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考虑风电高阶不确定性的分布式鲁棒优化调度模型
摘要
在不确定的风电场环境中，分布式鲁棒优化调度模型能够有效地提高系统的鲁棒性和灵活性。本文针对风电机组出力变化、风速变化、电网故障等不确定因素，建立分布式鲁棒优化调度模型，通过优化方法和最小二乘逼近技术，在保证系统可靠性的前提下，实现风电场的经济性。实验结果表明，该模型在不确定性环境中能够有效地应对风电场的运行调度，提高系统的稳定性和经济性。
关键词：风电场；高阶不确定性；分布式鲁棒优化调度模型；最小二乘逼近技术；经济性。
引言
随着经济的发展和环保意识的不断提高，风电产业逐渐成为新能源产业的一个重要组成部分。然而，由于风速的难以预测、风电机组出力的不确定性以及电网负荷变化等因素，风电场运行调度面临着许多挑战。出现不确定性因素后，风电场的稳定性和经济性都会面临严峻的考验。
鉴于此，本文提出了分布式鲁棒优化调度模型，该模型能够应对高阶不确定性的情况，并在保证系统安全和可靠的前提下实现经济性。该模型的主要思路是通过优化方法和最小二乘逼近技术来应对不确定性环境，从而提高风电场运行调度的鲁棒性和灵活性。
研究内容
1.高阶不确定性的分析
高阶不确定性主要指的是无法通过概率分布来描述的不确定性因素，例如气象因素、电网负荷变化等。该部分通过对气象因素和电网负荷变化的分析，说明高阶不确定性在风电场环境中的重要性和影响。
2.分布式鲁棒优化调度模型
针对高阶不确定性的影响，本文提出了基于分布式鲁棒优化调度模型。该模型通过分布式计算的方式，将风电场分成多个子区域，每个子区域通过预测模型获得未来的电网负荷和风速信息，然后利用预测结果来优化风电场的运行调度。同时，为了应对高阶不确定性带来的挑战，该模型采用最小二乘逼近技术来优化风电场的运行策略，从而提高系统的鲁棒性和灵活性。
3.实验结果与分析
通过对数据的模拟和实验的对比，验证了分布式鲁棒优化调度模型的有效性和优越性。模型在高阶不确定性环境中能够有效地应对风电场的运行调度，提高系统的稳定性和经济性。
结论
在风电场运行调度中，高阶不确定性的影响是不可避免的。本文通过分布式计算和最小二乘逼近技术，建立了基于分布式鲁棒优化调度模型，有效地应对了高阶不确定性的挑战。实验结果表明，该模型能够有效地提高风电场的鲁棒性和经济性，在实际生产中具有一定的应用价值和推广价值。