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作者：许桐;唐彦嫣;马超;吴启繁;邹朋;崔振华;
单位：中国电力工程顾问集团西南电力设计院有限公司;太原理工大学电气与动力工程学院;
摘要：文章提出了一种基于Wasserstein度量的自适应交替方向乘子算法的数据驱动分布鲁棒优化框架。该框架首先建立了详细的虚拟电厂优化模型，包括运行约束和运行成本等；然后，采用Wasserstein度量定义优化目标中的不确定集，使模型在不确定条件下更具适应性和鲁棒性，并通过自适应交替方向乘子算法提高优化过程的收敛速度。在算例结果中，与传统方法相比，采用Wasserstein度量的自适应交替方向乘子算法显著提高了收敛速度，迭代次数从100次减少到34次，计算时间从20 s减少到9.258 s。在高需求负载情况下，虚拟电厂提供的电压支持使电压越限情况减少了26%～43%，系统损耗减少了46%～57%。算例结果表明，相比于传统的分布鲁棒优化方法，基于Wasserstein度量的自适应交替方向乘子算法显著缩短了频率调节响应时间，响应时间从传统方法的13 s缩短至9.5 s，体现了所提出算法的优越性。
关键词：虚拟电厂;;Wasserstein度量;;自适应交替方向乘子算法;;分布鲁棒优化
基金资助：四川省重点研发计划项目(2024YFHZ0138)
