微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法[3]【升级优化版本】附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

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🔥 内容介绍

在能源转型与可持续发展的大背景下，微电网凭借其对分布式能源的高效整合与灵活调控能力，成为现代电力系统中的关键一环。然而，微电网内部可再生分布式电源（如风能、太阳能）出力的显著随机性与波动性，以及用户负荷需求受多种复杂因素影响所呈现出的不确定性，给微电网的经济调度带来了严峻挑战。传统确定性调度方法难以应对这些不确定性，可能导致系统运行成本增加、供电可靠性降低等问题。鲁棒优化方法应运而生，为解决微电网经济调度难题提供了新途径，其中两阶段鲁棒优化经济调度方法近年来备受关注，且在不断升级优化中展现出卓越性能。

二、微电网运行特性及挑战

2.1 可再生能源发电的不确定性

风力发电高度依赖风速与风向，风速不仅时刻变化，且在短时间内可能出现大幅波动。当遭遇强风切变或阵风时，风速在数分钟内可能从 5m/s 迅速跃升至 15m/s 甚至更高，导致风电功率瞬间翻倍或数倍增长；反之，风速骤降也会使风电功率急剧下滑。光伏发电则受光照强度、云层遮挡及温度等因素制约。晴朗正午时光照最强，光伏出力达到峰值；但一片乌云飘过，光照强度瞬间减弱，光伏功率可能在短短数十秒内下降 30%-50%。此外，早晚时段光照强度低，光伏出力微弱甚至为零。这种可再生能源发电的不确定性，使得微电网功率平衡控制难度极大。

2.2 负荷需求的不确定性

用户负荷需求受季节、天气、作息规律以及经济活动等多种因素综合影响。夏季高温时段，空调制冷负荷大幅增加；冬季寒冷时，取暖负荷又成为主导。工作日与周末、白天与夜晚的负荷曲线也存在明显差异。以商业区域为例，工作日白天办公与商业运营负荷较高，夜晚则大幅降低；而居民区在傍晚至夜间时段，居民用电负荷（如照明、家电使用等）会出现明显峰值。且不同年份、不同季节的同一时段，负荷需求也并非完全一致，存在一定随机性，导致负荷预测误差难以避免，这给微电网根据负荷需求合理安排发电资源带来了挑战。

三、两阶段鲁棒优化经济调度方法原理

3.1 基本概念

两阶段鲁棒优化经济调度方法将微电网调度决策过程分为两个阶段。预调度阶段（第一阶段），在不确定性信息尚未完全明确前，依据历史数据、预测信息及经验等，确定部分相对稳定的决策变量，如储能系统的初始充放电状态设定、部分可控分布式电源的开机计划等。此阶段决策需满足各类基本运行约束，为后续应对不确定性奠定基础。再调度阶段（第二阶段），当获取到更准确的可再生能源发电与负荷需求等不确定性信息后，对剩余决策变量进行动态调整，如实时调整储能充放电功率、精确控制可控分布式电源出力，以确保微电网在实际运行中仍能满足功率平衡、电压频率稳定等约束条件，同时实现运行成本最优。

3.2 模型结构

构建的两阶段鲁棒优化模型通常采用 min - max - min 结构。最外层的 min 目标是最小化微电网整体运行成本，包括可再生能源发电成本、储能系统充放电损耗成本、与大电网的购售电成本以及可控分布式电源的燃料成本等。中间层的 max 目标是模拟在不确定性集合范围内，可再生能源发电与负荷需求的最恶劣场景组合，充分考虑各种不确定性因素对系统的不利影响。最内层的 min 目标则是在给定的最恶劣场景下，通过合理调整第二阶段决策变量，实现微电网运行成本最小化。例如，在考虑风电和光伏出力不确定性时，中间层会寻找使风电出力处于预测下限、光伏出力受云层遮挡等极端不利情况下，同时负荷需求处于预测上限的场景组合，而内层则据此场景确定储能、可控电源等的最优调度策略。

3.3 不确定性集合描述

准确界定不确定性集合是两阶段鲁棒优化的关键。对于风电和光伏出力不确定性，可基于历史数据统计分析，结合数值天气预报（NWP）误差范围，以预测值为中心，设定一定波动区间作为不确定性集合。如风电出力预测值为 P_wt^pred，考虑到风速预测误差，其不确定性集合可表示为 [P_wt^pred (1 - ε_wt^low), P_wt^pred (1 + ε_wt^high)]，其中 ε_wt^low 和 ε_wt^high 分别为风电出力可能的向下、向上波动比例。对于负荷需求不确定性，同样可根据历史负荷数据的波动特性，结合季节、天气等因素对负荷的影响规律，确定其不确定性集合。例如，在夏季高温天气下，居民空调负荷增加，可根据以往类似天气下负荷增长幅度，设定负荷需求的不确定性范围。

