专业术语统计报告_基于数据驱动替代模型的机会约束最优潮流方法及应用

一、概要简析

【概要分析】
哇哦！本文档《基于数据驱动替代模型的机会约束最优潮流方法及应用》正围绕着一个超有趣的研究主题展开了一场系统性的探索大冒险呢！📚 文档里总共塞满了 166906 个字符宝宝，其中有着 53558 个可爱的中文字符，还有 14789 个活泼的英文字词，真是中英文手牵手、完美搭配的学术小明星呀！🌟 我们从文档里捉住了共计 1237 个专业术语小精灵，它们分布在 6 个不同的研究领域乐园里，最热闹的地方主要集中在 不确定性(1052次)、电力系统(1038次)、机会约束(1033次) 哦。像“不确定性”（出现了 634 次哟）和“机会约束”（出现了 561 次呢）这样的高频术语小家伙们，可是反映了研究中最核心的关注点呢！总的来说，这篇文献在相关研究领域里可是闪闪发光的学术宝藏，通过系统的分析和论述，为后来的研究小伙伴们提供了超级重要的理论基础和方法参考锦囊哦！🎒

【数据统计】

  • 总字符数：166906
  • 中文字符数：53558
  • 英文字词数：14789

二、统计图表分析

2.1 三类术语层次分布

【数据统计】

  • 论文名称术语：2个 (核心术语：数据驱动替代模型、机会约束最优潮流方法)
  • 标题摘要术语：417个 (核心术语：不确定性、机会约束、最优潮流)
  • 正文术语：818个 (核心术语：不确定性、机会约束、最优潮流)
  • 术语总数：1237个
  • 频次占比：论文名称 0.8% | 标题摘要 39.5% | 正文 59.7%

【可视化图表】

旭日图

类别 术语数量 频次 占比
论文名称 2 105 0.8%
标题摘要 417 5209 39.5%
正文 818 7860 59.7%
总计 1237 13174 100%

【图表评论】
看呀，旭日图就像一个大蛋糕🍰，展示了三类术语在文档不同部分的层次分布魔法！从内向外层层递进，分别是论文名称术语、标题摘要术语和正文术语大家庭。

  • 最里面的核心层：论文名称层级藏着 2 个核心术语小宝石，总频次高达 105 次，占比 0.8 % 呢！其中的核心成员包括“数据驱动替代模型、机会约束最优潮流方法”，它们直接概括了研究最核心的主题，就像是皇冠上的明珠💎。
  • 中间扩展层：标题摘要层级住着 417 个术语小伙伴，总频次 5209 次，占比 39.5 %，核心代表如“不确定性、机会约束、最优潮流”，它们反映了研究的次要关键词和方法论，像是给主题穿上了漂亮的外衣🧥。
  • 最外层丰富层：正文层级最为热闹非凡，包含 818 个术语大家族，总频次 7860 次，占比 59.7 %，核心成员如“不确定性、机会约束、最优潮流”，体现了研究的具体技术细节和实验方法，就像是充满了细节的宝藏地图🗺️。 从内向外逐层细化，论文名称术语聚焦于研究主题，标题摘要术语扩展了研究范围，正文术语则深入到具体技术实现，形成了完整的术语层次体系，清晰地揭示了文档的知识结构，真像是一棵茁壮成长的知识大树呀！🌳

2.2 研究领域分布

【领域分析】

  • 主要领域：不确定性(1052次)、电力系统(1038次)、机会约束(1033次)

【可视化图表】

雷达图

研究领域 术语出现次数
电力系统 1038
新能源 1030
最优潮流 1029
机会约束 1033
数据驱动 1003
不确定性 1052
总计 6185

【图表评论】
雷达图就像一个神奇的六边形战士盾牌🛡️，展示了专业术语在六个研究领域的分布情况，直观地反映了文档的学科交叉特性，超级酷！从图中可以看出，术语分布有着这样的小秘密：

  • 不确定性 出现频次最高，达 1052 次，表明该领域是研究最坚实的核心基础，就像是大树的根🌱。
  • 电力系统 和 机会约束 的频次分别为 1038 次和 1033 次，构成了研究的次要支撑领域，像是强壮的树枝🌿。
  • 而 数据驱动 频次相对较低，为 1003 次，说明该领域在本研究中涉及较少，像是在旁边悄悄探头的小花🌸。 各领域术语分布虽然有一点点小差异，但整体来说非常均衡和谐，标准差为 14.6，反映了研究的多学科交叉融合特点，就像是一场热闹的学术派对🎉！这种分布格局表明，本研究不仅深耕于核心领域，同时广泛吸纳了相关学科的理论与方法，形成了一个超级完整的研究体系呢！

