La flexibilité agrégée des ressources contrôlables distribuées—y compris la génération, la charge et le stockage—joue un rôle crucial dans le maintien de l'équilibre dynamique des systèmes de réseau de distribution. Pour tirer pleinement parti des capacités de régulation de ces ressources durant l'exploitation en temps réel du réseau, il est urgent de disposer d'une prédiction en temps réel de leur flexibilité, pourtant les recherches existantes ont rarement abordé ce domaine. Cet article propose une méthode de prédiction en temps réel pour la flexibilité agrégée des ressources contrôlables distribuées multi-sources. Tout d'abord, un modèle de frontière puissance–énergie à unité unique est construit pour les ressources de génération, de charge et de stockage distribuées typiques. Ce modèle unifie les caractéristiques des ressources de stockage couplées dans le temps et des ressources de génération-charge découplées dans le temps en superposant les frontières de puissance et d'énergie et en introduisant un coefficient de contraction. Cette approche traite simultanément les erreurs résultant des inexactitudes du modèle d'agrégation et des incertitudes inhérentes. Par la suite, un modèle de prédiction de la région réalisable d'agrégation basé sur l'architecture Transformer est conçu. Les résultats de prédiction sont quantifiés en utilisant des erreurs absolues et relatives durant le processus de décomposition. Enfin, la validation utilisant des données opérationnelles d'un micro-réseau à Zhejiang démontre que la méthode proposée peut prédire les frontières de la flexibilité agrégée des ressources distribuées de manière roulante en temps réel. Son exactitude atteint la plus haute prédiction parmi les méthodes comparées, tout en contrôlant le degré de conservatisme pour répondre aux exigences d'exécution des erreurs de commande de contrôle du réseau.
Xu et al. (Sun,) ont étudié cette question.