💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
文献来源：
本文重点探讨了微电网中的能量不平衡管理问题。这个问题是从电力市场的角度来研究的。与传统电网不同，微电网可以从太阳能电池板或风力涡轮机等可再生能源（RES）获得额外的能量。然而，RES的随机输入给平衡能源供需带来了困难。在这项研究中，提出了一种新的定价方案，该方案提供了对这种间歇性功率输入的鲁棒性。拟议的方案考虑了电力市场的边际收益和边际成本可能存在的不确定性。它使用有关电源、电力需求和不平衡能量的所有可用信息。该方案的参数使用性能指标进行评估。结果表明，通过求解线性矩阵不等式问题可以得到参数，该问题由于其凸性而可有效求解。通过仿真算例，验证了所提方案与现有面积控制误差定价方案、线性矩阵不等式问题、面积控制误差定价方案的良好性能。
原文摘要：
Abstract:
This paper focuses on the problem of energy imbalance management in a microgrid. The problem is investigated from the power market perspective. Unlike the traditional power grid, a microgrid can obtain extra energy from a renewable energy source (RES) such as a solar panel or a wind turbine. However, the stochastic input from the RES brings difficulty in balancing the energy supply and demand. In this study, a novel pricing scheme is proposed that provides robustness against such intermittent power input. The proposed scheme considers possible uncertainty in the marginal benefit and the marginal cost of the power market. It uses all available information on the power supply, power demand, and imbalanced energy. The parameters of the scheme are evaluated using an performance index. It is shown that the parameters can be obtained by solving a linear matrix inequality problem, which is efficiently solvable due to its convexity. Simulation examples are given to show the favorable performance of the proposed scheme in comparison with existing area control error pricing schemes.linear matrix inequality problem,area control error pricing schemes.
价格是市场行为的重要组成部分，与能源管理密切相关。从消费者的角度来看，需求随着边际效益高于/低于市场价格而增加/减少。从生产者的角度来看，发电量随着生产成本低于/高于市场价格而增加/减少。本文研究了微电网系统的能量不平衡管理问题。假设在微电网中，需求和供给根据当时的价格变化。通过合理设计电价方案，控制微电网的能量不平衡。
与传统电网不同，微电网可以从可再生能源(RES)中获取能源，如太阳能电池板或风力涡轮机。微电网包含的组件包括动态负荷、RES和动态发电。微电网中的能量应在任何时候保持平衡，即需求之和等于发电量之和。然而，可再生能源的间歇性给系统带来了不确定性，使系统处于不平衡状态。为了平衡系统，研究了一种称为区域控制误差(ACE)的定价方案。
ACE定价利用能量不平衡率来控制价格的变化率。然而，在本文中，仿真结果表明，当涉及额外的间歇性电力输入时，ACR定价的性能会下降。本文提出了一种新的基于模糊插值技术的鲁棒定价方案来处理res带来的不确定性。采用㼿∞性能准则设计解决间歇性RES引起的不确定性;也就是说，在所有可能的干扰中，不确定性和波动效应小于固定的衰减水平。定价参数可以用线性矩阵不等式求解，该不等式是凸的，求解效率高。
