基于最优决策树的多能系统快速鲁棒优化调度

彭浩晋; 邱高; 税月

doi:10.16527/j.issn.1003-6954.20230604

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基于最优决策树的多能系统快速鲁棒优化调度

更新时间：2026-02-13

- 基于最优决策树的多能系统快速鲁棒优化调度
- Issue 6, Pages: 21-27+82(2023)
- 作者机构：
  
  1. 四川大学电气工程学院
  2. 国网四川省电力公司技能培训中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16527/j.issn.1003-6954.20230604
  CLC： TM73
- Published：2023
- 稿件说明：
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彭浩晋, 邱高, 税月. 基于最优决策树的多能系统快速鲁棒优化调度[J]. 2023, (6): 21-27+82.
DOI：

彭浩晋, 邱高, 税月. 基于最优决策树的多能系统快速鲁棒优化调度[J]. 2023, (6): 21-27+82. DOI： 10.16527/j.issn.1003-6954.20230604.

摘要

新能源渗透率的持续增长造成了多能系统快速协调调度的巨大挑战，包括调度结果过于保守以及日内调度低效等问题。为此，提出了一种基于最优决策树分布式鲁棒优化的多能系统协调快速调度方法，所构建模型考虑电网日内经济调度，引入基于范数约束的概率分布置信集精准描述新能源的不确定性，防止调度结果过于保守。同时，根据新能源日内运行数据，分别通过可解释的最优分类树和最优回归树算法，优化日内机组启停状态和出力水平的初始决策量，解决日内鲁棒调度的低效问题。在四川某地区电网的验证结果表明，该模型可在兼顾调度成本和鲁棒性的同时，实现水风光多能系统的日内快速协调调度。

Abstract

关键词

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A Data-Driven Stochastic Reactive Power Optimization Considering Uncertainties in Active Distribution Networks and Decomposition Method[J]. Ding Tao;Yang Qingrun;Yang Yongheng;Li Cheng;Bie Zhaohong;Blaabjerg Frede.IEEE Transactions on Smart Grid,2018

Data-driven stochastic robust optimization: General computational framework and algorithm leveraging machine learning for optimization under uncertainty in the big data era[J]. Chao Ning;Fengqi You.Computers and Chemical Engineering,2018

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Optimal classification trees[J]. Dimitris Bertsimas;Jack Dunn.Machine Learning,2017

Data-Driven Stochastic Unit Commitment for Integrating Wind Generation[J]. Zhao, Chaoyue;Guan, Yongpei.IEEE Transactions on Power Systems: A Publication of the Power Engineering Society,2016

Distributionally Robust Optimization Under Moment Uncertainty with Application to Data-Driven Problems[J]. Erick Delage;Yinyu Ye.Operations Research,2010

Globally Optimal Fuzzy Decision Trees for Classification and Regression[J]. Alberto Suarez;James F. Lutsko.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1999(12)

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基于多层随机优化的电网安全稳定控制装置机会检修决策方法[J]. 欧阳金鑫;于莉;蒋航;余建峰;熊俊;朱开阳.电力自动化设备,2023(06)

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