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提出一種含風(fēng)電場(chǎng)的機(jī)組組合二階段隨機(jī)規(guī)劃模型，將風(fēng)電功率作為隨機(jī)變量處理，目標(biāo)函數(shù)包含常規(guī)機(jī)組發(fā)電成本和切負(fù)荷懲罰費(fèi)用，由于風(fēng)電功率存在多種可能的情景，后一種費(fèi)用采用期望值形式，同時(shí)提出一種求解二階段模型的SAA-自適應(yīng)多切割L形算法，具體為首先基于抽樣平均逼近（ SAA）理論，將隨機(jī)模型轉(zhuǎn)換成確定性模型，然后提出一種自適應(yīng)多切割L形算法求解。求解中引入全局輔助變量實(shí)現(xiàn)迭代過(guò)程中歷史最優(yōu)切割信息的保存，并設(shè)置主模型約束條件數(shù)上限保證模型始終具有較小的規(guī)模。與傳統(tǒng)單切割和多切割L形算法相比，所提出算法的迭代次數(shù)介于兩者之間，但計(jì)算時(shí)間要少于兩者。最后通過(guò)3機(jī)、10機(jī)和100機(jī)算例在不同數(shù)量的風(fēng)電情景下仿真計(jì)算，結(jié)果表明本文模型可以有效處理風(fēng)電隨機(jī)性，SAA-自適應(yīng)多切割L形算法在樣本數(shù)量較大的情況下保持了良好的收斂性和可靠性。
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