2.3 专业术语分布

【集中度分析】

  • 前5术语累计频次：2249次
  • 前5术语累计占比：27.6%
  • 前10术语累计占比：40.4%

【可视化图表】

环形图_专业术语
水平柱状图_专业术语

排名 术语 频次
1 不确定性 634
2 机会约束 561
3 最优潮流 489
4 新能源不确定 286
5 新能源不确定性 279
6 机会约束最优潮流 273
7 分布 216
8 电力系统 215
9 数据驱动 210
10 不确定性边界 120
11 潮流问题 99
12 最优潮流问题 97
13 数据驱动替代模型 87
14 新能源出力上限调控 83
15 解析转化 74
前15累计 3723

【图表评论】
环形图和柱状图像是两个可爱的放大镜🔍，展示了高频术语的分布情况与集中度。从图中可以惊喜地发现：

  • 前5个高频术语累计频次达 2249 次，占总频次的 27.6 %，呈现出超高的术语集中度，它们可是明星中的明星呀！⭐
  • 前10个高频术语累计占比达 40.4 %，进一步证实了研究主题的聚焦性，就像大家围着一个篝火讲故事🔥。
  • 排名第一的术语“不确定性”出现 634 次，是研究绝对的核心概念C位出道！👑
  • 排名第二的术语“机会约束”出现 561 次，排名第三的术语“最优潮流”出现 489 次，这三兄弟共同构成了研究的核心术语体系，缺一不可哦！🤝
  • 从排名第 5 开始，术语频次明显下降，呈现出长尾分布特征，就像是一条长长的尾巴🦎，表明研究围绕少数核心概念展开，而其他术语则是对核心概念的补充和细化。这种分布模式符合学术文献的一般规律，体现了研究的深度与广度，真是太棒啦！👏

2.4 术语共现网络

【共现分析】

  • 核心节点：不确定性
  • 最强关联对：不确定性 - 新能源不确定 (359次)
  • 主要聚类：以图像增强、注意力机制等为核心的术语聚类
  • 共现关系总数：20对

【可视化图表】

术语共现网络图

术语A 术语B 共现次数
不确定性 新能源不确定 359
不确定性 新能源不确定性 354
新能源不确定 新能源不确定性 298
数据驱动 机会约束 142
不确定性 电力系统 102
最优潮流 电力系统 64
机会约束 电力系统 58
不确定性边界 最优潮流 43
分布 电力系统 24
数据驱动 电力系统 22

【图表评论】
术语共现网络图像是一张充满魔法的蜘蛛网🕸️，展示了高频术语之间的关联关系，揭示了文档隐藏的知识结构。

  • 网络中包含 10 个节点小星星和 20 条连接线，形成了一个以“不确定性”为中心的术语聚类大星球🪐。
  • 最强关联对为“不确定性”与“新能源不确定”，它们共现次数达 359 次，就像是一对形影不离的好朋友👫，表明这两个概念在研究中有紧密的关联性。
  • 从网络结构来看，主要形成了 3 个有趣的聚类小团体：
    • 聚类一：以“最优潮流”为核心老大，包含“机会约束最优潮流”、“其他”等术语小弟，反映了 以最优潮流为核心的相关研究 方面的研究趣事；
    • 聚类二：以“电力系统”为首领，包含“机会约束”、“分布”等术语成员，对应 以电力系统为核心的相关研究 方面的精彩内容；
    • 聚类三：则聚焦于“不确定性”相关的研究方向，探索未知的领域🚀。
  • 各聚类之间通过“新能源不确定”等术语小手拉小手相互连接，形成了完整的知识网络。这种网络结构清晰地展示了研究的核心主题及其相互关系，有助于我们理解文档的整体框架和知识体系，就像是在看一张藏宝图一样清晰明了！🗺️✨

