基于置信間隙決策的輸電網絡不確定性最優傳輸切換

王東風 陳江麗 黃 宇 孫赫宇 楊明葉

基于置信間隙決策的輸電網絡不確定性最優傳輸切換

王東風 陳江麗 黃 宇 孫赫宇 楊明葉

（華北電力大學控制與計算機工程學院 保定 071003）

最優傳輸切換（OTS）是一種應用較為廣泛的通過改變網絡拓撲結構提高輸電網絡靈活性的控制機制。然而，輸電網絡中往往存在不確定風電及負荷需求，這使得常規最優傳輸切換方案無法達到預期效果。為此，提出將置信間隙決策理論（CGDT）應用于尋求不確定條件下的魯棒最優傳輸切換方案。該文分別采用高斯混合模型和正態分布對風電出力及負荷需求預測誤差的概率分布函數進行擬合，將不確定性納入最優傳輸切換，并以總發電成本最優為目標，建立了基于置信間隙決策理論的輸電網絡最優傳輸切換魯棒優化模型。采用改進的IEEE 24節點系統進行仿真實驗，結果表明，使用所提方法求取的最優傳輸切換方案具有較強的魯棒性。

不確定性 風能發電 負荷需求 最優傳輸切換 置信間隙決策理論

0 引言

最優傳輸切換（Optimal Transmission Switching, OTS）是一種為電網增加靈活性的控制機制，在輸電網絡中的應用較為廣泛[1]。其主要思想是通過改變輸電線路的狀態，進而改變網絡拓撲結構，將網絡拓撲結構與發電經濟調度問題相協調，從而有效地降低系統調度成本，緩解輸電網絡阻塞，減輕電壓和熱違規，提高可再生能源發電的集成度[2]。但是，確定OTS方案通常在日前調度階段進行，輸電網絡中存在的風電和負荷需求不確定性[3]將會使常規最優傳輸切換方案難以實現預期優化目標。因此，開發一種能夠考慮輸電網絡多重不確定性的OTS魯棒優化方法具有重要意義[4]。輸電網絡中風電出力以及負荷需求的不確定性會導致最優傳輸切換方案很難達到預期優化結果，因此，開發一種能夠考慮輸電網絡多重不確定性的OTS魯棒優化方法具有重要意義[5]。

學者們對計及不確定因素求取OTS方案已進行了廣泛的研究。M. Peker等提出了一種兩階段隨機規劃模型，能夠在可再生能源削減和減載量受限的條件下，對輸電切換操作、輸電和存儲投資進行協同優化[6]。為提高兩階段隨機規劃OTS模型的求解效率和精度，S. Dehghan等利用基于線性決策規則（Linear Decision Rules, LDRs）[7]的近似求解方法，將模型重新表述為一個可處理的混合整數線性規劃問題，并通過仿真實驗對該方法的有效性進行了驗證[8]。針對集成了大規模可再生能源的輸電網絡，R. Ahmed等提出采用Gram-Charlier法[9]求取基于概率負荷潮流的OTS，提高了系統優化結果的準確性[10]。然而，基于常規隨機優化求取OTS策略的方法通常遵循樣本平均近似[11]和場景縮減[12]，需要依據不確定輸入參數的概率密度函數的精確信息進行不確定性建模，計算量大，對算法精度要求高，難以保證OTS結果的魯棒性，在可擴展性方面難度較大。P. Dehghanian等提出了一種概率拓撲控制方案，該方案通過點估計法[13]來建模不確定性OTS，以減少大規模場景下的計算量[14]。Yuan Yang等構建了一種考慮不確定N-k事故、可再生能源和負荷的最優輸電切換模型，利用模糊集和預算不確定性集同時表征電力系統的三種不確定性，所得OTS方案能夠保證系統的安全性和經濟性[15]。M. Numan等構建了一種新的不確定性風電綜合電力系統輸電與蓄能聯合擴能規劃[16]及最優輸電切換魯棒優化模型，并討論了最小-最大-最小成本優化問題，驗證了所提模型的魯棒性[17]，但是，基于常規魯棒優化求取OTS方案時，不確定變量是由無分布有界區間定義的，對不確定性變量的粗糙描述通常會使得優化結果較為保守[18]。

