考虑源荷预测偏差的电力系统备用容量优化及成本分摊

曹智超; 贾燕冰; 黄亮; 段麟奇

doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0247

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考虑源荷预测偏差的电力系统备用容量优化及成本分摊

更新时间：2026-07-22

- 考虑源荷预测偏差的电力系统备用容量优化及成本分摊
- Vol. 47, Issue 6, Pages: 155-168(2026)
- 作者机构：
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- DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0247
  CLC： TM7
- Online First：08 July 2026，
  
  Published：2026
- 稿件说明：
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曹智超, 贾燕冰, 黄亮, et al. 考虑源荷预测偏差的电力系统备用容量优化及成本分摊[J]. 2026, 47(6): 155-168.
DOI：

曹智超, 贾燕冰, 黄亮, et al. 考虑源荷预测偏差的电力系统备用容量优化及成本分摊[J]. 2026, 47(6): 155-168. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0247.

摘要

该文考虑不确定性针对需求侧参与的电力系统备用容量优化及成本分摊机制开展研究

基于高斯-拉普拉斯分布改进了风光预测偏差概率分布模型

提出基于Box Muller变换的改进拉丁超立方抽样方法以模拟备用需求场景

考虑条件风险约束构建成本最小为目标的备用总容量优化模型;提出以分摊效用值满足Maxmin公平为目标

以成本分摊约束区间为约束的备用容量成本分摊模型。IEEE-30标准测试算例表明该文改进拉丁超立方抽样法可有效提升抽样效率减小计算时间

所提分配策略可实现权责分配

更有效激励需求侧参与备用市场。

Abstract

In this paper

the optimization strategy of reserve capacity and cost sharing mechanism are studied considering the source-load uncertainty. The probability distribution model of wind and PV forecast deviation is improved based on Gauss-Laplace distribution

and an improved Latin hypercube sampling method is proposed based on Box-Muller transformation to promote the efficiency and accuracy. And then a reserve capacity optimization model is constructed to minimize the cost considering the constraints of condition risk. Finally

a reserve cost sharing mechanism is established with the objective of achieving Maxmin fairness in the allocation utility value and the constraint interval of cost allocation as the constraint condition. The IEEE-30 standard test cases show that the improved Latin hypercube sampling method can effectively improve the sampling efficiency and reduce the computation time

and the benefit sharing is more reasonable based on the proposed strategy

which can more effectively motivate the demand side to participate in the standby market.

关键词

Keywords

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