2.5 核心概念词云

【词云数据统计】

  • 词云术语总数：20个
  • 加权总频次：442.1次

【可视化图表】

词云图

排名 术语 加权频次
1 不确定性 63.4
2 机会约束 56.1
3 最优潮流 48.9
4 新能源不确定 28.6
5 新能源不确定性 27.9
6 机会约束最优潮流 27.3
7 分布 21.6
8 电力系统 21.5
9 数据驱动 21.0
10 定价方法 16.0

【图表评论】
词云图就像是一片五彩斑斓的术语花海🌸，通过加权频次直观呈现了文档的核心概念体系，美极了！

  • 图中包含 20 个术语花朵，加权总频次达 442.1 次，真是繁花似锦呀！
  • 排名前五的术语大明星分别为：“不确定性”（63.4 次）、“机会约束”（56.1 次）、“最优潮流”（48.9 次）、“新能源不确定”（28.6 次）和“新能源不确定性”（27.9 次）。这些术语的字号最大、位置最显眼，构成了研究的核心概念群，就像花园里最盛开的几朵牡丹🌺。
  • 从词云的整体分布来看，术语按照重要程度由大到小、由中心向四周排列，形成了层次分明的视觉结构，就像涟漪一样扩散开来🌊。排名靠前的术语反映了研究的核心主题和方法，排名中等的术语体现了研究的具体内容和细节，排名靠后的术语则展示了研究的边缘话题或未来方向。词云图不仅总结了全文的关键概念，也为读者快速把握研究要点提供了直观的视觉引导，是理解文档内容的重要辅助工具，简直太贴心啦！💖

2.6 英文缩写分布

【缩写统计】

  • 缩写总数：29个
  • 缩写总频次：308次
  • 高频缩写 Top 5：
    1. IEEE：91次
    2. PJM：35次
    3. PF：34次
    4. UM：17次
    5. MW：13次
  • 前5缩写累计占比：61.7%

【可视化图表】

环形图_英文缩写

排名 缩写 频次
1 IEEE 91
2 PJM 35
3 PF 34
4 UM 17
5 MW 13
6 QG 11
7 OPF 10
8 QF 9
9 PG 8
10 LMP 8
前10累计 236

【图表评论】
环形图像是一个装满了英文缩写糖果的罐子🍬，展示了它们在文档中的分布情况。

  • 文档中共出现 29 个不同的英文缩写小精灵，总频次达 308 次，真是热闹非凡！
  • 排名前五的缩写明星分别为：“IEEE”（91 次）、“PJM”（35 次）、“PF”（34 次）、“UM”（17 次）和“MW”（13 次），前5个缩写累计占比达 61.7 %，呈现出超高的集中度，它们是罐子里最受欢迎的口味哦！😋
  • 从缩写的类型来看，主要包括期刊名称缩写（如“IEEE”）、作者姓名缩写（如“PJM”）、技术术语缩写（如“PF”）和评价指标缩写（如“UM”）等，种类丰富多样！
  • 这些缩写的高频出现，反映了文档引用了大量该领域的经典文献，采用了通用的技术术语和评价标准，体现了研究的规范性和专业性，就像是一位穿着得体、举止优雅的学者🎓。缩写的分布特征也为读者理解该领域的学术交流习惯提供了参考，真的是很有帮助呢！📖

三、原文章节举例

3.2 考虑发电机仿射矫正控制的机会约束最优潮流模型及其难点分析

本节首先介绍考虑发电机仿射矫正控制机会约束最优潮流模型，并针对其建模与求解方面的难点进行深入讨论。

与第2章类似，本章对给定节点 iii 的注入有功功率及新能源不确定性建模为：

PDi=PDfc,i+ΔWi(3.1) P D _ {i} = P D _ {f c, i} + \Delta W _ {i} \tag {3.1} PDi​=PDfc,i​+ΔWi​(3.1)

式中， PDiPD_{i}PDi​ 为节点 iii 的实际有功注入功率； PDfc,iPD_{fc,i}PDfc,i​ 表示节点 iii 的预测有功注入功率； △Wi\triangle W_{i}△Wi​ 为新能源不确定性。

本章假设功率因数 cos⁡φ\cos \varphicosφ 为常数，则无功注入功率及其不确定性如下所示：

QDi=QDfc,i+vΔWi,(3.2) Q D _ {i} = Q D _ {f c, i} + v \Delta W _ {i}, \tag {3.2} QDi​=QDfc,i​+vΔWi​,(3.2)

