatch of rural integrated energy systems with source and load uncertainties ［J］. Frontiers in Energy Research ， 2024 ， 12 ： 1411152 .

刘明，曾成碧，苗虹 . 考虑风电不确定性的分布鲁棒机会约束机组组合模型［J］. 电力科学与技术学报， 2021 ， 36 （ 2 ）： 51 - 57 .

LIU Ming ， ZENG Chengbi ， MIAO Hong . Distributionally robust chance-constrained unit commitment model considering uncertainty of wind power ［J］. Journal of Electric Power Science and Technology ， 2021 ， 36 （ 2 ）： 51 - 57 .

汪荣鑫 . 数理统计［M］. 西安：西安交通大学出版社， 1986 .

WANG Rongxin . Mathematical statistics ［M］. Xi’an ： Xi’an Jiaotong University Press ， 1986 .

FELLER W . An introduction to probability theory and its applications， Volume 2 ［M］. Hoboken ： John Wiley & Sons ， 1991 .

马伟，谢丽蓉，马兰，等 . 短期风电功率预测误差及出力波动的概率建模［J］. 太阳能学报， 2023 ， 44 （ 11 ）： 361 - 366 .

MA Wei ， XIE Lirong ， MA Lan ， et al . Probabilistic modeling of short-term wind power prediction errors and output fluctuations ［J］. Acta Energiae Solaris Sinica ， 2023 ， 44 （ 11 ）： 361 - 366 .

乔颖，鲁宗相，吴问足 . 考虑误差时序-条件性质的短期风电功率概率预测［J］. 电网技术， 2020 ， 44 （ 7 ）： 2529 - 2537 .

QIAO Ying ， LU Zongxiang ， WU Wenzu . Day-ahead wind power probabilistic forecast considering conditional dependency and temporal correlation ［J］. Power System Technology ， 2020 ， 44 （ 7 ）： 2529 - 2537 .

山西省风光新能源装机突破 5 000 万千瓦［EB/OL］.［ 2024-02-29 ］. http：//www.shanxi.gov.cn/ywdt/sxyw/202402/t20240229_9510023.shtml http://www.shanxi.gov.cn/ywdt/sxyw/202402/t20240229_9510023.shtml .

Shanxi Province’s installed capacity of wind and solar new energy has exceeded 50 GW ［EB/OL］. ［ 2024-02-29 ］. http：//www.shanxi.gov.cn/ywdt/sxyw/202402/t20240229_9510023.shtml http://www.shanxi.gov.cn/ywdt/sxyw/202402/t20240229_9510023.shtml .

BOYD S P ， VANDENBERGHE L . Convex optimization ［M］. Cambridge ： Cambridge University Press ， 2004 .

王松岩，于继来 . 风速与风电功率的联合条件概率预测方法［J］. 中国电机工程学报， 2011 ， 31 （ 7 ）： 7 - 15 .

WANG Songyan ， YU Jilai . Joint conditions probability forecast method for wind speed and wind power ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2011 ， 31 （ 7 ）： 7 - 15 .

沈赋，刘思蕊，蔡子龙，等 . 考虑相关性的新能源电力系统风光功率短期联合预测模型［J］. 太阳能学报， 2025 ， 46 （ 5 ）： 203 - 212 .

SHEN Fu ， LIU Sirui ， CAI Zilong ， et al . Joint short-term power prediction model for wind and photovoltaic in new energy power system considering correlation ［J］. Acta Energiae Solaris Sinica ， 2025 ， 46 （ 5 ）： 203 - 212 .

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Secondary Frequency Regulation for Microgrids Based on Structured Neural Networks

Adaptive Search Algorithm for Security Regions in Distribution Network Considering Uncertainties of Wind and Photovoltaic Output

Interval Assessment of Equivalent Frequency Regulation Parameters for Wind Farms Considering Micro-wind-speed Uncertainty

基于虚拟调速控制的大型孤岛新能源基地LCC直流送出方案

Configuration Method of Energy Storage for Wind Farms Considering Wind Power Uncertainty and Wind Curtailment Constraint

Related Author

LI Jinze

HE Xiaomin

WU Jinhui

GUO Fanghong

LIU Bo

YUE Ting

LI Jiaming

LU Zongxiang

Related Institution

School of Information Engineering, Zhejiang University of Technology

Wenling Power Supply Company of State Grid Zhejiang Electric Power Co., Ltd.

School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University

Zhejiang Key Laboratory of Intelligent Perception and Control for Complex Systems

College of Electrical Engineering, Shanghai University of Electric Power

⁰