随着能源问题在全球经济背景下变得越来越重要，人们意识到能源是人类生存和整个社会发展的重要物质基础。是今天，传统能源（煤炭，石油）已经不能满足经济和可持续发展的需要，各国正在积极探索和鼓励发展可再生能源，以解决能源短缺的问题。环境恶化。目前为止，中国部分地区的风能集成比例已超过20％（内蒙古东方电网的装机容量超过30％）。未来几年中，根据中国对新能源计划的支持，中国风能装机总容量将快速持续增长。调度阶段采取的措施中，冷库的组合是电力系统规划和运行中的重要研究课题，其主要任务是利用现有的负荷预测作为参考。天，每周和每年的时间。低总成本是在每个期间组织每个冷藏单元的启停和输出大小的目标。藏单元组合的问题对于电气系统的可靠性，安全性和经济性至关重要。冷库组合的规划阶段，必须考虑各种系统约束和独立约束，包括：负载平衡，待机需求，网络安全约束，最大和最小限制。藏柜的生产，冷藏柜上升速度的限制等网络的安全性和可靠性使其策略合理且可实现。个好的组合策略可以有效地降低能耗，提高冷库机组的运行效率和可靠性，并延长冷库机组的使用寿命，这具有巨大的意义。接和间接的经济利益。化冷库组合的最终结果是，在各种约束条件下，可以最大限度地降低配电系统的运行成本（功耗）。划成本在哪里？ T是总持续时间； N是存储单元总数； Uti是时间t时冷藏单元i的启动和停止状态（Uti = 1表示冷藏单元的启动，Uti = 0表示冷藏单元的停止），Pti表示常规制冷存储单元i在时间t的输出，Uti和Pti是整个系统的决策变量； fi（Pti）表示在Pti出口处的I型冷藏存储单元的运行成本。指示在时间t的冷藏单元i的输出最大值，指示在时间t的旋转储备能力。常规的热能存储单元的组合中，能量产生制冷存储单元是可调节的制冷存储单元，并且出口相对稳定。此，可以通过多种技术方法获得负荷预测，结果可以满足各种指标的要求，从而使冷藏机组组合问题的研究结果较为完整和成熟。是，近年来，中国经济发展迅速，冷库安装电网规模逐步扩大：必须考虑更复杂的制约因素，特别是：网络安全，环境保护。等，即使风能具有污染，安装灵活灵活的优点，风能也具有随机性，波动性和间歇性的缺点，并且很难准确预测每个周期的负载。库组合的问题变得更加复杂，这为制定中长期冷库组合的现有策略提出了新的挑战和困难。
　　于风力发电的某些弱点，它是随机的，不稳定的，断断续续的，并且很难准确地预测风能。果，连接到风能网络的大规模能源系统对电气系统的影响，包括制定能源生产计划和冷库组合策略，已经产生了许多影响。碍。于风能的波动在原始冷库的组合基础上增加了一些约束，因此整个系统的运行成本C也将相应增加。此，有必要在大规模整合风能产生的额外成本与改善风能整合带来的环境污染之间找到最佳解决方案。规能源，并在环境和经济效益上实现双赢。的是防止在系统负载较低时由于强制断开风扇而引起的风能过压。此，有必要增加额外的较低的旋转储备，以确保电气系统的稳定性和可靠性。也是正在进行的风能存储单元组合研究中遇到的问题之一。化冷藏单元组合的问题一直是寻找国家和国际电气系统的热点。年来，研究人员对冷藏存储单元的模型和组合解决方案进行了各种研究，可以更好地识别要解决的问题并满足不同系统的操作需求。
　　数学的角度来看，冷库的组合问题属于离散，非线性，大非凸混合整数的编程问题，其中包含大量离散变量，且连续变量。理论上讲，很难在给定的时间内找到最佳的整体解决方案。于解决此问题可以带来巨大的直接和间接经济利益，因此鼓励国内外潜在的研究人员对此问题进行深入研究，其中包括：数学编程，优化人工智能的方法等。对与风网连接相关的不确定性不断增长的情况，国内外对风速和风向预报进行了大量研究。是，由于缺乏先进的技术手段，短期风能预报的结果远高于负荷预报。连接到大型风力涡轮机电网的电气系统中，由于风能的随机，不稳定和间歇性，风能生产和波动的不确定性一直是最复杂的在制定冷库组合策略时。键问题。今为止，大量研究人员一直在研究风系统的短期冷库机组组合问题，以期解决能源预测过程中的不确定因素。提高连接到风能网络以实现所需目标的经济效益。低计划成本的目标已经产生了一些研究成果，但是还需要更多的研究。着电气系统中风能比例的增加，如果组合冷库的策略没有考虑等待高低旋转的响应过程，电网对风能的消耗可能会因更改冷藏单元的输出而受到影响。严重的情况下，可能会发生电荷损失。时，由于风能产生的巨大波动及其较长的使用寿命，电气系统在发生波动时必须是无功的。

