%0 Journal Article
%T 基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合
%A 施云辉
%A 王橹裕
%A 郭创新
%A 陈玮
%J 电力系统自动化
%D 2019
%X 为应对风电不确定性给电力系统调度带来的难题，提出了一种基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合模型。首先，基于狄利克雷过程高斯混合模型对风电预测误差进行聚类，建立了数据驱动的风电预测误差模糊集，并进一步建立了考虑风电场间风电预测误差相关性的不确定集。接着提出了考虑储能的分布鲁棒机组组合模型，建立了考虑储能系统循环老化成本的目标函数。针对该模型min-max-max-min的4层结构，将其分解为两阶段问题，在第1阶段中引入运行域变量、爬坡事件约束与储能能量约束，以消去第2阶段中的动态约束，并将第2阶段问题通过KKT条件转化为单层问题，然后采用列约束生成算法对两阶段问题进行求解。最后，通过IEEE 6节点以及IEEE 118节点的算例分析，证明了所提模型的鲁棒性和有效性
%K 狄利克雷过程高斯混合模型
%K 分布鲁棒优化
%K 非参数贝叶斯
%K 锂电池储能
%K 风电不确定性
%K 运行域
%K Dirichlet process Gaussian mixture model(DPGMM)
%K distributed robust optimization
%K non-parametric Bayesian
%K lithium-ion battery energy storage
%K wind power uncertainty
%K operation region
%U http://www.aeps-info.com/aeps/article/abstract/20190505006?st=article_issue