【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

基于关键场景的两阶段鲁棒微网调度

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布 · 519 阅读

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🔥 内容介绍

微电网作为智能电网的重要组成部分，其在提高供电可靠性、促进可再生能源消纳方面发挥着日益重要的作用。然而，微电网内部负荷、可再生能源出力等存在固有的不确定性，对微电网的安全稳定运行构成挑战。传统的确定性优化方法难以有效应对这些不确定性，而鲁棒优化方法则能为微电网调度提供一种有效的解决方案。本文深入探讨了基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度方法。首先，构建了考虑不确定性因素的微网运行模型，并引入两阶段鲁棒优化框架以应对不确定性。其次，针对鲁棒优化模型保守性高、计算复杂度大的问题，提出了一种基于关键场景辨别算法的策略，通过识别和选择最具代表性和影响力的不确定性场景，有效降低了模型的维度和计算负担。最后，通过仿真算例验证了所提方法的有效性和优越性，结果表明该方法不仅能够显著提高微电网在不确定性条件下的运行鲁棒性，还能在保证系统可靠性的前提下，有效降低运行成本。

关键词： 微电网；鲁棒优化；两阶段优化；不确定性；关键场景辨别；优化调度

1. 引言

随着全球能源结构的转型和分布式发电技术的快速发展，微电网（Microgrid）作为一种集成分布式电源、储能装置、负荷以及控制系统的小型电力系统，受到了广泛关注[1]。微电网能够有效利用本地可再生能源，提高供电可靠性，降低输电损耗，并在主网故障时实现孤岛运行，为关键负荷提供持续供电[2]。然而，微电网内部的分布式电源，特别是光伏和风力发电机组，其出力具有间歇性和波动性；同时，负荷需求也存在随机性，这些不确定性因素给微电网的优化调度带来了严峻挑战[3]。

传统的微电网优化调度方法大多基于确定性模型，将不确定性因素简化为固定值或预期值进行处理。这种方法在实际运行中往往无法保证微电网的安全稳定，可能导致弃风弃光、负荷切除甚至系统崩溃等问题[4]。为了应对微电网中的不确定性，研究者们提出了多种方法，包括随机优化、模糊优化以及鲁棒优化等[5]。其中，鲁棒优化（Robust Optimization）通过考虑最坏情况下的不确定性实现系统运行的鲁棒性，无需对不确定性分布进行精确假设，具有较强的实用性[6]。

两阶段鲁棒优化是鲁棒优化的一种重要形式，尤其适用于具有时序特性的微电网调度问题[7]。在第一阶段，调度者根据预测信息制定预期的调度策略；在第二阶段，针对第一阶段策略，考虑不确定性因素的最坏实现，调整运行策略以保证系统安全运行。然而，传统的两阶段鲁棒优化模型往往具有较高的计算复杂度，并且可能导致过于保守的调度结果，增加了运行成本[8]。因此，如何有效地降低两阶段鲁棒优化模型的保守性并提高其计算效率，是当前微电网优化调度领域面临的关键问题。

本文旨在解决上述问题，提出一种基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度方法。该方法的核心思想是通过识别和选择最具代表性和影响力的不确定性场景，从而简化鲁棒优化模型，降低计算负担，同时在保证系统鲁棒性的前提下，降低运行成本。

2. 微电网运行模型与不确定性建模

2.1 微电网结构与运行特性

本文所考虑的微电网主要由以下几个部分组成：

分布式电源：
包括光伏（PV）和风力发电机（WT），其出力具有间歇性和随机性。
储能系统（ESS）：
如电池储能，能够平抑可再生能源出力波动，实现能量的削峰填谷。
可控发电机组：
如微型燃气轮机（MT），可提供稳定的电力输出，作为系统的备用容量。
负荷：
包括可控负荷和不可控负荷，其需求具有随机波动性。
并网点：
微电网与主网的连接点，可与主网进行功率交换。

