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随着可再生能源在电力系统中的聚集，其引起的不确定性影响着电力系统的规划和运行。同时，现有的规划模型未能考虑可再生能源的不确定性方法，特别是关于可再生能源的置信度和未来可能情景；因此，提出了一种基于置信度的情景聚类方法。本文提出了一种新的发电机、网络、负荷和储能 (GNLS) 联合规划模型。首先，构建基于置信度的情景聚类，通过对风能、太阳能和负荷进行聚类和分析来反映不确定性。其次，所提出的模型侧重于负荷和储能联合规划，此外，还使用相关的灵活指标来评估模型。最后，将 GNLS 联合规划模型构建为连续时间尺度上的双层随机模型。使用 Benders 分解算法对该模型进行求解。本文使用 IEEE RTS 24 节点和中国的实际测试系统进行了验证，以证明可再生能源弃风的减少和电力系统规划中经济因素的优化。
不确定性条件下的负荷—储能联合规划
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