【EI复现】梯级水光互补系统最大化可消纳电量期望短期优化调度模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

梯级水电站与光伏电站的互补运行，能有效平抑光伏出力的间歇性与波动性，提升新能源消纳率，是实现 “双碳” 目标的重要技术路径。短期优化调度（通常指 1-7 天）作为衔接中长期规划与实时控制的关键环节，需在考虑来水不确定性、光伏出力随机性的基础上，最大化系统可消纳电量期望。本文构建梯级水光互补系统短期优化调度模型，通过引入机会约束处理不确定性，采用改进粒子群算法求解，为 EI 论文复现提供完整的模型框架与验证思路。

一、梯级水光互补系统构成与调度特性

1.1 系统结构与运行逻辑

梯级水光互补系统由上游水电站（H1）、下游水电站（H2）、光伏电站（PV）及关联电网组成，核心是通过水电站的调节能力平补光伏出力波动：

• 空间互补：梯级水电站具有库容调节能力（H1 为年调节，H2 为日调节），可存储多余水量用于后续发电；光伏电站出力随光照强度实时变化，典型日内波动幅度可达额定功率的 80%；

• 时间互补：光伏出力集中在白天（8:00-18:00），水电站可在夜间多发电补充电网电力，实现 “光伏白天主导、水电夜间支撑” 的协同模式；

• 调控目标：在满足电网负荷需求、梯级水库水位约束、生态流量要求的前提下，最大化系统总可消纳电量（光伏消纳量 + 水电发电量）的数学期望。

1.2 短期调度的核心挑战

短期调度（以 24 小时为例，时间粒度 1 小时）面临双重不确定性与复杂约束：

• 不确定性来源：

• 光伏出力：受云层移动、温度变化影响，预测误差可达 15%-20%；

• 梯级来水：上游来水（Q1）、区间来水（Q2）服从正态分布，均值基于短期水文预报，标准差为均值的 10%-15%；

• 关键约束：

• 水库水位约束：H1 水位需维持在 [死水位，正常蓄水位]，H2 水位波动范围≤0.5m/h（避免坝体冲击）；

• 出力响应约束：水电站最大出力爬坡率≤20%/h，最小出力≥额定功率的 30%；

• 电网消纳约束：系统总出力需与电网计划负荷偏差≤5%，避免弃光或弃水。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

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