[论文解读] Resilient Unit Commitment for Day-ahead Market Considering Probabilistic Impacts of Hurricanes

Tianyang Zhao, Huajun Zhang+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 18, 2019

Electric Power System Optimization被引用 7

一句话总结

该论文提出了一种两阶段鲁棒优化框架，用于在飓风威胁下实现弹性日前机组组合，通过机会约束鲁棒不确定性集整合随时间变化的输电线路故障概率和修复动态。该方法降低了不确定性集的保守性，检测最坏情况的线路故障场景，并通过启用包含负荷削减和发电削减作为后顾措施的主动调度，提升了系统弹性，在IEEE-24和两区域RTS-1996系统上验证了其在成本和可靠性方面的可测量改进。

ABSTRACT

In the face of extreme events, e.g., hurricanes, the transmission systems, especially the transmission lines, are affected across time and space. To mitigate these impacts on the day-ahead market from a probabilistic perspective, a resilient unit commitment (UC) problem is formulated as a two-stage robust optimization (RO) problem. In the first stage, the status, energy, and reserves of generators are pre-scheduled to minimize the operational cost, responding to the worst line failure scenario in the operating day. The failure, operation status, and repair of transmission lines are depicted by a novel robust uncertainty set with chance constraint considering the repair of failed lines. This chance constraint is reformulated to its deterministic equivalence. Using both load shedding and generation curtailment, a recourse problem is formulated in the second stage considering the time-varying transmission lines operation status. The formulated RO problem is solved using a column-and-constraint generation scheme. Simulations are conducted on IEEE-24 and two-area IEEE reliability test system-1996 under hurricanes and results verify the effectiveness of the proposed method on the conservation of uncertainty set, worst-case line failure scenario detection and repair preparedness.

研究动机与目标

• 解决飓风引起的概率性、随时间变化的输电线路故障在日前市场调度中的挑战。
• 通过将线路修复动态和故障概率纳入机组组合决策，提升系统弹性。
• 通过基于随时间变化的参数建模故障概率，减少传统鲁棒优化的保守性。
• 在给定故障概率阈值下，系统性地检测最坏情况的线路故障场景。
• 为互联系统中的发电机和联络线运营商在极端天气条件下提供可操作的指导。

提出的方法

• 构建一个两阶段鲁棒优化问题，第一阶段在最坏情况的线路故障场景下预先安排机组组合、电能和备用。
• 提出一种新颖的鲁棒不确定性集，基于飓风引起的风速和降雨参数，整合随时间变化的输电线路故障概率。
• 通过二值变量表示故障和修复状态，将线路修复过程纳入不确定性集，修复时长作为固定参数建模。
• 应用机会约束以限制故障概率超过阈值的情况，将其重新表述为可处理的确定性等价形式。
• 使用列与约束生成（C&CG）算法求解生成的混合整数二次锥规划问题，以处理双层结构。
• 采用伯努利分布的随机变量建模线路故障状态，故障概率基于风速和降雨率等气象参数推导。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何建模飓风引起的输电线路故障的不确定性，以捕捉故障概率在时间和空间上的变化？
• RQ2 将修复动态纳入不确定性集在多大程度上减少了传统鲁棒优化在机组组合中的保守性？
• RQ3 在给定故障概率阈值下，最坏情况的线路故障场景是什么，如何系统性地检测？
• RQ4 将修复时间纳入考虑后，对弹性机组组合中的运行成本和负荷削减有何影响？
• RQ5 互联系统如何响应飓风影响，联络线潮流在系统弹性中扮演何种角色？

主要发现

• 与传统鲁棒方法相比，所提出的不确定性集在同等故障场景下表现出更低的第一阶段运行成本，证明了其保守性降低。
• 当K=7时，由于孤岛运行，系统发生17.41 MWh的发电削减，表明多条线路故障可能引发黑启动挑战。
• 负荷削减从K=2时的17.81 MWh增加到K=7时的43.08 MWh，但并非线性增长，表明在故障数量增加时系统应力呈现非单调特性。
• 两区域IEEE RTS-1996系统相较于IEEE-24系统表现出更低的运行成本波动（140万–140万美元），表明互联系统具有更高的弹性。
• 在情景III中，线路19于23:00前完成修复，母线14的负荷削减被完全消除，证明了修复规划在恢复系统充裕性方面的有效性。
• 最坏情况故障场景检测成功识别出关键线路（如线路19和23），其连续故障会引发级联负荷削减。