針對上述基于常規隨機規劃和魯棒優化求取OTS方案所存在的缺陷，本文提出將置信間隙決策理論應用于尋求不確定條件下的魯棒OTS方案。置信間隙決策理論（Confidence Gap Decision Theory, CGDT）是彭春華等在文獻[19]中提出的一種更高效的基于魯棒驅動的不確定問題處理方法。該方法是基于信息間隙決策理論（Information Gap Decision Theory, IGDT）[20]的改進，旨在滿足優化結果不劣于預設目標的前提下，最大限度地提高目標函數對不確定性輸入參數的魯棒性。CGDT不確定性魯棒優化方法在IGDT魯棒思想的基礎上引入了置信水平，采用概率置信區間描述不確定性[21]，充分反映了不確定參數的隨機分布特性，彌補了IGDT對于不確定性描述過于粗糙的缺陷。彭春華等將該方法應用于存在不確定性可再生能源和負載需求的綜合能源系統中，實現系統的魯棒優化調度，提升了綜合能源利用的高效性和經濟性。文獻[22]采用該方法求取機組起動次序魯棒優化策略，為驗證可再生能源機組對加快系統恢復速度[23]的積極作用提供了思路。

本文中為尋求含不確定風電輸電網絡的魯棒OTS策略，分別采用高斯混合模型和正態分布擬合風電和負荷需求的不確定性概率分布，將風電及負荷需求不確定性納入到輸電網絡OTS模型中。針對其中的不確定性引入了基于魯棒驅動的置信間隙決策理論（CGDT），提出基于CGDT求取不確定性OTS的魯棒優化方法，并以總發電成本最小為優化目標，構建基于CGDT的輸電網絡OTS魯棒優化混合整數非線性規劃模型，引入機會約束，通過最大化置信水平進而最大化規避不確定性參數對OTS優化結果的影響。仿真實驗表明，相比于其他常規不確定問題處理方法，采用基于置信間隙決策理論的魯棒優化方法能夠提供具有較強適應性和魯棒性的OTS方案。

1 輸電網絡不確定最優傳輸切換模型

獲取OTS方案通常在日前調度階段進行[24]，依據不確定參數預測值和計及不確定性輸電網絡最優傳輸切換模型計算得出。在實時運行階段，操作員在執行傳輸切換操作之前根據不確定參數實際值進行一系列可行性檢查[25]，在可行的情況下，將新拓撲應用于在線操作。本文將不確定性納入輸電網絡OTS模型中，以總發電成本最小為優化目標，建立了計及系統不確定性的OTS模型，對日前階段魯棒OTS方案的獲取進行了研究。本文所研究的輸電網絡以改進的IEEE 24節點電力網絡為例，其系統框圖如圖1所示，其中主要包含燃煤發電機組、燃氣發電機組、風機、電儲能和傳輸線路等，不確定性參數為風電出力和負荷需求。

圖1 24節點總線系統框圖

1.1 目標函數

本文以系統總發電成本最優為目標，系統總發電成本由燃煤機組發電成本、燃氣機組發電成本組成，目標函數可描述為

1.2 電力網絡約束

1.2.1 功率平衡約束

能量平衡方程為

1.2.2 機組調度約束

出力機組包含燃煤機組、燃氣機組及風電機組，主要包括機組爬坡約束和機組出力限制，具體表達式為

1.2.3 儲能約束

1.2.4 網絡約束

1.2.5 網絡阻塞

1.3 風電出力及負荷需求不確定性建模

風電出力及負荷需求實際值表達式為

本文參考文獻[16]選用某地區的歷史實測風電及負荷數據，采用6個高斯分量線性組合成的高斯混合模型對風電出力預測誤差的概率密度函數()進行擬合，高斯混合模型表達式為

2 基于CGDT求取不確定性OTS的魯棒優化方法

2.1 置信間隙決策理論概述

置信間隙決策理論（CGDT）是用于高效處理不確定問題的魯棒優化方法，能夠在滿足優化結果不差于預設目標的條件下，最大限度地提高目標函數對輸入參數不確定性的魯棒性。它是基于IGDT方法的優化與改進。該方法在IGDT方法的基礎上引入了置信水平，采用概率置信區間描述不確定性，可實現對不確定參數的準確描述，彌補了IGDT方法使用對稱性波動區間對于不確定性描述過于粗糙的缺陷。此外，引入了機會約束，通過最大化置信水平進而最大程度地規避不確定變量對OTS優化結果的影響，提高OTS優化方案的魯棒性。

