Two‐stage robust optimal scheduling of cooperative microgrids based on expected scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Cooperative microgrids (CMGs) can effectively solve the energy interaction between microgrids (MGs) while increasing the penetration rate of renewable energy systems (RESs) and reducing the interaction frequency with the grid. However, the uncertainty of RESs will bring new challenges to the energy management and economic dispatch of CMGs, especially in increasing the number of MGs connected to the grid. Taking into account this uncertainty, it is extremely unlikely that the forecast uncertainty information will be at the worst values in every period, and this forecast uncertainty information is near the expected values in most cases. Therefore, a two‐stage robust optimal model under expected scenarios for CMGs is proposed in this study to improve the conservatism of traditional models and minimise the daily cost. In this model, the first‐stage decision results (FDRs) are determined by minimising the daily cost of CMGs under the expected scenarios. The proposed model is transformed based on two‐stage zero‐sum game theory and dual theory, a column and constraint generation algorithm is first used to test the robust feasibility of the FDR, and the second‐stage decision results can be obtained without changing the FDR. Case studies verify that the proposed model can effectively solve energy transactions between MGs while mitigating the uncertainty disturbances in the operation of CMGs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».