基于条件生成对抗网络随机场景的电力系统日前多阶段优化调度

作     者：李晖 刘栋 梁涵卿 李凡 吴雄 曹滨睿 LI Hui;LIU Dong;LIANG Hanqing;LI Fan;WU Xiong;CAO Binrui

作者机构：国网经济技术研究院有限公司北京102209 西安交通大学电气工程学院西安710049 

出 版 物：《新型电力系统》 (NEW TYPE POWER SYSTEMS)

年 卷 期：2023年第1卷第3期

页      面：272-282页

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家电网公司技术研究服务项目:新型电力系统规划建设研究支撑(SGZB0000FCJS2300797) 

主　　题：条件生成对抗网络 日前调度 多阶段随机优化 

摘      要：大规模新能源并网增加了电力系统优化运行中的不确定因素,给电力系统的安全经济运行带来了挑战。传统的日前调度模型往往在不确定性因素实现之前确定机组的运行状态,难以适用逐渐实现的不确定性因素。该文提出一种基于条件生成对抗网络场景生成的电力系统日前多阶段随机优化调度。基于该方法,首先设计了一种基于注意力机制的条件生成对抗网络用于生成日前新能源预测场景,采用Wasserstein距离保证网络训练过程的稳定性。其次,提出面向含新能源的电力系统日前多阶段调度模型,每个阶段对应日内的每个小时,各阶段优化决策取决于上一阶段优化结果和当前阶段不确定因素的实现情况。采用随机对偶动态整数规划算法(stochastic dual dynamic integer programming,SDDIP)对该模型进行求解,大幅提高了计算效率。最后,以实际电力系统为例验证提出的日前多阶段优化调度的有效性。