Abstract-Stochastic versioner av enheten åtagande problem har förespråkats för att ta itu med den osäkerhet som presenteras av höga nivåer av vindkraft penetration. Det har dock inte gjorts mycket arbete för att studera kompromisser mellan beräkningskomplexitet och kvaliteten på de lösningar som erhålls eftersom antalet probabilistiska scenarier varierar. Här beskriver vi omfattande experiment med hjälp av verkliga offentligt tillgängliga vindkraftsdata från Bonneville Power Administration. Lösningens kvalitet mäts genom att återaktivera tillförlitlighetsenhetens åtagande (som väljer de termiska enheter som kommer att användas varje timme nästa dag) och ekonomisk realtidsutsändning (som bestämmer genereringsnivåer) för ett förbättrat WECC-240-testsystem i samband med en modell för produktionskostnader; resultaten från simuleringen, inklusive kostnads-, tillförlitlighets- och beräkningsmått, analyseras därefter. Förvånansvärt nog finner vi att både lösningskvalitet och beräkningssvårigheter ökar med det antal probabilistiska scenarier som övervägs. Vi finner dock oväntade övergångar i beräkningssvårigheter vid en specifik tröskel i antalet scenarier, och rapporterar om viktiga trender i lösningsprestandaegenskaper. Våra resultat är nya genom att vi undersöker dessa kompromisser med hjälp av verkliga vindkraftsdata i samband med en simulering av produktionskostnader utanför urvalet och är relevanta för både praktiker som är intresserade av att distribuera och forskare som är intresserade av att utveckla skalbara lösare för stokastiska enhetsengagemang.
En omfattande studie om verkliga data i REF visar avvägningen mellan beräknings komplexitet och kvaliteten på simulerade scenarier när man använder Monte-Carlo-teknik.
Stochastic Unit Commitment Performance Considering Monte Carlo Wind Power Scenarios
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}