四、模型构建

4.1 目标函数

4.2 约束条件

五、求解算法

5.1 列与约束生成算法（C&CG）

列与约束生成算法是求解两阶段鲁棒优化模型的常用方法。将原复杂的 min - max - min 结构模型分解为主问题和子问题进行迭代求解。主问题主要确定第一阶段决策变量（如储能初始状态、部分可控电源开机计划等），以最小化运行成本为目标，并考虑子问题反馈的约束条件。子问题则是在给定第一阶段决策变量下，寻找最恶劣不确定性场景（max 部分），并在此场景下通过调整第二阶段决策变量（如实时储能充放电功率、可控电源实时出力等）实现运行成本最小化（内层 min 部分）。通过不断迭代，主问题和子问题相互更新信息，逐步逼近原问题最优解。在每次迭代中，子问题根据当前主问题解生成新的约束条件（如在某些极端场景下发现功率平衡无法满足，生成相应功率平衡约束）反馈给主问题，主问题据此调整第一阶段决策变量，如此循环直至收敛。

5.2 结合智能算法的混合求解策略

为进一步提升求解效率与精度，在升级优化版本中，采用结合智能算法的混合求解策略。例如，在主问题求解中引入粒子群优化（PSO）算法或遗传算法（GA）。以粒子群优化算法为例，将第一阶段决策变量编码为粒子位置，通过粒子在解空间中的迭代搜索，寻找使运行成本最小且满足子问题反馈约束的最优解。粒子根据自身历史最优位置和群体全局最优位置调整飞行速度与方向，不断更新位置（即决策变量值）。同时，在子问题求解中，利用强对偶理论将 max - min 形式的优化问题转化为更易求解的形式，结合大 M 法等手段提高求解效率。这种混合求解策略充分发挥了智能算法全局搜索能力与传统优化算法局部精细求解能力，有效提升了两阶段鲁棒优化模型的求解性能。

六、应用案例分析

6.1 某居民社区微电网

某居民社区微电网配备 100kW 风电、200kW 光伏、500kWh 锂电池储能系统及 300kW 居民负荷。在采用两阶段鲁棒优化经济调度方法前，由于风电、光伏出力不确定性及居民负荷波动，微电网频繁从大电网购电，运行成本较高且供电稳定性受影响。实施该方法后，预调度阶段根据历史气象数据、居民用电习惯等确定储能初始充放电计划与部分可控电源开机状态。再调度阶段，实时根据天气变化（如云层遮挡导致光伏出力骤降）及居民实时用电需求，灵活调整储能充放电功率与可控电源出力。经实际运行统计，该社区微电网可再生能源消纳率从之前的 70% 提升至 85%，年电费支出减少 30%，且在极端天气（如大风导致风电功率大幅波动、连续阴雨使光伏出力极低）下，仍能维持稳定供电，有效降低了对大电网的依赖。

6.2 某工业园区微电网

某工业园区微电网包含 500kW 风电、1000kW 光伏、2000kWh 储能系统及 1500kW 工业负荷，且与大电网签订峰谷电价协议。未优化调度前，工业负荷高峰时段用电成本高昂，且可再生能源弃电现象时有发生。采用两阶段鲁棒优化经济调度后，低谷电价时段，充分利用大电网低价电为储能系统充电，并根据风电、光伏预测出力合理安排可控电源停机；高峰电价时段，优先利用储能放电与本地可再生能源发电满足工业负荷需求，多余电量向大电网出售。经测算，该工业园区通过峰谷套利和可再生能源高效利用，年节约电费支出超 50 万元，同时减少了碳排放，实现了经济效益与环境效益双赢。

七、结论与展望

两阶段鲁棒优化经济调度方法为微电网应对可再生能源与负荷不确定性提供了有效解决方案，通过合理构建模型、采用高效求解算法，实现了微电网运行成本降低、可靠性提升及可再生能源充分消纳。从实际应用案例来看，在居民社区、工业园区等不同场景下均取得显著成效。

展望未来，一方面需进一步提升可再生能源与负荷需求预测精度，为两阶段鲁棒优化提供更精准的输入信息，从而优化调度效果。另一方面，随着储能技术成本降低与性能提升，深入研究储能系统与微电网其他组件的协同优化调度策略，充分挖掘储能潜力。同时，探索将人工智能技术（如深度强化学习）更深入应用于微电网两阶段鲁棒优化调度，实现实时、自适应的智能调度决策。此外，考虑微电网参与电力市场交易的复杂环境，完善两阶段鲁棒优化模型，以适应市场价格波动、交易规则变化等不确定性因素，推动微电网在未来能源体系中发挥更大作用。