本文通过将边际收益和边际成本中的不确定性纳入[5]-[8]中研究的电力市场模型扩展到广义情景。这种扩展导致随机功率系统。我们提出了一种利用模糊插值技术[11]进行能源不平衡管理的新定价方案。为了对抗RES的不确定性和波动的功率效应，一个H∞采用性能指标[11]，[12]：所提出的定价方案的设计使得所有可能的干扰（即不确定性和波动效应）上的不平衡能量小于固定的衰减水平。 然后可以通过求解线性矩阵不等式 （LMI） [13] 来获得定价参数，该线性矩阵不等式是凸的，因此可以有效求解 [14]。
本文的主要贡献如下。我们从系统角度提出了定价设计，允许进一步扩展到更复杂的电力市场系统。与现有的定价方案[5]，[6]相比，所提出的方案在考虑系统干扰，特别是RES的不确定性和波动性影响时更加普遍和稳健。基于所提出的方法，发现价格振动在平衡能量过剩或能量不足方面起着重要作用。仿真结果表明，所提方案在传统设置和所研究的情景下均优于现有的ACE定价方案。
微电网鲁棒优化定价方案研究
摘要
随着全球能源危机和环境问题的加剧，可再生能源的开发与利用成为能源战略的核心。微电网作为整合分布式可再生能源、储能系统和负荷的有效载体，在提高能源利用效率、增强能源供应可靠性和灵活性方面具有显著优势。然而，微电网中可再生能源发电出力的波动性和负荷需求的不确定性给其经济运行和定价带来了巨大挑战。鲁棒优化作为一种处理不确定性问题的有效方法，能够在不确定参数的可能取值范围内找到最优决策方案，保证系统在最差情况下仍能保持良好性能。本文将深入研究微电网鲁棒优化定价方案，旨在提高微电网的经济性、稳定性和可靠性。
一、引言
微电网是一种由分布式电源、储能装置、能量转换装置、负荷、监控和保护装置等组成的小型发配电系统，能够实现自我控制、保护和管理。与传统电网相比，微电网可以从太阳能、风能等可再生能源获取电力，但这些可再生能源的发电出力受天气、季节等自然因素影响较大，具有很强的随机性和波动性。同时，用户的负荷需求也会随着时间、节假日等因素发生变化，这些不确定性因素使得微电网的成本和收益难以准确预测，给定价带来了困难。此外，微电网中涉及多个利益主体，包括发电商、用户、储能运营商等，不同主体的利益诉求不同，如何在定价过程中协调各主体的利益，实现整体最优，也是一个亟待解决的问题。鲁棒优化方法能够在考虑不确定性的情况下，寻找一个稳健的最优解，为解决微电网定价问题提供了有效的途径。
二、微电网中的不确定性因素及影响
2.1 可再生能源发电出力的不确定性
微电网中的可再生能源主要包括太阳能光伏电站和风力发电场。太阳能光伏发电受光照强度、日照时间、温度等因素影响，其发电出力在一天内和不同季节之间波动较大。例如，在阴天或夜晚，光伏发电出力可能为零；而在晴天中午，光伏发电出力可能达到峰值。风力发电则受风速、风向等因素影响，风速的不稳定导致风力发电出力也具有较大的不确定性。当风速低于切入风速或高于切出风速时，风力发电机组将停止运行；在额定风速以下，风力发电出力随风速的增加而增加；在额定风速以上，风力发电出力保持额定值不变。这些不确定性因素使得微电网的电力供应难以稳定，增加了微电网的运营成本和风险。
2.2 负荷需求的不确定性
用户的负荷需求受到多种因素的影响，如时间、季节、天气、经济活动等。在一天内，负荷需求通常呈现出明显的峰谷差异，例如，居民用电在晚上和周末较高，工业用电在工作日白天较高。季节变化也会导致负荷需求的不同，夏季空调负荷增加，冬季取暖负荷增加。此外，天气变化也会对负荷需求产生影响，如暴雨、暴雪等恶劣天气可能导致部分用户减少用电。负荷需求的不确定性使得微电网的发电计划和调度更加困难，如果不能准确预测负荷需求，可能会导致电力供需不平衡，影响微电网的稳定运行。
2.3 不确定性对微电网定价的影响
由于可再生能源发电出力和负荷需求的不确定性，微电网的成本和收益难以准确预测。发电商在制定发电计划时，需要考虑不确定性因素对发电成本的影响，如果预测的发电出力低于实际需求，可能需要从外部电网购买电力，增加发电成本；如果预测的发电出力高于实际需求，可能会导致可再生能源的浪费。用户在购买电力时，也希望价格能够反映市场的供求关系和能源的实际价值，但由于不确定性因素的存在，传统的定价方式难以满足用户的需求。此外，不确定性还会影响储能运营商的调度策略和收益，储能系统需要在电力过剩时充电，在电力不足时放电，以平衡电力供需，但不确定的发电出力和负荷需求使得储能系统的充放电调度更加困难，增加了储能运营的成本和风险。
三、鲁棒优化定价方案的核心思想与模型构建
3.1 鲁棒优化的核心思想
鲁棒优化的核心思想是在考虑不确定性的情况下，寻找一个稳健的最优解。其基本模型可以表示为：在不确定参数的取值范围（不确定性集合）内，使得目标函数在最差情况下达到最优。鲁棒优化的不确定性集合通常有箱型集合、椭圆集合、多面体集合等，不同的不确定性集合适用于不同的问题场景。与传统的优化方法相比，鲁棒优化不需要知道不确定参数的概率分布，只需要知道其可能的取值范围，适用性较强。它可以通过数学方法将鲁棒优化问题转化为确定性的优化问题进行求解，保证了决策方案的稳健性。
3.2 定价目标函数设定
