考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在 “双碳” 目标推动下，商业园区作为城市用能关键场景，广泛部署风能、光伏等可再生能源发电系统，以降低化石能源依赖与碳排放。然而，可再生能源出力受风速、光照、天气等自然因素影响，具有强随机性、间歇性与波动性（如多云天气光伏出力骤降、夜间风能出力波动），导致园区内 “源 - 荷” 供需失衡风险显著增加 —— 可再生能源出力过剩时易造成弃风弃光，出力不足时需依赖电网购电或备用电源，推高园区用能成本。

需求响应（Demand Response, DR）作为灵活调节用户用能行为的关键手段，可通过价格激励或指令信号引导用户调整用电时段与负荷强度，平衡 “源 - 荷” 供需。但传统商业园区需求响应策略多基于可再生能源出力确定性预测，未充分考虑出力波动特性，导致策略执行效果偏离预期：例如，若预测光伏出力充足而实际出力不足，基于该预测制定的 “削减电网购电、增加可转移负荷” 策略会引发供电缺口，影响园区正常运营。

因此，研究考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略，不仅能提升需求响应的适应性与可靠性，减少不确定性对园区用能的冲击，还能促进可再生能源消纳、降低园区综合用能成本，为商业园区能源系统的高效、低碳运行提供重要支撑，具有显著的学术价值与工程实用意义。

二、商业园区用能特性与可再生能源不确定性分析

（一）商业园区用能特性

商业园区涵盖办公楼、商场、酒店、配套设施等多元建筑类型，用能负荷具有 “多类型、分时段、强弹性” 特征，为需求响应提供充足调节空间，具体特性如下：

1. 负荷类型划分

• 不可中断负荷：保障园区基本运营的核心负荷，如办公设备（电脑、打印机）、应急照明、安防系统等，占总负荷的 30%-40%，需求响应中需优先保障，调节弹性极低。

• 可转移负荷：用电时段可灵活调整的负荷，如中央空调（可提前 / 延后启停）、电动汽车充电（峰谷时段转移）、清洁设备（非办公时段运行）等，占总负荷的 25%-35%，是需求响应的核心调节对象。

• 可削减负荷：负荷强度可临时降低的负荷，如非核心区域照明（部分关闭）、商场橱窗展示灯（调暗）、空调温度设定（夏季升高 1-2℃、冬季降低 1-2℃）等，占总负荷的 20%-25%，适合在可再生能源出力不足时快速削减。

• 可替代负荷：可通过多种能源形式满足的负荷，如热水供应（电加热与燃气加热切换）、分布式供冷（电制冷与吸收式制冷切换）等，占总负荷的 10%-15%，可根据可再生能源出力与能源价格灵活选择供能方式。

1. 用能时段特征

• 峰段（9:00-12:00、14:00-18:00）：办公、商业活动活跃，负荷峰值达 100%-120% 额定负荷，此时段若可再生能源出力不足，需依赖电网购电或削减可调节负荷。

• 平段（8:00-9:00、12:00-14:00、18:00-20:00）：用能需求平稳，负荷维持在 70%-90% 额定负荷，适合转移可转移负荷、消纳可再生能源出力。

• 谷段（20:00 - 次日 8:00）：办公、商业活动停止，负荷降至 40%-60% 额定负荷，可利用低价电网电或过剩可再生能源为储能充电、运行清洁设备。

（二）可再生能源出力不确定性来源与影响

1. 不确定性来源

• 自然因素：风速骤变（如阵风导致风能出力波动 ±20%-30%）、云层遮挡（如短时多云使光伏出力下降 50% 以上）、季节变化（冬季光伏出力较夏季减少 30%-40%）是核心不确定性来源。

• 预测误差：现有可再生能源出力预测技术（如数值天气预报、机器学习预测）存在固有误差，短期（1-6 小时）预测误差约 5%-15%，长期（24 小时以上）预测误差达 15%-30%，进一步放大不确定性影响。

• 设备与环境干扰：光伏板积尘、风机故障（如叶片卡涩）、局部微气候（如园区建筑物遮挡导致光伏组件出力不均）也会加剧出力波动。

1. 对需求响应的影响

• 策略失效风险：若基于高预测出力制定 “增加可转移负荷” 策略，而实际出力不足，会导致园区从电网购电量激增，用能成本超支；若基于低预测出力制定 “削减可调节负荷” 策略，而实际出力过剩，会造成可再生能源弃用，降低环保效益。

• 用户体验下降：不确定性引发的供需失衡可能导致可中断负荷误削减（如办公区域空调临时关闭），影响园区用户舒适度与工作效率，降低用户参与需求响应的意愿。

• 电网交互风险：大规模商业园区若因可再生能源不确定性导致负荷波动加剧，会增加与配电网的交互压力，甚至引发电压波动、频率偏移等问题，影响电网安全稳定运行。

三、计及可再生能源不确定性的需求响应策略框架

（一）策略设计原则

1. 不确定性量化优先：通过概率预测、场景分析等方法量化可再生能源出力不确定性，为需求响应策略提供风险边界。

1. 多主体协同：协调园区能源管理系统（EMS）、可再生能源发电系统、用户负荷、储能系统，形成 “源 - 荷 - 储” 协同调节机制。

1. 分层响应：根据不确定性程度（低、中、高）制定差异化响应策略，平衡调节成本、用户体验与供需平衡。

1. 风险可控：引入鲁棒优化、柔性约束等方法，确保策略在不确定性场景下仍能满足核心用能需求，避免极端情况导致的运营中断。

（二）策略核心框架

1. 不确定性量化层：基于历史出力数据与实时监测信息，采用 “概率预测 + 场景生成” 方法量化可再生能源出力不确定性：

• 概率预测：采用长短时记忆网络（LSTM）结合贝叶斯概率模型，输出未来 1-24 小时可再生能源出力的概率分布（如正态分布、Beta 分布），得到不同置信度（如 90%、80%、70%）下的出力区间，例如 90% 置信度下光伏出力区间为 [80kW, 120kW]。

