ORIGINAL RESEARCH ARTICLE | Data-driven economic dispatch for islanded micro-grid considering uncertainty and demand response

Hui Hou, Qing Wang, Zhenfeng Xiao, Mengya Xue, Yefan Wu, Xiangtian Deng, Changjun Xie

期刊简介

IJEPES，ELSEIVR旗下期刊，期刊范围集中在电力的发电，传输，分配和利用，从单个电力系统元素及其集成，互动和技术进步的观点。JCR分区：Q1，中科院分区：2区，影响因子：4.630

1.本文创新点

A two-stage dispatch strategy for islanded Micro-Grid is set up.

Efficiency, economy and reliability targets are set to evaluate system performance.

Various uncertainties on source and load are modeled using data-driven method.

Simulation show regulation reserve capacity is more efficient than demand response.

2.摘要

可再生能源及电力负荷的随机性和间歇性为微电网调度带来极大压力，尤其是日内调度。为减轻日内调度压力，本文提出一种基于数据驱动方法的孤岛微电网两阶段日前调度模型。第一阶段考虑多种需求响应模型，并应用相空间重构和机器学习算法预测可再生能源出力和电力负荷需求，采用多目标粒子群算法求解得到帕累托解集，利用熵权法在帕累托解集中获得最优解。由于预测值与实际值之间的偏差会导致可再生能源弃用与失负荷，因此第二阶段预测经过第一阶段调度后的可再生能源弃用和失负荷情况。首先应用极端梯度提升预测可再生能源弃用与失负荷的具体时刻，其次采用极限学习机预测在这些具体时刻的可再生能源弃用量和失负荷量，最后线性规划和混合整数线性规划求解第二阶段模型得到第二阶段调度方案。仿真对比分析发现，需求响应对系统高效性的提升是以增加成本和降低负荷可靠性为代价，相比之下，所提利用备用容量调度的两阶段调度方法不仅可以降低成本，还可以同时提高系统高效性和负荷可靠性。

3.关键字

多目标经济调度；需求响应；源荷不确定性；数据驱动