Mehrstufige Verteilungsrobuste Chance-Constrained Dispatch-Optimierung unter Berücksichtigung von Unsicherheiten in erneuerbaren Energien und verteilten Energieressourcen

Core Concepts

Die Studie präsentiert eine neue Approximationsmethode für multiple gemeinsame Chance-Constraints (JCCs), um die Unsicherheit in Dispatch-Problemen zu modellieren. Die vorgeschlagene Methode löst die Konservativität und mögliche Unlösbarkeit der herkömmlichen CVaR-Approximation. Das Modell berücksichtigt unterschiedliche Risikostufen für verschiedene Ressourcen im Stromsystem, was für die Praxis wichtig ist.

Abstract

Die Studie befasst sich mit der Modellierung von Unsicherheiten in Dispatch-Problemen für Stromsysteme. Dazu wird eine neue Approximationsmethode für multiple gemeinsame Chance-Constraints (JCCs) vorgeschlagen, die die Nachteile der konventionellen CVaR-Approximation überwindet.

Kernpunkte:

• Entwicklung einer Approximationsmethode für multiple JCCs, die weniger konservativ ist als CVaR und gleichzeitig die Lösbarkeit des Problems sicherstellt
• Erweiterung der Methode auf distributionsrobuste gemeinsame Chance-Constraints (DRJCCs), um die praktischen Bedingungen in Stromsystemen abzubilden, bei denen die tatsächliche Verteilung der Unsicherheiten unbekannt ist
• Formulierung eines mehrstufigen Dispatch-Modells, das Unsicherheiten in erneuerbaren Energien und verteilten Energieressourcen (DER) über DRJCCs abbildet
• Numerische Simulationen, die die Überlegenheit der vorgeschlagenen Methode gegenüber CVaR-basierter Approximation zeigen

Stats

Die Studie enthält keine expliziten Statistiken oder Kennzahlen.

Quotes

Keine relevanten wörtlichen Zitate identifiziert.

Key Insights Distilled From

Multiple Joint Chance Constraints Approximation for Uncertainty Modeling in Dispatch Problems

by Yilin Wen,Yi... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01167.pdf

Deeper Inquiries

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