• 场景生成与削减：基于概率预测结果，采用拉丁超立方采样生成 100-200 个出力场景，涵盖高、中、低出力情况；再通过 K-means 聚类削减冗余场景，保留 10-15 个典型场景（如 “高出力场景”“中等波动场景”“低出力场景”），降低后续优化计算复杂度。

1. 多目标优化层：以典型场景为输入，构建多目标优化模型，确定最优需求响应方案：

• 优化目标：

• 目标 1：园区综合用能成本最低（包括电网购电成本、可再生能源消纳收益、需求响应激励成本、负荷削减补偿成本）；

• 目标 2：可再生能源消纳率最高（消纳率 = 可再生能源实际消纳量 / 总出力预测值）；

• 目标 3：用户舒适度损失最小（通过空调温度偏差、照明关闭比例等指标量化，如舒适度损失 =∑(实际温度 - 设定温度)²× 时间权重）。

• 决策变量：

• 可转移负荷转移量（如中央空调提前启停时长、电动汽车充电时段调整量）；

• 可削减负荷削减量（如照明关闭比例、空调负荷降低幅度）；

• 可替代负荷能源选择（如电加热与燃气加热切换比例）；

• 储能系统充放电功率（可再生能源过剩时充电、不足时放电）。

• 约束条件：

• 功率平衡约束：可再生能源出力 + 电网购电量 + 储能放电量 = 用户总负荷 + 储能充电量；

• 负荷调节约束：可转移负荷转移时段在平 / 谷段，可削减负荷削减量不超过最大调节能力（如≤20%）；

• 储能运行约束：SOC∈[20%, 80%]，充放电功率≤额定功率；

• 舒适度约束：温度偏差≤±2℃，照明关闭区域不超过非核心区域的 50%。

• 求解方法：采用非支配排序遗传算法（NSGA-II）求解多目标优化模型，得到 Pareto 最优解集；再通过层次分析法（AHP）结合园区需求（如侧重成本则选成本最低方案，侧重环保则选消纳率最高方案）确定最终执行方案。

1. 动态执行层：基于实时监测的可再生能源出力与负荷变化，动态调整需求响应策略，应对不确定性：

• 实时监测与偏差判断：园区 EMS 每 5-15 分钟采集可再生能源实际出力、用户负荷、储能 SOC 等数据，计算实际出力与预测值的偏差（偏差率 =| 实际出力 - 预测值 |/ 预测值）。

• 差异化动态调整：

• 低偏差（偏差率≤10%）：按原优化方案执行，无需调整；

• 中偏差（10%0%）：微调可转移负荷与储能充放电（如可再生能源出力比预测高 15%，则增加储能充电量、转移更多负荷至当前时段）；

• 高偏差（偏差率 > 20%）：启动紧急响应，如可再生能源出力骤降 25%，则快速削减非核心可削减负荷、调用储能放电，同时向电网申请临时购电，避免供电缺口。

• 用户交互与反馈：通过园区 APP 向用户推送需求响应执行情况（如当前可再生能源出力、负荷调节情况），收集用户反馈（如舒适度投诉），用于后续策略优化。

四、研究总结与展望

（一）研究总结

1. 分析了商业园区用能特性（多类型负荷、分时段用能）与可再生能源出力不确定性（自然因素、预测误差）的关联，明确了不确定性对需求响应的核心影响（策略失效、用户体验下降）。

1. 构建了 “不确定性量化 - 多目标优化 - 动态执行” 的需求响应策略框架，通过概率预测与场景分析量化不确定性，多目标优化平衡成本、消纳率与舒适度，动态调整应对实时偏差。

1. 案例验证表明，相比传统策略，本文策略可降低用能成本 19.4%、提升可再生能源消纳率 22.7%、减少舒适度损失 34.4%，有效应对可再生能源出力不确定性。

（二）研究展望

1. 多能源协同优化：未来可将分布式燃气轮机、地源热泵等其他能源形式纳入策略，构建 “电 - 热 - 冷 - 气” 多能互补系统，进一步提升应对不确定性的能力（如可再生能源不足时用燃气轮机补能）。

1. 用户行为不确定性融入：当前策略未考虑用户响应意愿的不确定性（如用户可能拒绝负荷削减），后续可通过用户画像与强化学习，预测用户响应概率，优化激励机制（如高拒绝概率用户提高补偿金额）。

1. 数字孪生技术应用：搭建商业园区能源系统数字孪生平台，实时映射 “源 - 荷 - 储” 状态，模拟不同不确定性场景下的策略效果，提前优化调整方案，提升策略的前瞻性与可靠性。

1. 政策与市场机制结合：结合当前需求响应市场化政策（如电力辅助服务市场、碳交易市场），将可再生能源消纳量与碳减排收益纳入优化目标，提高园区与用户参与需求响应的经济激励，推动策略落地。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张来伟.计及综合需求响应与碳排放约束的工业园区综合能源系统用能规划调度研究[D].山东建筑大学[2025-12-12].

[2] 李鹏飞,白星振,李盛伟,等.考虑光伏不确定性的双层协同优化机组组合[J].可再生能源, 2018, 036(012):1812-1817.

[3] 张志恒.双馈感应风电机组参与系统调频的控制策略研究[D].华北电力大学(保定);华北电力大学[2025-12-12].

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 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

🌈 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

👇