Influence of the number of decision stages on multi-stage renewable generation expansion models
Influence of the number of decision stages on multi-stage renewable generation expansion models
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决策阶段数对多阶段可再生能源发电扩展模型的影响
DOI：
10.1016/j.ijepes.2020.106588
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发表时间：
2021
影响因子：
5.2
通讯作者：
Conejo, A.J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Domínguez, R.;Carrión, M.;Conejo, A.J.
中央规划者面临的可再生能源产能扩张问题本质上是一个不确定条件下的长期多阶段决策问题。然而，即使考虑少量阶段，描述多阶段决策过程的优化问题的规模也可能导致计算困难。考虑到长期不确定性的明确特征，我们解决了这个问题，并比较了四种不同方法的结果，即：(i)多阶段随机规划；（ii）线性决策规则（LDR）；（iii）滚动窗口程序下的两阶段随机规划；（iv）和确定性。通过求解不同规划方案的先前模型，研究了考虑不确定参数随时间演变的日益精确的表示所产生的影响。通过基于IEEE 24节点可靠性测试系统（RTS）的案例研究，对每种方法的优缺点进行了定量和定性分析。最后，通过执行样本外分析来评估随机规划和LDR方法的性能。
The capacity expansion problem of renewable sources faced by a central planner is essentially a long-term multi-stage decision-making problem under uncertainty. However, the size of the optimization problems describing multi-stage decision-making processes may lead to computational intractability even if a small number of stages is considered. We tackle this problem considering an explicit characterization of the long-term uncertainty and compare the outcomes of four different approaches for such problem, namely: (i) multi-stage stochastic-programming; (ii) linear decision rule (LDR); (iii) two-stage stochastic-programming under a rolling window procedure; (iv) and deterministic. The impact of considering an increasingly accurate representation of the evolution over time of the uncertain parameters is studied by solving the previous models for different planning schemes. The pros and cons of each approach are analyzed quantitatively and qualitatively using a case study based on the IEEE 24-node reliability test system (RTS). Finally, the performance of the stochastic programming and the LDR approaches is assessed by performing out-of-sample analyses.
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