式中， QDiQD_{i}QDi​ 和 QDfc,iQD_{fc,i}QDfc,i​ 分别表示节点 iii 的实际无功注入功率与预测无功注入功率； υ=tan⁡(arccos⁡(cos⁡φ))\upsilon = \tan (\arccos (\cos \varphi))υ=tan(arccos(cosφ)) 为功率比。

考虑新能源不确定性，系统调度人员通过调度发电机有功无功出力 PGsc,iPG_{sc,i}PGsc,i​ ， QGsc,iQG_{sc,i}QGsc,i​ 以及电压幅值 Vsc,iV_{sc,i}Vsc,i​ 以满足预测运行点的功率平衡。新能源不确定性带来的系统功率偏差则通过AGC调整系数 β\betaβ 进行调控，而由系统不确定性引起的有功网损则通过平衡节点发电机进行平抑。通过以上分析，发电机有功出力建模如下：

PGi=PGsc,i+βi∑i∈IBΔWi∀i∈IPV(3.3) P G _ {i} = P G _ {s c, i} + \beta_ {i} \sum_ {i \in I _ {B}} \Delta W _ {i} \quad \forall i \in I _ {P V} \tag {3.3} PGi​=PGsc,i​+βi​i∈IB​∑​ΔWi​∀i∈IPV​(3.3)

PGi=PGsc,i+βi∑i∈IBΔWi+δPGi∀i∈IVθ(3.4) P G _ {i} = P G _ {s c, i} + \beta_ {i} \sum_ {i \in I _ {B}} \Delta W _ {i} + \delta P G _ {i} \quad \forall i \in I _ {V \theta} \tag {3.4} PGi​=PGsc,i​+βi​i∈IB​∑​ΔWi​+δPGi​∀i∈IVθ​(3.4)

∑i∈IGβi=1,(3.5) \sum_ {i \in I _ {G}} \beta_ {i} = 1, \tag {3.5} i∈IG​∑​βi​=1,(3.5)

0≤βi≤1,(3.6) 0 \leq \beta_ {i} \leq 1, \tag {3.6} 0≤βi​≤1,(3.6)

式中， PGsc,iPG_{sc,i}PGsc,i​ 表示发电机的调度有功出力； PGiPG_{i}PGi​ 为发电机实际有功出力； δPGi\delta PG_{i}δPGi​ 表示平衡节点发电机 iii 为平抑系统网损所需的额外有功出力。

电力系统通过 PV 节点和平衡节点发电机提供无功出力来保持其相应节点的电压幅值不变。发电机无功出力建模如下：

QGi=QGsc,i+δQGi∀i∈IPV,IVθ,(3.7) Q G _ {i} = Q G _ {s c, i} + \delta Q G _ {i} \quad \forall i \in I _ {P V}, I _ {V \theta}, \tag {3.7} QGi​=QGsc,i​+δQGi​∀i∈IPV​,IVθ​,(3.7)

式中， QGsc,iQG_{sc,i}QGsc,i​ 表示发电的调度无功出力； δQGi\delta QG_{i}δQGi​ 表示由发电机 iii 由新能源不确定性引起的无功出力扰动。

系统电压幅值在 PV 和平衡节点为常数，而 PQ 节点的电压幅值随注入功率的变化而变化，其建模如下所示：

Vi=Vsc,i+δVi∀i∈IPQ(3.8) V _ {i} = V _ {s c, i} + \delta V _ {i} \quad \forall i \in I _ {P Q} \tag {3.8} Vi​=Vsc,i​+δVi​∀i∈IPQ​(3.8)

Vi=Vsc,i∀i∈IPV,IVθ(3.9) V _ {i} = V _ {s c, i} \quad \forall i \in I _ {P V}, I _ {V \theta} \tag {3.9} Vi​=Vsc,i​∀i∈IPV​,IVθ​(3.9)

式中， δVi\delta V_{i}δVi​ 表示节点 iii 电压幅值的偏移量。

同理，电力系统注入功率的不确定性也会引起系统潮流的变化，其建模如下所示：

PFij=PFsc,ij+δPFij∀ij∈IL,(3.10) P F _ {i j} = P F _ {s c, i j} + \delta P F _ {i j} \quad \forall i j \in I _ {L}, \tag {3.10} PFij​=PFsc,ij​+δPFij​∀ij∈IL​,(3.10)

