Energy and Reserve Dispatch with Renewable Generation Using Data-Driven Distributionally Robust Optimization
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing penetration of renewable generation such as wind power in modern power systems, there are many new challenges arising in power system operation with respect to reliability and economy. In this work, we study a two-stage data-driven distributionally robust (DR) energy and reserve dispatch problem with uncertain wind power. Different from the general moment-based ambiguity set, we design a new distance-based ambiguity set to describe the uncertain probability distribution of wind power, which can be constructed in a data-driven manner from historical data. Base on this new ambiguity set, the second-stage worst-case expectation of the problem is reformulated to a combination of conditional value-at-risk (CVaR) and an expected cost with respect to a reference distribution. Thus, the proposed two-stage DR model becomes a two-stage stochastic optimization problem which can be readily solved. Case studies are carried out to verify the effectiveness of the proposed method based on the IEEE 6-bus test system and modified IEEE 118-bus test system. Simulation results show the value of data in controlling the conservatism of the problem, and the DR problem converges to the stochastic problem with fixed distribution as the data size goes to infinity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».