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🔥 内容介绍
随着可再生能源的大规模接入和电力市场的不断改革，虚拟电厂（Virtual Power Plant, VPP）作为整合分布式能源、储能系统、可控负荷等资源的重要载体，在电力系统的灵活运行和可靠供电中扮演着日益关键的角色。虚拟电厂微网作为 VPP 的核心组成部分，其调度优化的合理性直接影响着能源利用效率、运行经济性和供电可靠性。
然而，虚拟电厂微网的运行面临着显著的源荷双重不确定性。“源” 的不确定性主要源于风电、光伏等可再生能源出力的波动性，其出力受天气、季节等自然因素影响较大，难以精确预测；“荷” 的不确定性则体现在用户用电需求的随机性，居民、商业和工业用户的用电行为受多种因素制约，存在较强的波动性和不可预测性。这种双重不确定性给虚拟电厂微网的日前调度带来了巨大挑战，传统的确定性调度方法已难以满足实际运行需求，可能导致调度方案可行性降低、运行成本增加甚至系统稳定性受到威胁。
因此，研究计及源荷双重不确定性的虚拟电厂微网日前随机优化调度方法具有重要的理论意义和实际应用价值。通过引入随机优化理论，构建考虑不确定性的调度模型，能够提高虚拟电厂微网应对源荷波动的能力，优化资源配置，实现经济、可靠、高效的运行目标。
虚拟电厂微网的构成与源荷不确定性分析
虚拟电厂微网的构成
虚拟电厂微网通常包含多种分布式能源和可控资源，主要构成部分如下：
- 可再生能源发电系统：包括风力发电机组、光伏发电系统等，是虚拟电厂微网的清洁能源来源，但出力具有较强的不确定性。
- 常规分布式发电系统：如燃气轮机、微型燃气轮机等，可根据调度需求灵活调整出力，为系统提供稳定的电力支撑。
- 储能系统：如蓄电池储能、飞轮储能等，能够实现电能的存储和释放，在平抑可再生能源波动、削峰填谷等方面发挥重要作用。
- 可控负荷：包括可中断负荷、可转移负荷等，通过价格激励或行政手段，可在一定程度上调整用电时间和用电数量，参与系统的调峰填谷。
- 联络线：用于虚拟电厂微网与外部主电网的连接，实现功率的交换，当微网内部电力供需不平衡时，可通过联络线从主电网购电或向主电网售电。
源荷双重不确定性分析
- 电源侧不确定性
风电出力的不确定性主要与风速、风向等气象因素相关。风速的随机波动会导致风电出力大幅变化，即使是短期预测也存在较大误差。光伏发电出力则受太阳辐射强度、云层覆盖等因素影响，其出力在一天内随时间变化显著，且受天气突变影响较大，如阴天、多云等天气会使光伏出力急剧下降。
- 负荷侧不确定性
居民用户的用电负荷受生活习惯、季节变化、节假日等因素影响，具有明显的随机性和波动性，例如工作日和周末的用电负荷曲线差异较大。商业用户的用电负荷与营业时间、商业活动等相关，工业用户的用电负荷则与生产计划、设备运行状态等有关，可能出现突发的负荷增减情况。此外，随着电动汽车、智能家电等新型用电设备的普及，负荷的不确定性进一步加剧。
为了量化源荷的不确定性，通常采用概率分布模型对其进行描述，如风电出力可采用威布尔分布，光伏出力可采用 Beta 分布，负荷预测误差可采用正态分布等。通过构建合理的概率模型，为后续的随机优化调度提供基础数据。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
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%% 定义变量
%%定义市场购电电价以及售电电价
xb=[630,630,630,630,630,630,1020,1020,1020,1520,1520,1520,1520,1520,1020,1020,1020,1520,1520,1520,1020,1020,630,630];
xs1=[100,100,100,100,100,100,380,380,380,800,800,800,800,800,380,380,380,800,800,800,380,380,100,100];
xs=1.05*xs1;
%% 定义燃气轮机参数
a=600;%固定开机费用
kcp=100;%分段线性化费用
sconv=100;%启停费用
gtmax=3.31;%出力上限
gtmin=1.3;%最小出力值
ramp=1.5;%爬坡率
%% 定义储能参数
gescmax=1;%充电功率上限
🔗 参考文献
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🌟 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌟 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
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）
🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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