式中， PFij,PFsc,ij,δPFijPF_{ij}, PF_{sc,ij}, \delta PF_{ij}PFij​,PFsc,ij​,δPFij​ 分别代支路 ijijij 的实际潮流、调度潮流、以及由新能源不确定性引起的潮流不确定性。

基于上述分析，机会约束最优潮流数据模型如下所示：

目标函数：

min⁡p,βF=∑i∈IG(c2iPGsc,i2+c1iPGsc,i+c0i)(3.11) \min _ {p, \beta} F = \sum_ {i \in I _ {G}} \left(c _ {2 i} P G _ {s c, i} ^ {2} + c _ {1 i} P G _ {s c, i} + c _ {0 i}\right) \tag {3.11} p,βmin​F=i∈IG​∑​(c2i​PGsc,i2​+c1i​PGsc,i​+c0i​)(3.11)

约束条件：式(3.1)-(3.9)

PGsc,i−PDfc^,i=Vsc,i∑j∈iVsc,j(Gijcos⁡θij+Bijsin⁡θij)QGsc,i−QDfc^,i=Vsc,i∑j∈iVsc,j(Gijsin⁡θij−Bijcos⁡θij)}(i∈IB)(3.12) \left. \begin{array}{l} P G _ {s c, i} - P D _ {f \hat {c}, i} = V _ {s c, i} \sum_ {j \in i} V _ {s c, j} \left(G _ {i j} \cos \theta_ {i j} + B _ {i j} \sin \theta_ {i j}\right) \\ Q G _ {s c, i} - Q D _ {f \hat {c}, i} = V _ {s c, i} \sum_ {j \in i} V _ {s c, j} \left(G _ {i j} \sin \theta_ {i j} - B _ {i j} \cos \theta_ {i j}\right) \end{array} \right\} (i \in I _ {B}) \tag {3.12} PGsc,i​−PDfc^,i​=Vsc,i​∑j∈i​Vsc,j​(Gij​cosθij​+Bij​sinθij​)QGsc,i​−QDfc^,i​=Vsc,i​∑j∈i​Vsc,j​(Gij​sinθij​−Bij​cosθij​)​}(i∈IB​)(3.12)

θi=0,i∈IVθ(3.13) \theta_ {i} = 0, \quad i \in I _ {V \theta} \tag {3.13} θi​=0,i∈IVθ​(3.13)

Pr⁡(PGi≤PGi‾)≥1−ε,i∈IG(3.14) \Pr \left(P G _ {i} \leq \overline {{P G _ {i}}}\right) \geq 1 - \varepsilon , \quad i \in I _ {G} \tag {3.14} Pr(PGi​≤PGi​​)≥1−ε,i∈IG​(3.14)

Pr⁡(−PGi≤−PGi‾)≥1−ε,i∈IG(3.15) \Pr \left(- P G _ {i} \leq - \underline {{P G _ {i}}}\right) \geq 1 - \varepsilon , \quad i \in I _ {G} \tag {3.15} Pr(−PGi​≤−PGi​​)≥1−ε,i∈IG​(3.15)

Pr⁡(QGi≤QGi‾)≥1−ε,i∈IG(3.16) \Pr \left(Q G _ {i} \leq \overline {{Q G _ {i}}}\right) \geq 1 - \varepsilon , \quad i \in I _ {G} \tag {3.16} Pr(QGi​≤QGi​​)≥1−ε,i∈IG​(3.16)

Pr⁡(−QGi≤−QGi‾)≥1−ε,i∈IG(3.17) \Pr \left(- Q G _ {i} \leq - \underline {{Q G _ {i}}}\right) \geq 1 - \varepsilon , \quad i \in I _ {G} \tag {3.17} Pr(−QGi​≤−QGi​​)≥1−ε,i∈IG​(3.17)

Pr⁡(Vi≤Vˉi)≥1−ε,i∈IB(3.18) \Pr \left(V _ {i} \leq \bar {V} _ {i}\right) \geq 1 - \varepsilon , \quad i \in I _ {B} \tag {3.18} Pr(Vi​≤Vˉi​)≥1−ε,i∈IB​(3.18)

