【两阶段鲁棒微网】【不确定性】基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-01 18:30:29 发布

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🔥 内容介绍

在微网系统（含分布式光伏、风电、储能、负荷等）的优化调度中，不确定性（如风光出力波动、负荷需求变化、电价波动）是影响调度方案可行性与经济性的核心挑战。传统鲁棒优化虽能保证 “最坏场景” 下的调度安全，却常因过度保守导致经济性损失；而场景分析法若场景数量过多，又会增加计算复杂度。基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度，通过 “关键场景筛选” 与 “两阶段动态决策” 的结合，在保证鲁棒性的同时兼顾经济性，为微网调度提供了高效的不确定性应对方案。以下从核心概念、算法逻辑、调度框架、优势与应用四个维度展开说明。

一、核心概念铺垫：微网不确定性与两阶段鲁棒优化基础

1. 微网中的典型不确定性源

微网系统的不确定性主要源于三类核心要素，其波动特性直接影响调度决策的准确性：

可再生能源出力不确定性：光伏出力受光照强度、云层遮挡影响，风电出力受风速、风向变化影响，二者均具有间歇性、随机性（如正午云层遮挡可能导致光伏出力在 10 分钟内下降 50%）；

负荷需求不确定性：居民负荷受作息习惯、天气影响（如夏季空调负荷骤增），工业负荷受生产计划调整影响，存在短期波动与长期趋势偏差；

外部交互不确定性：与大电网的购售电价可能随电力市场供需调整，大电网供电可靠性（如极端天气下的断电风险）也会影响微网的孤岛 / 并网模式切换决策。

2. 两阶段鲁棒优化的核心逻辑

两阶段鲁棒优化针对不确定性的 “时序特性”，将调度决策分为 “日前阶段（第一阶段）” 与 “实时阶段（第二阶段）”，通过 “预决策 + 调整决策” 的动态机制平衡安全与经济：

第一阶段（日前决策）：在不确定性未明确前（如日前制定次日调度计划），基于历史数据与预测信息，确定 “不随场景变化” 的基础决策，如储能充放电计划、常规机组（如燃气轮机）启停状态、与大电网的基础购售电量，核心目标是 “保证决策的前瞻性与稳定性”；

第二阶段（实时调整）：在不确定性实际发生后（如实时监测到光伏出力低于预测值），基于第一阶段的基础决策，进行 “场景依赖型” 的调整决策，如修正储能充放电功率、调整大电网实时购售电量、启动备用机组，核心目标是 “消除不确定性带来的偏差，保证系统运行安全（如功率平衡、电压稳定）”。

二、关键场景辨别算法：不确定性的 “降维” 处理核心

面对海量的不确定性场景（如光伏出力可能的 1000 种波动曲线），关键场景辨别算法通过 “筛选代表性场景” 替代 “全场景遍历”，在降低计算复杂度的同时，保留对调度决策影响最大的不确定性信息，其核心流程包括 “场景生成 - 场景聚类 - 关键场景筛选” 三步：

1. 第一步：初始场景生成 —— 覆盖不确定性边界

基于不确定性源的概率分布（如光伏出力服从 Beta 分布、负荷需求服从正态分布）或历史数据，通过蒙特卡洛模拟、拉丁超立方抽样等方法，生成覆盖 “不确定性可行域” 的初始场景集。例如：

针对光伏出力，基于过去 1 年的小时级出力数据，生成 1000 个次日 24 小时的出力场景，覆盖 “0 - 额定出力” 的全范围波动；

初始场景集需满足 “多样性”（涵盖极端场景，如光伏出力为 0 的阴天、出力满发的晴天）与 “合理性”（场景概率符合实际波动规律，避免极端场景过度集中）。

2. 第二步：场景聚类 —— 消除冗余场景

采用 K-means、模糊 C 均值（FCM）或层次聚类等算法，对初始场景集进行聚类，将 “相似度高” 的场景合并，减少冗余计算：

相似度度量指标：以 “场景对调度目标的影响度” 为核心指标，如计算两个场景下的 “微网运行成本偏差”“功率缺额风险偏差”，偏差越小，场景相似度越高；

聚类效果控制：通过 “肘部法则” 确定最优聚类数（如将 1000 个初始场景聚为 10-20 个聚类中心），既保证聚类后场景的代表性，又避免聚类数过少导致的信息丢失。

3. 第三步：关键场景筛选 —— 聚焦核心影响场景

从聚类后的场景中，筛选出对 “两阶段鲁棒优化目标”（如运行成本最小化、功率平衡鲁棒性最大化）影响最大的关键场景，通常采用以下两种筛选逻辑：

极端性筛选：选择 “最坏场景”（如光伏出力最低 + 负荷需求最高的场景，此时微网购电成本最高、功率缺额风险最大）与 “最好场景”（如光伏出力最高 + 负荷需求最低的场景，此时微网售电收益最高），确保鲁棒性覆盖边界；

敏感性筛选：通过灵敏度分析，计算每个场景下 “不确定性参数变化对调度成本的影响系数”，筛选影响系数绝对值最大的场景（如某场景下光伏出力每波动 10%，调度成本变化 5%，远高于其他场景的 1%，则该场景为关键场景）。