考慮如下優化模型：

在不確定環境中，決策者為保證預設目標的達成，通常會最大化不確定參數的不利擾動，進而最大程度地提高目標函數對不確定性參數影響的規避能力的魯棒性。對應的CGDT魯棒優化模型為

2.2 基于CGDT的不確定性OTS魯棒優化模型

由不確定變量運算法則可得

2.3 模型求解算法流程

綜合上述優化方法和優化模型，本文采用GAMS中內置的CONOPT算法進行求解，算法流程如圖3所示，給出具體算法步驟如下：

圖3 魯棒OTS方案求解流程

3 基于CGDT求取不確定性魯棒OTS方案的算例分析

3.1 算例介紹

本文以改進的IEEE 24節點電力網絡為例，對所建立的基于CGDT的不確定性OTS魯棒優化模型進行算例分析，電力網絡結構圖如圖1所示，系統中共有四個燃氣發電機組，其余為常規機組；四個燃氣發電機組位于1、2、16和22節點；三個風電場分別接于8、19、21節點，容量分別為200 MW、150 MW和100 MW；兩個儲能單元分別位于19、21節點，最大容量分別為200 MW·h和300 MW·h，最大充放電功率分別為40 MW、60 MW，其充放電效率分別取0.95和0.9；其余參數可參照文獻[26]。輸電網絡中各節點風電出力、負荷需求的預測值分別如圖4、圖5所示。

圖4 各節點的風電出力預測值

圖5 各節點的負荷需求預測值

3.2 仿真結果分析

表1 不同目標顯著性水平下的最優傳輸切換方案

圖6 采用OTS方案前后最優出力分布對比

結合圖6，根據OTS方案改變網絡拓撲結構后，燃煤機組發電量在電力網絡總出力中占比由84.96%降低為60.13%，承擔滿足負荷需求的發電機組出力由火電機組向發電效率高的燃氣機組和發電成本低的風電機組轉移，改善了系統發電結構，從而使得總發電成本降低3.9%。此外，系統所需存儲容量降低，當負荷需求較低時，蓄電池通過電能的儲存和釋放，滿足系統為消納風電而產生的削峰填谷需求，提高了電能利用效率。

圖7 風電出力區域劃分

圖8 負荷需求區域劃分

3.3 不確定性OTS策略求解方法對比

圖9 發電成本概率分布

表2 不同方法下的最優傳輸切換方案

表3 各隨機場景總發電成本統計結果

結合表2、表3和圖10可知，IGDT、CGDT魯棒優化方法整體上優于確定性方法和多場景法。這是因為確定性模型是根據日前不確定參數預測值確定OTS方案，未考慮實時運行過程中不確定參數的波動；而采用多場景法獲得的OTS方案對場景數量的依賴較高，場景數量越多則對不確定性的描述越準確，所求得的OTS方案適應性也越強，但場景數越多計算時間也就越長，難以保證所求解的OTS 方案的魯棒性。IGDT、CGDT魯棒優化方法的計算時間相對較短，能夠給出不確定參數的魯棒波動區間，對決策人員具有重要意義，在實際應用中有良好的可擴展性。

圖10 各隨機場景總發電成本統計結果

此外，相較于IGDT方法，CGDT方法對應的箱體和觸須更短，最大值、均值、中位值均優于IGDT，這是因為CGDT方法考慮了不同不確定參數的概率分布的差異性和多態性，并引入了置信水平，采用概率置信區間描述不確定性，彌補了IGDT采用對稱波動區間對于不確定性描述過于粗糙的缺陷，通過最大化置信水平從而最大化規避不確定性參數對OTS優化結果的影響，使得所求的OTS方案具有更強的魯棒性。

4 結論

為求取含不確定風電輸電網絡的OTS魯棒策略，本文將風電及負荷需求不確定性納入到輸電網絡OTS模型中，針對其中的不確定性引入了置信間隙決策理論，提出了基于CGDT求解不確定性OTS的魯棒優化方法。以總發電成本最優為目標，建立了基于置信間隙決策理論的輸電網絡OTS魯棒優化混合整數非線性規劃模型。

相比于其他求取不確定性OTS的方法，本文所提出的基于CGDT求取不確定性OTS的魯棒優化方法采用概率置信區間描述不確定性，更充分地反映了不確定參數的實際分布特性，能夠避免由于不確定參數描述簡陋造成的OTS方案可行性差的缺陷。此外，相較于其他不確定問題處理方法，采用基于CGDT的魯棒優化方法求取不確定條件下的OTS更具高效性，所獲得的OTS方案對于風電出力、負荷需求不確定變量的波動具有良好的魯棒性和適應性，并且優化了輸電網絡的拓撲結構，降低了系統總發電成本，提高了含不確定風電輸電網絡運行的穩定性。

[1] 陸明璇, 周明, 黃瀚燕, 等. 含快速線路篩選的電力系統發輸電協同優化運行[J]. 中國電機工程學報, 2021, 41(20): 6949-6959.

