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1.2.2 基于风电功率预测误差的概率分布信息的随机优化调度模型
基于风电功率预测误差的概率分布信息的随机优化调度模型可以采用例如场景预测：基于概率论，将所有风电场纳入考虑，列举各个时段各个风电场的出力及该场景出现的概率： 、 ， 表示第 个风电场出现概率，由此体现不确定性，得到场景预测功率值 。这种方法在风电场数量较多、规模较大时具备参考性、可以采用，数量较少时如同样本数量不足，不具有代表性。场景预测提供的信息多于点预测，但仍然只是用于电力系统规划，这种概率预测不适用于电力系统运行，场景概率分布需要进一步研究。随机规划或机会约束规划等[9-12]，将不确定性具体化再加入建模，优化求解。将不确定数据按照随机变量处理，假定其满足已定的概率分布，例如含风电的调度中将风电出力采用正态分布、概率表示，这种基于概率建立的模型需要确定的、合理的概率分布，实际应用中概率分布的合理性较难实现，这种不确定分析计算量大而复杂、安全性难以保证。
1.2.3 基于区间预测信息的鲁棒优化调度模型
基于区间预测信息的鲁棒优化调度模型中风电功率预测的不是单个值，而是一个区间。风电出力在预测区间上下限之间： ， 、 分别是预测区间上下限。这种方法目前的研究不是太多、应用也不广，但是具有一定的发展潜力。区间大小影响系统的安全可靠性，也与预测误差相关，通过区间大小调整实现鲁棒性，减小误差。相比前两种方法，区间预测可以减少调整、缩减出力的频率，大大加强电力系统调度的安全性，能够有效地处理风电出力的不确定性，且不需要知道确切的风电功率随机分布[7-10]。所以，本文研究含大规模风电的鲁棒区间经济调度。
1.3 本文内容安排
本文在电力系统有功调度中加入风电不确定性的考虑，在日前机组组合中加入风电出力区间预测信息，建立鲁棒调度模型，采用鲁棒优化等相关理论进行求解，研究含大规模风电的鲁棒区间机组组合，重点研究风电区间预测和鲁棒优化方法，力求在满足系统安全、可靠运行的前提下，减少发电成本。本文内容安排如下：
第一章引言，简单介绍研究的背景、意义、现状，描述了经济调度的几种模型，分析其优劣性。
第二章为建模，建立鲁棒区间调度模型，分析目标函数组成、各个机组、系统的约束。
第三章是模型求解，简略介绍鲁棒优化方法和一些相关的优化理论，并在这些理论基础上进行鲁棒调度模型的求解，利用Matlab软件调用cplex编写程序。
第四章主要是仿真分析，调用cplex运行程序，在IEEE-RTS 26机上进行验证，得到结果并进行分析。