【电力系统】计及风光不确定性的基于IGDT的综合能源系统优化调度研究附Matlab代码

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摘要： 随着全球能源结构的转型和对环境保护意识的日益增强，综合能源系统(Integrated Energy System, IES)作为一种能够实现多种能源互补利用、提高能源利用效率的有效途径，受到了广泛关注。然而，风能和太阳能等可再生能源在IES中的渗透率不断提高，其固有的间歇性和不确定性给IES的稳定运行和优化调度带来了严峻挑战。本文旨在探讨计及风光不确定性的基于信息间隙决策理论(Information Gap Decision Theory, IGDT)的IES优化调度方法，以期在不确定性环境下实现IES的安全、稳定和经济运行。

一、引言

综合能源系统(IES)是指将电、热、冷、气等多种能源进行集成和优化利用的能源系统。其核心思想在于通过多种能源形式的互补协调，实现能源梯级利用，提高能源效率，降低能源消耗和污染排放。近年来，IES在提高能源供应可靠性、降低能源成本、促进可再生能源消纳等方面展现出巨大潜力，成为能源领域的研究热点。

然而，可再生能源，特别是风能和太阳能，的接入比例不断增加，对IES的运行和调度提出了新的挑战。风能和太阳能具有高度的随机性和间歇性，其出力受天气条件的影响显著，难以精确预测。这种不确定性给IES的稳定运行和优化调度带来了严重影响，可能导致系统频率波动、电压不稳、甚至出现功率失衡等问题。因此，如何有效地应对风光的不确定性，确保IES的安全、稳定和经济运行，成为亟待解决的关键问题。

传统的优化调度方法，如确定性优化、随机规划和鲁棒优化等，在处理风光不确定性方面存在一定的局限性。确定性优化方法通常基于预测值进行调度，无法有效应对预测误差；随机规划需要已知风光出力概率分布，但在实际应用中很难获得准确的分布信息；鲁棒优化虽然能够应对最恶劣情况，但往往过于保守，牺牲了系统的经济性。

信息间隙决策理论(IGDT)作为一种非概率不确定性处理方法，无需已知不确定性的概率分布，只需知道不确定性的界限，即可在可接受的性能损失下，最大限度地提高系统的鲁棒性。IGDT以其独特的优势，在电力系统、能源系统等领域得到了广泛应用。

二、IGDT理论基础

IGDT是一种基于不确定性集的决策方法，其核心思想是在不确定性存在的情况下，寻求能够抵抗最坏情况发生的鲁棒解。与概率方法不同，IGDT不需要已知不确定性的概率分布，只需要知道不确定性的界限。IGDT主要通过两个函数来描述决策：

• 鲁棒函数 (Robustness Function):

   衡量在一定不确定性范围内，决策方案能够抵抗性能下降的能力。鲁棒函数越大，表示方案的鲁棒性越好，即在较大的不确定性范围内仍能满足性能要求。

• 机会函数 (Opportunity Function):

   衡量决策方案可能获得的超出预期性能的机会。机会函数越大，表示方案获得更好性能的机会越大。

IGDT的决策目标是在保证一定的鲁棒性的前提下，尽可能地提高机会，或者在满足一定的机会的前提下，尽可能地提高鲁棒性。具体来说，可以采用以下两种策略：

• 鲁棒优化策略：

   在满足性能要求的情况下，最大化鲁棒函数，即寻求能够抵抗最大不确定性的决策方案。

• 机会优化策略：

   在一定的鲁棒性水平下，最大化机会函数，即寻求可能获得最大性能提升的决策方案。

三、基于IGDT的综合能源系统优化调度模型

为了计及风光不确定性，构建基于IGDT的IES优化调度模型，需要考虑以下几个关键要素：

1. IES模型构建：

    构建包含多种能源形式的IES模型，包括电网、热网、冷网、气网等。模型应考虑各种设备的运行特性，如发电机、热泵、冷水机组、燃气轮机等。

2. 风光不确定性建模：

    利用IGDT方法对风光出力的不确定性进行建模。假设风光出力位于一个以预测值为中心的有界集合内，其大小由不确定性参数决定。不确定性参数越大，表示风光出力的不确定性越大。

3. 优化目标函数：

    优化目标函数可以是IES的运行成本最小化、污染物排放最小化、或能源利用效率最大化等。根据实际需求选择合适的优化目标。

4. 约束条件：

    约束条件包括IES的运行约束、设备容量约束、能量平衡约束、以及用户负荷需求约束等。

5. IGDT优化求解：

    利用IGDT方法，在考虑风光不确定性的情况下，求解IES的优化调度方案。可以采用鲁棒优化策略或机会优化策略，以满足不同的需求。

⛳️ 运行结果

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