最终筛选出的关键场景数量通常为 5-10 个，仅为初始场景集的 1%-2%，大幅降低后续两阶段优化的计算压力。

三、两阶段鲁棒微网优化调度框架：结合关键场景的动态决策

将关键场景辨别算法融入两阶段鲁棒优化，形成 “场景筛选 - 日前决策 - 实时调整” 的闭环调度框架，具体流程与目标函数设计如下：

1. 第一阶段：日前鲁棒优化（基于关键场景的基础决策）

以 “关键场景集下的最小最大运行成本” 为目标，制定不随实时场景变化的基础调度方案，约束条件覆盖关键场景下的系统安全要求：

目标函数：min（第一阶段基础决策成本 + max（关键场景下的第二阶段调整成本）），即 “最小化最坏场景下的总运行成本”，平衡保守性与经济性；

第一阶段成本：常规机组启停成本、储能折旧成本、与大电网基础购售电成本；

第二阶段调整成本：实时购售电成本（实时电价可能高于日前电价）、备用机组启动成本、功率缺额惩罚成本（若调整后仍无法满足负荷，需支付惩罚费用）；

核心约束：

功率平衡约束：第一阶段基础决策需保证在所有关键场景下，通过第二阶段调整后能满足负荷需求（如基础购电量 + 光伏预测出力 ≥ 负荷预测值 - 最大调整能力）；

设备运行约束：储能充放电功率不超过额定值、常规机组出力在最小 / 最大限额内、与大电网的购售电量不超过合约容量。

例如，在日前阶段，若关键场景包含 “光伏出力低（20% 额定值）+ 负荷高（120% 预测值）”，则基础决策需预留足够的购电额度或储能放电余量，确保实时阶段可通过调整覆盖该场景的功率缺口。

2. 第二阶段：实时鲁棒调整（基于实际场景的偏差修正）

当实时监测到不确定性的实际场景（如光伏出力实际为 30% 额定值，属于某关键场景的邻近场景）时，基于第一阶段的基础决策，以 “最小调整成本” 为目标，进行实时修正：

目标函数：min（实时购售电成本 + 储能调整成本 + 备用机组启动成本），确保在满足安全约束的前提下，最小化实时阶段的额外支出；

调整手段：

储能调整：若光伏出力低于预测值，增加储能放电功率（不超过最大放电功率）；若光伏出力高于预测值，增加储能充电功率（不超过最大充电功率）；

大电网交互调整：在基础购售电量的基础上，增加实时购电量（若负荷缺额）或增加实时售电量（若可再生能源盈余），需考虑实时电价与基础电价的差异；

备用机组启动：若储能与大电网调整仍无法满足功率平衡，启动备用燃气轮机（成本较高，通常作为最后手段）；

安全约束：实时调整后，微网频率需维持在 50±0.2Hz，电压需维持在 380V±5%，功率缺额率不超过 0.1%（避免对用户供电造成影响）。

3. 关键场景的动态更新机制

为应对不确定性的 “时变特性”（如季节变化导致光伏出力波动规律改变），关键场景辨别算法需定期（如每周）更新：

基于最新的历史数据（如过去一周的风光出力、负荷数据），重新生成初始场景集、聚类并筛选关键场景；

若实时场景多次超出当前关键场景的覆盖范围（如出现历史未有的极端低风速天气），触发 “紧急场景更新”，立即补充新的关键场景，避免调度方案失效。

四、方案优势与实际应用场景

1. 相比传统方法的核心优势

兼顾鲁棒性与经济性：相比传统鲁棒优化（不筛选场景，过度保守），关键场景辨别仅聚焦对调度影响最大的场景，减少不必要的备用容量预留，降低运行成本（通常可降低 5%-15% 的购电成本）；

降低计算复杂度：相比全场景两阶段优化（需遍历数百个场景），关键场景数量仅为 5-10 个，计算时间缩短 60% 以上，满足微网 “日前调度需在 1 小时内完成计算” 的实时性要求；

适应动态不确定性：关键场景的定期更新与紧急补充机制，可应对季节性、极端天气导致的不确定性规律变化，避免 “场景过时” 导致的调度方案偏差。

2. 典型实际应用场景

孤岛型微网（如偏远山区微网）：此类微网与大电网联系薄弱，购电成本高且供电可靠性低，关键场景需重点覆盖 “风光出力极低 + 负荷高峰” 的极端场景，通过两阶段调度确保供电安全（如预留足够储能放电量），同时最小化柴油发电机的启动频率（降低燃料成本）；

并网型微网（如工业园区微网）：此类微网可与大电网灵活购售电，关键场景需覆盖 “光伏满发 + 电价高峰”（优先售电获利）与 “光伏出力为 0 + 电价低谷”（优先购电储存在储能中），通过两阶段调度实现收益最大化，同时满足园区企业的可靠供电需求（如生产线负荷不可中断）；

含高比例风光的微网（如新能源示范小镇微网）：风光出力占比超过 50%，不确定性显著增加，关键场景需细分 “不同时段的风光波动”（如早晨光伏出力上升阶段、傍晚风电出力高峰阶段），通过实时调整储能充放电，平抑出力波动，避免对大电网造成冲击（如减少弃风弃光率，通常可将弃光率从 10% 降至 3% 以下）。

3. 实际应用中的注意事项