[论文解读] Leveraging Two-Stage Adaptive Robust Optimization for Power Flexibility Aggregation

Xin Chen, Na Li|arXiv (Cornell University)|May 7, 2020

Smart Grid Energy Management参考文献 36被引用 5

一句话总结

本文提出一种两阶段自适应鲁棒优化（ARO）框架，用于在计及网络约束和三相不平衡功率流的前提下，聚合配电网中分布式能源资源（DERs）的多时段电力灵活性。该方法计算有功功率和有功-无功功率联合的保证可行运行区域，确保可分解性与最优性，在一个实际的126节点馈线系统上得到验证，显著提升了灵活性捕捉能力。

ABSTRACT

Adaptive robust optimization (ARO) is a well-known technique to deal with the parameter uncertainty in optimization problems. While the ARO framework can actually be borrowed to solve some special problems without uncertain parameters, such as the power flexibility aggregation problem studied in this paper. To effectively harness the significant flexibility from massive distributed energy resources (DERs), power flexibility aggregation is performed for a distribution system to compute the feasible region of the exchanged power at the substation over time. Based on two-stage ARO, this paper proposes a novel method to aggregate system-level multi-period power flexibility, considering heterogeneous DER facilities, network operational constraints, and an unbalanced power flow model. This method is applicable to aggregate only the active (or reactive) power, and the joint active-reactive power domain. Accordingly, two power aggregation models with two-stage optimization are developed: one focuses on aggregating active power and computes its optimal feasible intervals over multiple periods, and the other solves the optimal elliptical feasible regions for the aggregate active-reactive power. By leveraging the ARO technique, the disaggregation feasibility of the obtained feasible regions is guaranteed with optimality. Numerical simulations on a real-world distribution feeder with 126 multi-phase nodes demonstrate the effectiveness of the proposed method.

研究动机与目标

• 为解决在配电网中高效聚合异构分布式能源资源（DERs）的多时段电力灵活性的挑战。
• 开发一种鲁棒优化框架，确保在考虑网络约束和参数不确定性的情况下，聚合功率区域的可分解可行性。
• 将自适应鲁棒优化（ARO）框架的应用从不确定性处理扩展至建模系统级灵活性聚合，同时考虑三相不平衡功率流。
• 计算有功功率的最优可行区间以及有功-无功功率联合的最优椭圆区域，确保运行安全与最优性。

提出的方法

• 构建一个两阶段自适应鲁棒优化模型，用于计算考虑有功和无功功率的变电站级功率交换在时间维度上的可行区域。
• 开发两种不同模型：一种用于最优有功功率可行区间，另一种用于有功-无功功率域中的最优椭圆可行区域。
• 基于固定点电压方程构建线性化三相功率流模型，通过矩阵函数 A_Y、A_Δ 和偏移向量 a 实现对电压和电流限值的可处理表示。
• 应用拉格朗日对偶性推导对偶子问题，实现分解并借助列生成或Benders型方法高效求解。
• 整合网络约束，如电压幅值、电流流动以及储能装置的荷电状态限制，并对三相不平衡系统实施相位特定建模。
• 推导优化问题的对偶形式，以确保强对偶性，从而实现鲁棒、最优且可分解的解。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用两阶段自适应鲁棒优化来建模并计算配电网中聚合电力灵活性的可行区域？
• RQ2 在确保可分解可行性的前提下，最优表示变电站处有功-无功功率注入联合可行区域的方法是什么？
• RQ3 如何在三相不平衡功率流和网络约束下，联合建模异构DERs（如光伏、储能和可控负荷）？
• RQ4 ARO框架是否可超越不确定性处理，直接用于建模具有保证可行性的系统级灵活性聚合？

主要发现

• 所提出的两阶段ARO框架成功计算出有功功率聚合的最优可行区间，确保区域内任意点均可由某些个体DER的可行出力实现。
• 对于有功-无功功率联合情况，该方法计算出保证可分解的最优椭圆可行区域，同时保持系统安全与运行极限。
• 在实际126节点、多相配电网馈线上的数值仿真结果表明，该方法在遵守电压、电流和储能约束的前提下，能够有效捕捉显著的电力灵活性。
• 基于固定点电压方程的线性化功率流模型，能够准确且计算高效地表示各时间周期的网络约束。
• 对偶形式确保了强对偶性，并可通过分解方法实现高效求解，使该方法可扩展至包含大量DERs的大规模配电网系统。