Pr⁡(−Vi≤−Vi‾)≥1−ε,i∈IB(3.19) \Pr \left(- V _ {i} \leq - \underline {{V _ {i}}}\right) \geq 1 - \varepsilon , \quad i \in I _ {B} \tag {3.19} Pr(−Vi​≤−Vi​​)≥1−ε,i∈IB​(3.19)

Pr⁡(PFij≤Fl)≥1−ε,ij∈IL(3.20) \Pr \left(P F _ {i j} \leq F _ {l}\right) \geq 1 - \varepsilon , \quad i j \in I _ {L} \tag {3.20} Pr(PFij​≤Fl​)≥1−ε,ij∈IL​(3.20)

Pr⁡(−PFij≤Fl)≥1−ε,ij∈IL(3.21) \Pr \left(- P F _ {i j} \leq F _ {l}\right) \geq 1 - \varepsilon , \quad i j \in I _ {L} \tag {3.21} Pr(−PFij​≤Fl​)≥1−ε,ij∈IL​(3.21)

目标函数(3.11)为系统运行成本最小，其中 c2ic_{2i}c2i​ ， c1ic_{1i}c1i​ 和 c0ic_{0i}c0i​ 发电机运行成本的二次项、一次项以及常数项；式(3.12)为功率平衡约束，以保证系统在预测运行点的功率平衡；式(3.13)给定平衡节点的电压相角为零；机会约束(3.14)-(3.21)分别保证系统的有功无功出力、电压幅值以及潮流越限概率低于给定值 ε\varepsilonε 。

考虑系统新能源不确定性与系统决策相依特性，是求解机会约束最优潮流亟需解决的难题。由2.2节可知，机会约束可统一转化为如下形式：

g(p,θ)+UMg(p,β,ω)≤gmax⁡,(3.22) g (\boldsymbol {p}, \boldsymbol {\theta}) + U M _ {g} (\boldsymbol {p}, \boldsymbol {\beta}, \omega) \leq g _ {\max }, \tag {3.22} g(p,θ)+UMg​(p,β,ω)≤gmax​,(3.22)

式中， ppp 表示最优潮流常规控制决策变量向量，包括发电机有功无功出力、电压幅值相角等。

然而，由于不确定性边界UM的解析表达式未知，现有研究通常给定AGC调整系数 β0\beta_0β0​ ，通过迭代求解方式将不确定性边界视作为常数，在每次迭代中基于海量场景利用蒙特卡洛模拟法对不确定性边界进行更新。对于任意机会约束，不确定性边界UM可表达为：

UMg,it=Γ1−ε(g(pit−1,β0,ΔW))−g(pit−1,β0,0),(3.23) U M _ {g, i t} = \Gamma^ {1 - \varepsilon} \left(g \left(\boldsymbol {p} _ {i t - 1}, \boldsymbol {\beta} _ {0}, \Delta \boldsymbol {W}\right)\right) - g \left(\boldsymbol {p} _ {i t - 1}, \boldsymbol {\beta} _ {0}, \boldsymbol {0}\right), \tag {3.23} UMg,it​=Γ1−ε(g(pit−1​,β0​,ΔW))−g(pit−1​,β0​,0),(3.23)

式中，it为迭代次数； pit−1p_{it-1}pit−1​ 表示第it-1次迭代后求出的最优潮流常规决策变量向量。 UMg,itUM_{g,it}UMg,it​ 表示第it次迭代中采用蒙特卡洛模拟求得的常数不确定性边界。通过以上方法，机会约束最优潮流可转化为确定性的最优潮流问题进行迭代求解，如图3.1所示。然而，迭代求解的方法由于事先给定了与新能源不确定性耦合的AGC调整系数 β\betaβ ，压缩了机会约束最优潮流问题的寻优空间。此外，每次迭代中需基于海量不确定性场景采用蒙特卡洛抽样进行潮流分析，其计算负担繁重，难以适应电力系统实时调度的需求。

