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A Mixed-integer SDP Solution to Distributionally Robust Unit Commitment with Second Order Moment Constraints

CSEE Journal of Power and Energy Systems 2020年第2期6卷 374-383页

作者： Xiaodong Zheng Haoyong Chen Yan Xu Zhengmao Li Zhenjia Lin Zipeng Liang School of Electric Power Engineering South China University of TechnologyGuangzhou 510641China School of Electrical and Electronic Engineering Nanyang Technological UniversitySingapore

A power system unit commitment(UC)problem considering uncertainties of renewable energy sources is investigated in this paper,through a distributionally robust optimization *** assume that the first and second order moments of stochastic parameters can be inferred from historical data,and then employed to model the set of probability *** resulting problem is a two-stage distributionally robust unit commitment with second order moment constraints,and it can be recast as a mixed-integer semidefinite programming(MI-SDP)with finite *** solution algorithm of the problem comprises solving a series of relaxed MI-SDPs and a subroutine of feasibility checking and vertex *** on the verification of strong duality of the semidefinite programming(SDP)problems,we propose a cutting plane algorithm for solving the MI-SDPs;we also introduce an SDP relaxation for the feasibility checking problem,which is an intractable biconvex *** results on the IEEE 6-bus system are presented,showing that without any tuning of parameters,the real-time operation cost of distributionally robust UC method outperforms those of deterministic UC and two-stage robust UC methods in general,and our method also enjoys higher reliability of dispatch operation.

关键词： Distributionally robust optimization mixedinteger semidefinite programming probability distribution renewable energy integration unit commitment

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