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考虑风电接入不确定性的SCED模型和区间优化算法
标题：考虑风电接入不确定性的SCED模型和区间优化算法
摘要：
随着清洁能源的风力发电技术的快速发展，风电在电力系统中的重要性日益增加。然而，由于风能的不确定性和时变性，将风电大规模接入电力系统中会带来一系列的挑战和问题。本文主要研究了考虑风电接入不确定性的启动（StateCommitmentandEconomicDispatch,SCED）模型，并结合区间优化算法，对电力系统的调度问题进行了分析和求解。
1.引言
电力系统的调度问题是将电力系统中的各种电源与负荷进行合理调配，以实现对整个系统的严格控制和经济运行的优化。然而，与传统的火力发电技术相比，风电的接入具有不确定性和不稳定性，这对电力系统的调度提出了新的挑战。
2.风电接入不确定性的SCED模型
考虑到风电的不确定性，本文提出了一种改进的SCED模型，以更好地适应风电接入的情况。该模型在SCED模型的基础上引入了风速和风能预测误差的概念，并将其转化为随机变量。通过对历史风速和风能数据的统计分析，可以得到风速和风能预测误差的概率分布。
在该模型中，考虑到风电与火力发电之间的相互作用，引入了风-火协同调度策略。具体来说，当风电发电量不足时，火力发电将补充不足的部分；而当风电发电量超过需求时，多余的风电将被折损并减少火力发电量。
3.区间优化算法
为了应对风电接入不确定性带来的风险，本文结合区间优化算法对SCED问题进行求解。区间优化算法是一种适用于存在不确定性的优化问题的方法，它通过引入区间数和运算规则来对不确定性进行建模和处理。
在本文中，利用区间优化算法对风速和风能预测误差进行建模，并将其嵌入到SCED模型中。通过对区间数的运算和约束条件的更新，在SCED问题中考虑到风电接入不确定性的同时，也可以保证系统的安全性和稳定性。
4.数值实验与结果分析
本文利用实际电力系统的数据进行了数值实验，并将结果与传统的SCED模型进行了对比。实验结果表明，考虑风电接入不确定性的模型在提供可靠性的同时，也能有效降低电力系统的运行成本。
5.结论
本文基于风电接入不确定性的问题，提出了一种改进的SCED模型，并结合区间优化算法对电力系统的调度问题进行求解。通过数值实验的验证，本文的方法在提高电力系统可靠性的同时，也能够降低系统的运行成本。未来的研究可以进一步优化算法的求解效率，并考虑其他可再生能源的接入问题。
关键词：风电接入，SCED模型，不确定性，区间优化算法，电力系统调度