分布式资源集群数据驱动自适应鲁棒优化调度方法

王海超; 钱寒晗; 王简; 谢宁; 吴子博; 齐慧; 张伟时

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.06.010

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分布式资源集群数据驱动自适应鲁棒优化调度方法

更新时间：2026-06-12

- 分布式资源集群数据驱动自适应鲁棒优化调度方法
- Vol. 43, Issue 6, Pages: 99-110+130(2026)
- 作者机构：
  
  1. 安徽电力交易中心有限公司
  2. 上海交通大学智慧能源创新学院
  3. 上海交通大学电气工程系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.06.010
  CLC： TM73
- Published：2026
- 稿件说明：
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王海超, 钱寒晗, 王简, et al. 分布式资源集群数据驱动自适应鲁棒优化调度方法[J]. 2026, 43(6): 99-110+130.
DOI：

王海超, 钱寒晗, 王简, et al. 分布式资源集群数据驱动自适应鲁棒优化调度方法[J]. 2026, 43(6): 99-110+130. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.06.010.

摘要

分布式可再生能源规模化并网加剧了电力系统运行的不确定性，对不确定性建模与分布式资源协同调度提出了更高要求。提出一种基于数据驱动场景的自适应鲁棒优化调度方法，以提升市场环境下分布式资源集群的运行经济性与鲁棒性。首先，利用历史运行数据构建基于数据驱动场景的不确定性集合，替代传统预算约束型不确定集，以更精确刻画可再生能源出力与负荷的波动特征并降低优化保守度；其次，建立面向市场交易的分布式资源集群三层自适应鲁棒优化调度模型，以最小化集群综合运行成本为目标，协调多类型分布式资源参与日前市场与实时平衡；最后，通过列与约束生成算法将三层模型解耦为单层主问题与双层子问题迭代求解，并给出收敛性证明。以安徽省某实际分布式资源集群为例进行仿真验证，结果表明：与传统预算约束不确定集方法相比，所提方法可降低集群运行成本约7.3%；与分布式资源独立运行模式相比，集群协同调度可节约总成本约6.2%，有效实现了不确定性环境下集群运行经济性与稳定性的协同提升。

Abstract

关键词

Keywords

references

王海冰,王简,王承民,张庚午,范明天.计及风险约束的虚拟电厂能量管理建模[J].中国电机工程学报,2017(20).

王简,王承民,朱彬若.电力系统中的弹性、灵活性及广义柔性问题研究综述[J].智慧电力,2018(11).

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