Lu Mingxuan, Zhou Ming, Huang Hanyan, et al. Synergetic operational optimization of generation and transmission in power systems with rapid line screening[J]. Proceedings of the CSEE, 2021, 41(20): 6949-6959.

[2] He Hongjie, Du Ershun, Zhang Ning, et al. Enhancing the power grid flexibility with battery energy storage transportation and transmission switching[J]. Applied Energy, 2021, 290: 116692.

[3] 趙冬梅, 王浩翔, 陶然. 計及風電-負荷不確定性的風-火-核-碳捕集多源協調優化調度[J]. 電工技術學報, 2022, 37(3): 707-718.

Zhao Dongmei, Wang Haoxiang, Tao Ran. A multi-source coordinated optimal scheduling model considering wind-load uncertainty[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2022, 37(3): 707-718.

[4] 侯慧, 劉鵬, 黃亮, 等. 考慮不確定性的電-熱-氫綜合能源系統規劃[J]. 電工技術學報, 2021, 36(增刊1): 133-144.

Hou Hui, Liu Peng, Huang Liang, et al. Planning of electricity-heat-hydrogen integrated energy system considering uncertainties[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(S1): 133-144.

[5] 王雪純, 陳紅坤, 陳磊. 提升區域綜合能源系統運行靈活性的多主體互動決策模型[J]. 電工技術學報, 2021, 36(11): 2207-2219.

Wang Xuechun, Chen Hongkun, Chen Lei. Multi-player interactive decision-making model for operational flexibility improvement of regional integrated energy system[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2021, 36(11): 2207-2219.

[6] Peker M, Kocaman A S, Kara B Y. Benefits of transmission switching and energy storage in power systems with high renewable energy penetration[J]. Applied Energy, 2018, 228: 1182-1197.

[7] Zhou Yuqi, Zhu Hao, Hanasusanto G A. Transmission switching under wind uncertainty using linear decision rules[C]//2020 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM), Montreal, QC, Canada, 2020: 1-5.

[8] Dehghan S, Amjady N, Conejo A J. Adaptive robust transmission expansion planning using linear decision rules[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2017, 32(5): 4024-4034.

[9] 那廣宇, 魏俊紅, 王亮, 等. 基于Gram-Charlier級數的含風電電力系統靜態電壓穩定概率評估[J]. 電力系統保護與控制, 2021, 49(3): 115-122.

Na Guangyu, Wei Junhong, Wang Liang, et al. Probabilistic evaluation of power system static voltage stability with wind power uncertainty based on the Gram-Charlier expansion[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(3): 115-122.

[10] Ahmed R, Nawaz A, Javid Z, et al. Optimal transmission switching based on probabilistic load flow in power system with large-scale renewable energy integration[J]. Electrical Engineering, 2022, 104(2): 883-898.

[11] Pasupathy R, Song Yongjia. Adaptive sequential sample average approximation for solving two-stage stochastic linear programs[J]. SIAM Journal on Optimization, 2021, 31(1): 1017-1048.

[12] 張靠社, 馮培基, 張剛, 等. 考慮機會約束的多能源微電網雙層優化配置[J]. 太陽能學報, 2021, 42(8): 41-48.

Zhang Kaoshe, Feng Peiji, Zhang Gang, et al. Bi-level optimization configuration method for multienergy microgrid considering chance constraints[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2021, 42(8): 41-48.

[13] 曾博, 胡強, 劉裕, 等. 考慮需求響應復雜不確定性的電–氣互聯系統動態概率能流計算[J]. 中國電機工程學報, 2020, 40(4): 1161-1171, 1408.

Zeng Bo, Hu Qiang, Liu Yu, et al. Dynamic probabilistic energy flow calculation for interconnected electricity-gas system considering complex uncertainties of demand response[J]. Proceedings of the CSEE, 2020, 40(4): 1161-1171, 1408.