在微电网鲁棒优化定价中，定价目标通常包括最大化用户的福利和平衡各主体的利益。用户福利可以用用户支付意愿与实际支付费用的差值来表示，通过合理定价提高用户的满意度。同时，要确保发电商、用户、储能运营商等各主体都能获得合理的收益，避免出现利益失衡的情况。例如，目标函数可以设定为在满足微电网功率平衡、发电约束、储能约束等条件下，最小化微电网的运营成本和最大化用户福利。具体来说，运营成本可以包括发电成本、储能充放电成本、从外部电网购电成本等；用户福利可以通过用户对电力的需求函数和定价方案来计算。
3.3 不确定性集合构建
根据微电网中不确定性因素的特点，构建合理的不确定性集合是鲁棒优化定价的关键。对于可再生能源发电出力的不确定性，可以根据历史数据和预测模型确定其可能的取值范围，构建箱型或多面体不确定性集合。例如，假设光伏发电出力的预测值为 Ppvpred，其最大波动偏差为 ΔPpvmax，则光伏发电出力的不确定性集合可以表示为 Upv={Ppv∣Ppvpred−ΔPpvmax≤Ppv≤Ppvpred+ΔPpvmax}。对于负荷需求的不确定性，同样可以采用类似的方法构建不确定性集合。此外，还可以考虑引入不确定性调节参数，如 Γpv 和 ΓL，分别表示调度周期内光伏出力和负荷功率取到波动区间最小值和最大值的时段总数，用于调节最优解的保守性，取值越大越保守，越小越冒险。
3.4 约束条件设定
在微电网鲁棒优化定价中，需要考虑以下约束条件：
- 功率平衡约束：微电网的发电功率应等于负荷需求与储能充放电功率之和，以保证系统的稳定运行。即 PG(t)+Ppv(t)+Pw(t)−Psdis(t)+Psch(t)=PL(t)，其中 PG(t) 为可控分布式电源（如微型燃气轮机）在 t 时段的输出功率，Ppv(t) 为光伏发电出力，Pw(t) 为风力发电出力，Psdis(t) 和 Psch(t) 分别为储能系统在 t 时段的放电功率和充电功率，PL(t) 为 t 时段的负荷需求。
- 可再生能源发电约束：可再生能源发电出力应在其最大和最小可能取值范围内。例如，0≤Ppv(t)≤Ppvmax(t)，0≤Pw(t)≤Pwmax(t)，其中 Ppvmax(t) 和 Pwmax(t) 分别为光伏和风力发电在 t 时段的最大可能出力。
- 储能系统约束：包括储能容量约束、充放电功率约束等，以保证储能系统的安全运行。储能容量约束可以表示为 Esmin≤Es(t)≤Esmax，其中 Es(t) 为 t 时段储能系统的存储电量，Esmin 和 Esmax 分别为储能系统的最小和最大存储电量；充放电功率约束可以表示为 0≤Psch(t)≤Psch,max，0≤Psdis(t)≤Psdis,max，其中 Psch,max 和 Psdis,max 分别为储能系统的最大充电功率和最大放电功率。
- 价格约束：定价应在合理的范围内，既要保证发电商的收益，又要考虑用户的承受能力。例如，可以设定电价的上下限 pmin 和 pmax，即 pmin≤p(t)≤pmax，其中 p(t) 为 t 时段的电价。
四、鲁棒优化定价模型的求解方法
4.1 对偶理论
对偶理论是将原问题转化为对偶问题，简化问题的求解难度。在鲁棒优化定价模型中，通过引入对偶变量，将含有不确定参数的约束条件转化为对偶问题的目标函数和约束条件，从而将原问题转化为一个更容易求解的对偶问题。例如，对于含有不确定参数的线性规划问题，其原问题可以表示为 minx{cTx∣ Ax≤b+Δb}，其中 x 为决策变量，c 为目标函数系数向量，A 为约束矩阵，b 为常数向量，Δb 为不确定参数向量。通过对偶理论，可以将其转化为对偶问题 maxu{bTu∣ ATu≤c, u≥0}，其中 u 为对偶变量。通过对偶问题的求解，可以得到原问题的最优解。
4.2 分支定界法
分支定界法将问题分解为多个子问题，通过逐步求解子问题来逼近最优解。在鲁棒优化定价模型中，首先将整个解空间划分为多个子空间，然后对每个子空间进行评估，确定其是否可能包含最优解。如果某个子空间不可能包含最优解，则将其舍弃；如果某个子空间可能包含最优解，则将其进一步划分为更小的子空间，继续进行评估。通过不断地分支和定界，逐步缩小搜索范围，最终找到最优解。分支定界法适用于求解整数规划问题和混合整数规划问题，在微电网鲁棒优化定价中，由于涉及到一些离散变量（如储能系统的充放电状态），分支定界法是一种有效的求解方法。
4.3 智能优化算法
智能优化算法如遗传算法、粒子群优化算法等，通过模拟生物进化和群体行为来寻找最优解，具有较强的全局搜索能力。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，它通过编码将问题的解表示为染色体，然后通过选择、交叉和变异等操作不断进化染色体群体，最终得到最优解。粒子群优化算法是一种模拟鸟群行为的优化算法，它通过初始化一群随机粒子，然后通过迭代更新粒子的速度和位置，使粒子逐渐向最优解靠近。在微电网鲁棒优化定价中，智能优化算法可以处理复杂的非线性问题，适用于求解大规模的优化问题。在实际应用中，可以根据问题的特点选择合适的求解方法，或者结合多种方法进行求解，以提高求解效率和精度。
