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An Auto-Tuned Robust Dispatch Strategy for Virtual Power Plants to Provide Multi-Stage Real-Time Balancing Service

稳健性(进化) 数学优化 计算机科学 虚拟发电厂 设定值 稳健优化 利用 随机规划 分布式发电 可再生能源 分布式计算 工程类 数学 生物化学 化学 计算机安全 人工智能 电气工程 基因
作者
Nan Gu,Jingshi Cui,Chenye Wu
出处
期刊:IEEE Transactions on Smart Grid [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:14 (6): 4494-4507 被引量:8
标识
DOI:10.1109/tsg.2023.3265398
摘要

To fully exploit the flexible potential of distributed energy resources (DERs) in providing balancing service to the power system, Virtual Power Plants (VPPs) act as control centers to conduct the optimal real-time dispatch of their managed DERs. This study investigates a VPP's auto-tuned robust policy based on a multi-stage distributionally robust optimization model (DRO) in response to the uncertainties from both the setpoint of the top-level system operator (SO) and the outputs of renewable DERs. We propose a concise paradigm to reduce the complexity of the original large-scale optimization task. Specifically, we first cast the multi-stage DRO problem into a dynamic programming (DP) formulation and further simplify it to derive a single-stage convex optimization control policy (COCP) at each time stage. Further, an automatic update method based on implicit differentiation is employed to tune the parameters of COCP. Case studies show that this method ensures higher solution quality and faster convergence during training than conventional tuning methods. The proposed COCP outperforms other stochastic optimization techniques in terms of robustness, efficiency, and computational speed.
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