[14] Dehghanian P, Kezunovic M. Probabilistic decision making for the bulk power system optimal topology control[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2016, 7(4): 2071-2081.

[15] Yuan Yang, Cheng Haozhong, Zhang Heng, et al. Transmission expansion planning with optimal transmission switching considering uncertain n-k contingency and renewables[J]. Energy Reports, 2022, 8: 573-583.

[16] Numan M, Feng D, Abbas F, et al. Mobilizing grid flexibility through optimal transmission switching for power systems with large-scale renewable integration[J]. International Transactions on Electrical Energy Systems, 2020, 30(3): e12211.1-e12211.15.

[17] Dehghan S, Amjady N. Robust transmission and energy storage expansion planning in wind farm-integrated power systems considering transmission switching[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2016, 7(2): 765-774.

[18] 夏鵬, 劉文穎, 張堯翔, 等. 考慮風電高階不確定性的分布式魯棒優化調度模型[J]. 電工技術學報, 2020, 35(1): 189-200.

Xia Peng, Liu Wenying, Zhang Yaoxiang, et al. A distributionally robust optimization scheduling model considering higher-order uncertainty of wind power[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(1): 189-200.

[19] 彭春華, 鄭聰, 陳婧, 等. 基于置信間隙決策的綜合能源系統魯棒優化調度[J]. 中國電機工程學報, 2021, 41(16): 5593-5604.

Peng Chunhua, Zheng Cong, Chen Jing, et al. Robust optimal dispatching of integrated energy system based on confidence gap decision[J]. Proceedings of the CSEE, 2021, 41(16): 5593-5604.

[20] 汪超群, 韋化, 吳思緣. 基于信息間隙決策理論的多源聯合優化機組組合[J]. 中國電機工程學報, 2018, 38(12): 3431-3440.

Wang Chaoqun, Wei Hua, Wu Siyuan. Multi-power combined unit commitment based on information gap decision theory[J]. Proceedings of the CSEE, 2018, 38(12): 3431-3440.

[21] 張亞超, 鄭峰, 樂健, 等. 考慮風電高階不確定性的電氣綜合系統分布魯棒協同優化調度[J]. 中國電機工程學報, 2020, 40(24): 8012-8026, 8238.

Zhang Yachao, Zheng Feng, Le Jian, et al. A distributionally robust coordinated optimization scheduling of integrated electricity and natural gas systems considering higher-order uncertainty of wind power[J]. Proceedings of the CSEE, 2020, 40(24): 8012-8026, 8238.

[22] 楊智超. 考慮可再生能源接入的電力系統恢復協同優化策略[D]. 合肥: 合肥工業大學, 2021.

[23] 姚琦, 胡陽, 柳玉, 等. 考慮載荷抑制的風電場分布式自動發電控制[J]. 電工技術學報, 2022, 37(3): 697-706.

Yao Qi, Hu Yang, Liu Yu, et al. Distributed automatic generation control of wind farm considering load suppression[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2022, 37(3): 697-706.

[24] Saavedra R, Street A, Arroyo J M. Day-ahead contingency-constrained unit commitment with Co-optimized post-contingency transmission switching[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2020, 35(6): 4408-4420.

[25] Sheikh M, Aghaei J, Letafat A, et al. Security-constrained unit commitment problem with transmission switching reliability and dynamic thermal line rating[J]. IEEE Systems Journal, 2019, 13(4): 3933-3943.

[26] Soroudi A. Power System Optimization Modeling in GAMS[M]. Cham: Springer International Publishing, 2017

[27] 彭春華, 陳露, 張金克, 等. 基于分類概率機會約束IGDT的配網儲能多目標優化配置[J]. 中國電機工程學報, 2020, 40(9): 2809-2819.

Peng Chunhua, Chen Lu, Zhang Jinke, et al. Multi-objective optimal allocation of energy storage in distribution network based on classified probability chance constraint information gap decision theory[J]. Proceedings of the CSEE, 2020, 40(9): 2809-2819.

[28] 謝敏, 羅文豪, 吉祥, 等. 隨機風電接入的電力系統動態經濟調度多場[J]. 電力自動化設備, 2019, 39(11): 27-33.