微电网的运行目标通常是在满足运行约束的前提下，最小化运行成本，包括购电成本、发电机组运行成本、储能维护成本、环境成本以及弃风弃光惩罚成本等。

2.2 不确定性建模

微电网运行中的不确定性主要来源于以下几个方面：

可再生能源出力不确定性：
光伏和风力发电受天气条件影响显著，其出力预测值与实际值之间存在偏差。
负荷需求不确定性：
负荷预测往往难以精确，实际负荷需求与预测值之间存在偏差。

4. 基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒调度

虽然C&CG算法能够有效求解两阶段鲁棒优化问题，但其在处理大规模不确定性集合时仍然面临计算复杂度高的问题。传统的C&CG算法在每次迭代中都尝试寻找一个全新的最坏场景，而这些场景可能在某些情况下是相似的，或者对最终的调度结果影响不大。这会增加迭代次数，延长求解时间，并可能导致过于保守的调度策略。

为了解决这一问题，本文提出一种基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度方法。该方法的核心思想是在迭代过程中，通过评估已生成的最坏场景对调度决策的影响程度，辨别出“关键场景”，并只将这些关键场景加入到主问题中进行迭代求解。非关键场景则被认为是冗余的，可以被忽略，从而有效降低主问题的维度，加速算法收敛。

4.1 关键场景的定义与辨别指标

在两阶段鲁棒优化中，一个场景是否“关键”，取决于其对最终调度决策和目标函数值的影响程度。本文定义关键场景为：当该场景从已生成的最坏场景集合中移除时，会导致当前最优调度方案的鲁棒性显著下降，或目标函数值发生较大变化。

5.2 结果分析

本文将所提基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒调度方法与传统的两阶段鲁棒调度方法（不进行场景辨别）以及确定性调度方法进行对比。

5.2.1 运行成本对比

确定性调度方法虽然运行成本最低，但其在实际不确定性发生时，可能导致严重的运行风险，例如负荷切除或主网故障。
传统鲁棒调度方法通过考虑最坏情况，显著提高了系统的鲁棒性，但其运行成本相对较高，主要原因是其调度策略过于保守。
基于关键场景辨别算法的鲁棒调度方法在保证系统鲁棒性的前提下，显著降低了运行成本，相比传统鲁棒调度方法降低了约5.3%，这得益于其能够避免考虑过于保守或冗余的场景。

5.2.2 鲁棒性分析

为了评估不同方法的鲁棒性，本文对微电网在不同不确定性场景下的运行情况进行了蒙特卡洛仿真。结果表明：

在不确定性因素波动较大时，确定性调度方法容易出现负荷切除或系统不平衡等问题。
传统鲁棒调度方法和关键场景鲁棒调度方法均能有效应对不确定性，确保系统安全稳定运行，且负荷切除概率接近于零。
关键场景鲁棒调度方法在保证相同鲁棒性的前提下，其平均运行成本更低，表明其在提高鲁棒性和经济性之间取得了更好的平衡。

6. 结论

本文针对微电网运行中固有的不确定性问题，提出了一种基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度方法。该方法首先构建了考虑不确定性因素的微网运行模型，并引入两阶段鲁棒优化框架以应对不确定性。其次，为了解决传统鲁棒优化模型保守性高、计算复杂度大的问题，创新性地提出了关键场景辨别算法，通过定义场景影响度和调度策略偏差两个指标，有效识别并筛选出对调度决策影响最大的关键不确定性场景。最后，通过仿真算例验证了所提方法的有效性和优越性。

研究结果表明，基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒调度方法不仅能够在不确定性环境下显著提高微电网的运行鲁棒性，有效避免负荷切除和弃风弃光，而且相比传统鲁棒调度方法，能够更有效地降低运行成本，并显著提高算法的计算效率。这为微电网的实际运行和规划提供了有力的理论支撑和技术手段。