Security-Constrained Unit Commitment for AC-DC Grids With Generation and Load Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
The uncertainties in renewable generators and load demand make it a challenge for system operators to execute the security-constrained unit commitment (SCUC) program in an ac-dc grid. The SCUC is a nonlinear mixed-integer optimization problem due to the power flow equations, constraints imposed by the ac-dc converters, and the binary variables associated with the generators' on/off state. In this paper, we study the SCUC problem in ac-dc grids with generation and load uncertainty. We introduce the concept of conditional value-at-risk to limit the risk of deviations in the load demand and renewable generation. We relax the binary variables and introduce a l1-norm regularization term to the objective function, and then use convex relaxation techniques to transform the problem into a semidefinite program (SDP). We develop an algorithm based on the iterative reweighted l1-norm approximation that involves solving a sequence of SDPs. Simulations are performed on an IEEE 30-bus test system. Results show that the proposed algorithm returns a solution within 2% gap from the global optimal solution for the underlying test system. When compared with the multi-stage algorithm in the literature, our algorithm has a lower running time and returns a solution with a smaller gap from the global optimal solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».