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光储微网优化调度
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2018-01-14
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提出了一种光储微网系统的鲁棒后悔度优化调度方法，以抑制系统中光伏输出和负荷需求的不确定性扰动。依据不确定参数的预测值及分时电价，动态非均匀划分调度时段以降低求解复杂度。考虑到蓄电池循环寿命在不同充放电深度下的损耗，构建光储微网鲁棒后悔度优化调度模型。由于模型求解属于一类带有非线性的双层优化问题，采用拉格朗日两段松弛和交叉熵混合求解算法获取鲁棒优化调度方案。算例仿真表明，所提求解算法能够实现最大扰动下的经济后悔度最小化，并且动态非均匀调度时段划分能够加快优化模型求解速度。相对于确定性优化调度，鲁棒后悔度优化能够有效减少不确定性因素对模型的影响，从而验证了所提优化调度方法的有效性和可行性。
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