混合モデルベース凸化による非Gauss不確実性下のHVACシステムのための機会制約調整容量提供【JST・京大機械翻訳】

Chen Ge; Zhang Hongcai; Hui Hongxun; Song Yonghua

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218443341625 整理番号：22P0279489

混合モデルベース凸化による非Gauss不確実性下のHVACシステムのための機会制約調整容量提供【JST・京大機械翻訳】

Chance-constrained regulation capacity offering for HVAC systems under non-Gaussian uncertainties with mixture-model-based convexification

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発行年： 2022年01月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

暖房,換気,空調(HVAC)システムは,規制サービスを提供する理想的な需要側フレキシブル資源である。しかし,規制信号からの非Gauss不確実性に影響されるので,時間前の電力市場におけるHVACシステムに対する最良の時間規制容量を見出すことは挑戦的である。さらに,HVACシステムは規制信号に従って電力を頻繁に制御する必要があるので,多数の熱力学的制約が導入され,巨大な計算負荷をもたらす。本論文では,これらの課題に取り組むための扱いやすい機会制約モデルを提案した。最初に,時間圧縮アプローチを開発し,そこでは,運転時間における極端な屋内温度を推定し,快適な範囲で制限し,多数の熱力学的制約を,ほんの少数のものに圧縮できるようにした。次に,新しい凸化法を提案し,非Gauss不確実性を処理した。この方法はGauss混合モデルを利用して,決定論的非凸形式への左手側での非Gauss不確実性による機会制約を再定式化した。さらに,これらの非凸形は,限界最適性損失を伴う二次円錐制約によって近似的に凸化できることを証明した。したがって,提案モデルは保証された最適性で効率的に解決できる。数値的実験を行い,提案した方法の優位性を検証した。【JST・京大機械翻訳】

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電力系統一般 , 風力発電

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