image

图3.1 机会约束最优潮流模拟法求解流程

Fig. 3.1 Flowchart of chance-constrained OPF simulation

四、原文章节举例

4.1 引言

随着电力系统新能源渗透率不断攀升，新能源全消纳愈发困难，有必要考虑通过调度手段降低新能源不确定性对系统经济安全运行的影响。新能源出力上限调控作为新能源机组重要的控制手段，系统调度人员可调度新能源机组主动弃风弃光以降低新能源机组的不确定性，缓解新能源不确定性对线路阻塞和备用容量的压力。机会约束优化作为处理新能源不确定性的重要随机优化方法，需在机会约束中考虑新能源出力上限调控与其不确定性的决策相依特性。在机会约束中考虑新能源出力上限调控的难点在于需要考虑新能源不确定性分布受其出力上限调控的影响成为具有脉冲性质的截尾函数，如图4.1所示。目前，仅有少量方法可在机会约束中考虑新能源出力上限调控对新能源不确定性分布的影响。

image

图4.1新能源出力上限调控对其不确定性概率分布的影响示例图

Fig.4.1 An illustration for the wind uncertainty distribution considering power curtailment

图中， xxx 和 f(x)f(x)f(x) 分别表示新能源机组出力及其概率分布函数； δ(x)\delta(x)δ(x) 为冲击函数。

针对考虑新能源出力上限调控的数据驱动机会约束最优潮流方法，本章基于第2章所提数据驱动机会约束解析求解框架，采用如下思路进行求解：

① 提出一种基于数据驱动替代模型的两阶段机会约束解析转化方法。该方法通过不确定性特征分解，将机会约束不确定性边界替代模型分为两个模块，能够有效刻画新能源出力上限调控与系统运行边界不确定性间的决策相依特性；

② 提出一种考虑新能源出力上限调控的机会约束不确定性边界模型修正方法，确保数据驱动机会约束最优潮流解析模型的精度。

与现有机会约束最优潮流方法对比，本章所提方法能够保证机会约束最优潮流模型的凸性，具有更好的求解效率和模型精度。

五、总结

本报告对《基于数据驱动替代模型的机会约束最优潮流方法及应用》进行了一次超级系统的专业术语统计与分析大探险！🗺️

  • 文档总字符数 166906，中文字符 53558 个，英文字词 14789 个，共提取专业术语 1237 个，收获满满！🎒
  • 高频术语“不确定性”（634 次）、“机会约束”（561 次）等构成了研究的核心概念体系，它们是整篇文档的灵魂人物哦！🌟
  • 文档涉及 6 个研究领域，主要集中在 不确定性(1052次)、电力系统(1038次)、机会约束(1033次)，体现了多学科交叉的研究特点，就像是一个多元化的学术游乐园🎡。
  • 术语共现网络包含 10 个节点和 20 条边，最强关联对“不确定性”与“新能源不确定”共现 359 次，形成了以“不确定性”为中心的术语聚类，关系网超级紧密！🕸️
  • 英文缩写共出现 29 个，总频次 308 次，前五缩写“IEEE”（91 次）等累计占比 61.7 %，反映了文档引用的经典文献和技术标准，真是博学多才呀！📚 综上，本报告通过多维度术语统计，全面揭示了文档的知识结构和研究焦点，就像是为文档画了一幅清晰的肖像画🎨，让大家一眼就能看懂它的奥秘！

六、原文部分参考文献

[3]新华网．第十二届“绿色发展·低碳生活”主旨论坛[EB/OL].国家发改委，https://www.kesolar.com/headline/164746.html,2021-11-21.
[4] 国家能源局. 我国风电并网装机突破 3 亿千瓦[EB/OL]. http://www.gov.cn/xinwen/2021-12/11/content_5659887.htm, 2021-12-11.
[5] 国家能源局. 我国光伏发电并网装机容量突破3亿千瓦分布式发展成为新亮点 [EB/OL]. http://www.gov.cn/xinwen/2022-01/22/content_5669854.htm, 2022-1-22.
[6] L. Bird, J. Cochran, and X. Wang. Wind and Solar Energy Curtailment: Experience and Practices in the United States[C], NREL, 2014.
[7] Erdiwansyah, Mahidin, H. Husin, Nasaruddin, M. Zaki and Muhibbuddin. A critical review of the integration of renewable energy sources with various technologies [J]. Protection and Control of Modern Power Systems, 2021, 6(1): 37-54.
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[10] 吴云亮, 李豹, 罗会洪, 等. 面向现货市场出清的条件断面约束模型化处理方法[J]. 电网技术, 2020, 44(08): 2819-2831.
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究[J]. 中国电机工程学报, 2015, 35(12): 2927-2935.

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