　　常，考虑风能的冷库组合模型认为，在风能预测中，场景是相互独立的，并且系统可以返回风能系统。动后不久的参考状态，对于较小的波动是可以接受的。是，当系统波动较大时，预先制定的策略在波动后将失去作用。此，对于风能生产的连续高波动，系统必须能够对高振幅的连续波动作出反应。此，在制定制冷储藏组合策略时，必须考虑风能的波动特性，以使系统在发生干扰时能够平稳运行。今为止，为了应对风能带来的波动和巨大的不确定性。常使用三种方法：直接保留未使用的容量，冷库安装建立随机规划模型和建立模糊计划模型。旦大规模风能并入电网，为了确保电气系统的安全可靠运行，有必要根据初始旋转储备容量将储备量增加一定量应对风能的波动和不确定性。是最简单，最简单的解决方案，但是此方法忽略了与不同类型的风能冷藏存储单元相关的不确定性之间的重叠，因此保留了总的旋转备用容量和所需的实际备份电力系统。量不可避免的错误。此，最佳旋转储备容量的选择必须考虑各种不确定因素，包括风能的预测误差。
　　据风能预测误差的概率分布，确定系统可靠性指标（如压降率或停电概率）与容量之间的关系建立所需的轮换储备。一定的可靠性指标要求下，通过解析方法获得了最佳的旋转储备能力。而，这种方法涉及大量的数学分析并且难以解决，并且根本上不可能找到最佳的整体解决方案。
　　立了使运行成本最小化的数学模型，并以时间相关的方式求解了该数学模型在不同时期的最佳旋转储备能力。过权衡电气系统的可靠性和目标计划的成本，这种类型的过程实际上使获得更经济的旋转备用容量成为可能。是，该方法假设每个周期的进料可靠性比率保持恒定，但是系统可靠性的评估通常基于最长周期的总体水平，因此方法优化的最终结果会受到影响。一定程度的限制。接保留旋转备用容量的方法是直观且实用的，因此通常被调度站点接受。

　　是，由于与风能有关的不确定性因素的不确定性，它可能无法与其他冷藏存储单元建立联系。此，冷库组合策略并不是最佳解决方案。年来出现的冷库随机组合模型使得更精确地描述与风能相关的不确定性成为可能。此，它引起了国内外研究者的关注，并逐渐被一些国内外的电力网络所采用。机规划是用随机变量对优化问题建模的有效工具，这与直接保留备用容量的确定性规划不同，后者涉及将随机变量引入系数中。确定性编程相比，随机编程中包含的随机变量更适合描述实际问题。此，它被广泛用于管理科学，运筹学，经济学，电力和最优控制。机制冷机组与并网大型风网的组合模型分为两类：基于风能情景的预测模型和有限机会规划模型。于场景的组合模型通常假设风能预测误差的概率分布是已知的，根据该分布，通过蒙特卡洛模拟方法生成了大量可能的场景，并且该场景通过场景减少技术来减少模拟。可接受的场景数量之后，再次优化。于风能场景的仿真，主要分为两类：首先对风速场景进行仿真，然后根据风之间的关系得到风能场景。
　　有的风能和风速；概率分布直接产生了可能的风能情景。台方法可以在某种程度上适应风的随机特征，但是场景方法的计算量很大，并且不可能保证包括所有可能的场景。此，难以评估存储单元组合的决定结果。会约束计划指定约束中包含的随机变量，并指出必须在实施随机变量之前做出组合决策。时，还必须考虑到潜在不利情况发生时做出的决定可能无法满足约束条件。此，采取了一种措施：允许决策在一定程度上满足约束条件，但是该决策至少必须以一定的置信度来这样做。立在下面。会受限的规划问题可能等同于确定性数学规划问题，但是对于某些复杂的规划问题，它必须使用智能算法来解决，例如遗传算法，模拟植物生长算法，等等随机约束的编程模型通常将电气系统的可靠性要求表示为生产充足性的机会约束，建立计划模型，然后将约束的计划转化为机会，从而产生一系列调度问题。性规划，或将机会约束调整为分段线性约束，然后求解。是，由于这些方法必须与随机模拟结合，并且使用大数定理得出的结论是样本值而不是分析值，不能保证结论的可靠性。模糊规划中，为了解决对大型电网连接的风电与冷库组合建模的问题，可以通过建立目标函数的隶属函数来实现模糊函数。产生的风力。属函数旨在表达风能的不确定性以及决策者对计划期总成本的满意度。属度函数用于表示决策者的满意度，初始问题等于满意度指数的最大值。

　　于该模型，使用其他智能算法来求解优化问题的最优解。方法可以找到一个规划模型，该模型可以根据决策者的意愿来应对某些风险并获得一定的经济利益，从而使最终决策的结果可以平衡程序运行的可靠性和经济性。统。文介绍了短期制冷机组与风能结合的理论重要性，并提出了广泛应用的随机规划方法和关键技术用于冷藏机组的结合策略。前，关于不确定性的随机冷冻储藏单元组合的研究正在逐步深入，理论体系也越来越成熟。是，在制定冷库组合策略时，仍然需要对随机影响因素进行大量研究。外，有必要制定一系列相应的规范来解决与大规模风能集成相关的不确定性。此，为了解决涉及风能的冷库组合的问题，许多研究人员仍然需要努力。
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