五、案例分析
5.1 案例系统描述
选取一个典型的微电网系统进行案例分析，该微电网系统包含太阳能光伏电站、风力发电场、储能系统和若干用户。太阳能光伏电站的装机容量为 100kW，风力发电场的装机容量为 80kW，储能系统的额定容量为 200kW⋅h，最大充放电功率均为 50kW。用户的负荷需求根据历史数据和预测模型进行模拟。
5.2 模型求解与结果分析
根据历史数据确定太阳能光伏和风力发电出力的不确定性集合，以及用户负荷需求的不确定性集合。构建鲁棒优化定价模型，以最小化微电网的运营成本和最大化用户福利为目标函数，考虑功率平衡、发电约束、储能约束等约束条件。采用智能优化算法对模型进行求解，得到不同不确定性场景下的最优定价方案。
通过与传统定价方案的比较分析，发现鲁棒优化定价方案在提高微电网经济性、稳定性和可靠性方面具有明显优势。在不确定性场景下，传统定价方案可能会导致电力供需不平衡，增加微电网的运营成本；而鲁棒优化定价方案能够在考虑不确定性的情况下，找到一个稳健的最优解，保证系统在最差情况下仍能保持良好性能。例如，在光伏发电出力低于预期的场景下，传统定价方案可能无法及时调整发电计划和调度策略，导致电力供应不足；而鲁棒优化定价方案能够提前考虑到这种不确定性，通过合理调整储能系统的充放电和从外部电网购电等方式，保证电力供需平衡，降低运营成本。
六、研究展望
6.1 不确定性建模的精细化
进一步提高不确定性集合的准确性和合理性，考虑更多的不确定性因素，如电价波动、设备故障等，使模型更贴近实际情况。例如，可以引入概率分布来描述电价波动的不确定性，将其与鲁棒优化方法相结合，构建更加复杂的不确定性集合。同时，考虑设备故障对微电网运行的影响，将设备故障的概率和修复时间等因素纳入不确定性建模中，提高模型的鲁棒性。
6.2 多目标鲁棒优化定价
在现有研究的基础上，考虑更多的目标函数，如环境效益、社会效益等，实现微电网的多目标优化。例如，在定价过程中，不仅要考虑微电网的经济成本和用户福利，还要考虑可再生能源的利用对环境的影响，如减少二氧化碳排放等。可以通过引入权重系数的方法，将多个目标函数转化为一个综合目标函数，然后采用鲁棒优化方法进行求解。
6.3 市场机制的完善
结合微电网的特点，设计更加完善的市场机制和交易规则，提高定价的市场化程度，促进微电网的可持续发展。例如，建立微电网内部的电力市场，允许发电商、用户和储能运营商之间进行自由交易，通过市场供求关系决定电价。同时，制定合理的交易规则和监管机制，保障市场的公平、公正和透明，促进微电网市场的健康发展。
6.4 与先进技术的融合
将人工智能、大数据等先进技术与鲁棒优化定价相结合，提高模型的适应性和求解效率。例如，利用人工智能算法对历史数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息，为不确定性建模和定价决策提供支持。同时，利用大数据技术实现微电网运行数据的实时监测和分析，及时调整定价策略，提高微电网的运行效率和经济效益。
七、结论
本文深入研究了微电网鲁棒优化定价方案，分析了微电网中的不确定性因素及其对定价的影响，构建了鲁棒优化定价模型，并提出了相应的求解方法。通过案例分析验证了鲁棒优化定价方案在提高微电网经济性、稳定性和可靠性方面的优势。同时，对未来的研究方向进行了展望，包括不确定性建模的精细化、多目标鲁棒优化定价、市场机制的完善和与先进技术的融合等。鲁棒优化定价方案为解决微电网定价问题提供了一种有效的方法，对于推动微电网技术的发展和应用具有重要意义。
📚2 运行结果
部分代码：
function fm1 = FM1(pg, Fm1)
%% Fuzzy logic setting for power supply, see Figure 1a
Fm1 = Fm1 - 1;
k = [5 11.67 18.33 25];
if Fm1 == 0
if pg < k(1)
fm1 = 1;
else
fm1 = max([1/(k(2)-k(1))*(k(2)-pg) 0]);
end
elseif Fm1 == 1
fm1 = max([min([1/(k(2)-k(1))*(pg-k(1)), 1/(k(3)-k(2))*(k(3)-pg)]) 0]);
elseif Fm1 == 2
fm1 = max([min([1/(k(3)-k(2))*(pg-k(2)), 1/(k(4)-k(3))*(k(4)-pg)]) 0]);
elseif Fm1 == 3
if pg > k(4)
fm1 = 1;
else
fm1 = max([1/(k(4)-k(3))*(pg-k(3)) 0]);
end
end
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
扫一扫
1015
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