Xie Min, Luo Wenhao, Jixiang, et al. Multi-scenario collaborative optimization of dynamic economic dispatching in power system with random wind power access[J]. Electric Power Automation Equipment, 2019, 39(11): 27-33.

Uncertain Optimal Transmission Switching in Transmission Networks Based on Confidence Gap Decision

Wang Dongfeng Chen Jiangli Huang Yu Sun Heyu Yang Mingye

（School of Control and Computer Engineering North China Electric Power University Baoding 071003 China）

Optimal Transmission Switching (OTS) is a control mechanism that improves the transmission network's flexibility by changing the network's topology. OTS is widely used in transmission networks. OTS schemes are usually determined in the day-ahead scheduling stage. However, there are often uncertain wind power and load demands in the transmission network, which makes OTS schemes unable to achieve the desired effect. In order to solve these problems, this paper proposes to apply the Confidence Gap decision theory (CGDT) to find the OTS scheme under the condition of uncertainty and improve its robustness of OTS scheme.

Firstly, the Gaussian mixture model and normal distribution are used to fit the probability distribution function of wind power output and load demand prediction errors, and the uncertainty is incorporated into the OTS model of the transmission network. Secondly, CGDT based on the robust drive is introduced to solve the uncertainty, and a robust optimization method based on CGDT is proposed to solve the uncertainty OTS scheme. A mixed integer nonlinear programming model based on CGDT for OTS robust optimization of the transmission network is constructed to minimize the total generation cost as the optimization goal. Thirdly, the chance constraints in the model are transformed into equivalent deterministic constraints according to the uncertainty theory. Finally, this paper uses the improved IEEE 24 node power network to analyze the proposed CGDT-based OTS robust optimization model. In the proposed OTS robust optimization method, the influence of uncertainty parameters on OTS optimization results is maximized by maximizing the confidence level to provide a robust OTS scheme.

According to the OTS solution, the transmission network topology is changed. The operation results show that the proportion of the power generation of coal-fired units in the total power output of the power network is reduced from 84.96% to 60.13%. The power output of generating units that meet the load demand is transferred from thermal power units to gas units with high generation efficiency and wind turbines with low generation cost, which improves the power generation structure of the system and reduces the total power generation cost by 3.9%. In wind power and load demand robust range using the Monte Carlo method in extracting 1 000 groups of random wind power and load demand scenario, the total cost by probability distribution results show that the approximate probability distribution is normal, the corresponding scenarios of the total cost is less than the set value. Thus the solving scheme of OTS has good adaptability. Under the same operation condition, CGDT, IGDT, and multi-scene methods are used to obtain the corresponding OTS scheme. One thousand scenarios were randomly selected within the fluctuation range of wind power and load demand prediction errors to solve the total power generation cost corresponding to different scenarios. The statistical results show that the CGDT method has a relatively short computation time, its corresponding maximum, mean, and median values are optimal, and the OTS scheme is more robust. In addition, this method can give a robust fluctuation interval of uncertain parameters, which is of great significance to decision makers and has good scalability in practical applications.

The following conclusions can be drawn from the example analysis: (1) Using the CGDT method to obtain the OTS scheme can optimize the topology structure of the transmission network, reduce the total generation cost of the system, and improve the stability of the operation of the wind power transmission network with uncertainty. (2) Compared with the other methods to calculate the uncertainty OTS, in this paper, based on the proposed CGDT robust optimization method to calculate the uncertainty of OTS using probability and confidence interval to describe uncertainty, more fully reflect the actual distribution of the uncertain parameters, to avoid caused by uncertain parameters to describe humble OTS on defects of poor feasibility. (3) The robust optimization method based on CGDT is more efficient to obtain OTS under uncertain conditions, and the obtained OTS scheme has good robustness and adaptability to fluctuations of uncertain variables of wind power output and load demand.

Uncertainty, wind power generation, load demand, optimal transmission switching (OTS), confidence gap decision theory (CGDT)

王東風 男，1971年生，教授，博士生導師，研究方向為先進控制理論及應用。E-mail:wangdongfeng@ncepu.edu.cn

黃 宇 男，1982年生，副教授，研究生導師，研究方向為多類異質綜合能源系統分析與優化。E-mail:huangyufish@ncepu.edu.cn（通信作者）

TM734

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.221375

中央高校基本科研業務費專項資金資助項目（2021MS089）。

2022-07-16

2022-08-29

（編輯 赫 蕾）