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考虑概率分布约束的含高渗透率风电电力系统储能鲁棒优化方法
引言
随着风电装机容量的不断增加，在电力系统中逐渐占据了重要地位。然而，由于风速的不确定性和变化性，风电的不稳定性给电力系统带来了很多挑战，例如难以实时平衡风电的供给和买方的需求。
为了降低风电的不稳定性对电网运行造成的影响，生产厂商和电网经营者采用许多措施。目前，储能技术是最有前途的技术之一。能量储存可以提高风电的可靠性和可调度性，并抵消风速变化的波动性。储能技术不仅可以为电力系统提供平稳和可靠的电力，还可以维持电力系统的稳定性。
本文旨在提出一种新颖的含高渗透率风电电力系统储能鲁棒优化方法，并将概率分布约束引入到优化问题中。本文将首先阐述高渗透率风电电力系统优化问题，并简要介绍储能技术的种类。随后，我们将介绍鲁棒优化的基础概念和优化问题的概率分布约束的概念。最后，我们将提出一种新的优化方法，这种方法可以同时考虑储能和概率分布约束，以最大程度地减小风电波动和电力系统的不稳定性。
高渗透率风电电力系统的优化问题
随着风电的不断发展，越来越多的风电接入电力系统。高渗透率的风电电力系统为电力系统的稳定性带来了挑战。由于风速的变化和不确定性，风电机组的输出变化较大，对电力系统的稳定性造成了影响。为了使电力系统稳定运行，必须在电网规划过程中合理配置储能装备，把风电的波动性最小化。
储能技术种类的简介
当前，储能技术的种类比较多，例如：
1.化学储能技术。化学储能技术是一种将电能存储为化学能的技术。通过电解电池储存电能，或者通过通过燃料电池将水变成氢和氧，将化学能转化为电能。
2.机械储能技术。机械储能技术是一种将电能作为动能储存或使用压缩空气实现的技术。例如，可以使用电力来压缩空气，并将压缩空气储存在容器中，需要时释放储存的空气来产生电力。
3.热能储能技术。热能储能技术是一种将电能转化为热能存储的技术。例如，电能可以用于加热储存介质中的热媒体。当需要使用电力时，热媒体被加热并转化为蒸汽，从而产生动力。
鲁棒优化的基本概念
鲁棒优化是一种通过适应不确定性来优化系统性能的技术。鲁棒优化方法采用一种假定，即优化问题中的一些因素可能发生变化。这些变化可能会影响系统的性能。鲁棒优化将优化问题转化为多个体系，每个体系对应一个可能变化的条件。通过考虑不同的体系，鲁棒优化技术可以抵消系统中可能发生的变化对系统性能的不利影响。
优化问题的概率分布约束
在某些情况下，优化问题涉及到各种变量的概率分布。例如，在风电优化问题中，需要考虑风速的分布。概率分布的考虑使得问题的解决方案更加准确。例如，考虑风速的变化率，可以更好地估算风电机组的风能利用率和系统的稳定性。概率分布约束优化也被称为概率优化，在优化问题中被广泛使用。
含高渗透率风电电力系统储能鲁棒优化方法
本文提出了一种含高渗透率风电电力系统储能鲁棒优化方法。
首先考虑含高渗透率风电电力系统的构建。系统中的储能技术种类需要按照能效进行选择。同时，还需要考虑储能系统和风电机组之间的连接和协调。对于储能系统的控制策略，可以根据实际情况采用不同的控制策略，例如基于状态的储能控制。
然后，将概率分布约束引入到优化问题中。优化问题的主体是建立一个数学模型。该模型的目标是最小化系统的运行成本，同时考虑到风速的变化性和不确定性，并最大程度地降低系统的不稳定性。概率分布约束是通过考虑风速的分布函数来加以实现的。
最后，将鲁棒优化的思想引入到优化问题中。在电力系统中，由于存在各种不确定的因素，例如机组故障、电力市场价格变化等，很难确定最佳的操作和管理规划策略，需要考虑到各种情况的影响。基于鲁棒优化的思想，可以设计一种优化策略，在考虑到不确定性因素的前提下，寻找系统具有鲁棒性的最优解。
结论
本文提出了一种含高渗透率风电电力系统储能鲁棒优化方法。该方法可以实现在概率分布约束下寻找最佳储能装备配置方案，以提高电力系统的稳定性和安全性。本文将为电气工程、电力系统的优化与计算问题提供新的思路和范式。