[论文解读] Network Risk Limiting Dispatch: Optimal Control and Price of Uncertainty

Baosen Zhang, Ram Rajagopal+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 20, 2012

Electric Power System Optimization参考文献 20被引用 8

一句话总结

本文提出网络风险限制经济调度（Network RLD），一种分析性两阶段随机经济调度框架，可在考虑网络阻塞的同时，最优地对冲可再生能源出力和负荷预测中的不确定性。该方法推导出‘不确定性成本’——一个量化预测误差成本影响的指标，并表明即使在网络阻塞情况下，Network RLD 也能通过允许反向潮流并利用最少的阻塞信息，实现接近最优的性能，优于传统的3-σ和蒙特卡洛方法。

ABSTRACT

Increased uncertainty due to high penetration of renewables imposes significant costs to the system operators. The added costs depend on several factors including market design, performance of renewable generation forecasting and the specific dispatch procedure. Quantifying these costs has been limited to small sample Monte Carlo approaches applied specific dispatch algorithms. The computational complexity and accuracy of these approaches has limited the understanding of tradeoffs between different factors. {In this work we consider a two-stage stochastic economic dispatch problem. Our goal is to provide an analytical quantification and an intuitive understanding of the effects of uncertainties and network congestion on the dispatch procedure and the optimal cost.} We first consider an uncongested network and calculate the risk limiting dispatch. In addition, we derive the price of uncertainty, a number that characterizes the intrinsic impact of uncertainty on the integration cost of renewables. Then we extend the results to a network where one link can become congested. Under mild conditions, we calculate price of uncertainty even in this case. We show that risk limiting dispatch is given by a set of deterministic equilibrium equations. The dispatch solution yields an important insight: congested links do not create isolated nodes, even in a two-node network. In fact, the network can support backflows in congested links, that are useful to reduce the uncertainty by averaging supply across the network. We demonstrate the performance of our approach in standard IEEE benchmark networks.

研究动机与目标

• 开发一种可解析求解的经济调度框架，以考虑可再生能源出力和负荷预测中的不确定性。
• 通过‘不确定性成本’指标，量化可再生能源并网中不确定性内在成本。
• 将风险限制经济调度（RLD）扩展至存在阻塞的网络，同时保持计算简单性和性能。
• 证明网络阻塞不会隔离节点，且反向潮流可通过供需平均降低不确定性影响。
• 在 IEEE 基准系统上，采用直流（DC）和交流（AC）潮流模型验证该方法。

提出的方法

• 将经济调度建模为包含日前和实时决策阶段的两阶段随机规划。
• 采用直流潮流模型简化网络约束，并在对预测误差分布作温和假设的前提下，推导出解析解。
• 将风险限制经济调度表示为确定等价控制与依赖于预测误差方差和边际成本的对冲项的组合。
• 将‘不确定性成本’概念定义为成本-不确定性曲线的斜率，代表预测误差的边际成本。
• 将阻塞线路视为唯一具有有限容量的元件，并将网络建模为以阻塞线路为中心的两母线系统，以实现解析可解性。
• 通过完整交流潮流仿真验证结果，以确认方法的鲁棒性与准确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在输电网络中对可再生能源并网的不确定性成本进行解析量化？
• RQ2 当网络存在阻塞时，不确定性下的最优调度策略是什么？
• RQ3 风险限制经济调度能否在保持计算简单性和性能的前提下，扩展至阻塞网络？
• RQ4 阻塞的存在如何影响最优调度结构及反向潮流的可能性？
• RQ5 仅将阻塞线路建模为有限容量元件，能否提供最优成本的紧下界？

主要发现

• Network RLD 的不确定性成本与单母线系统非常接近，表明不确定性成本随预测误差方差呈线性增长。
• 在阻塞网络中，风险限制经济调度实现接近最优性能，成本仅略高于理论下界。
• 最优调度允许在阻塞线路中出现反向潮流，从而实现网络中供需的平均化，降低不确定性影响。
• 具有完美信息的“预言家”调度成本在不同不确定性水平下保持恒定，而 RLD 成本随 σ 线性增加，与不确定性成本一致。
• 3-σ 调度方法的成本显著高于 RLD，尤其在不确定性增大时，凸显其低效性。
• 将阻塞线路视为唯一有限容量元件，可提供最优成本的准确下界，验证了两母线近似的有效性。