【优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度附Matlab代码_计及多维不确定因素生成预故障表和预工况表难-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着全球气候变化日益严峻，低碳转型已成为电力系统发展的必然趋势。风力发电作为一种清洁可再生能源，在能源结构转型中扮演着关键角色。然而，风电出力具有间歇性和波动性，加之负荷需求也存在不确定性，使得含高比例风电的电力系统调度面临着严峻挑战。如何在保障电力系统安全稳定运行的同时，最大程度地消纳风电，并降低碳排放，成为当前研究的热点问题。本文将围绕“计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度”这一主题，深入探讨相关理论基础、方法技术以及未来发展方向。

一、源荷不确定性对电力系统调度的影响

电力系统调度的核心目标是在满足负荷需求的前提下，优化机组的运行方式，降低运行成本。然而，风电出力的不确定性和负荷需求的变化，给传统的调度方式带来了巨大的挑战。

首先，风电出力的不确定性主要体现在以下几个方面：

预测误差：
风电预测技术虽然日益成熟，但由于气象条件的多变性，预测结果始终存在一定的误差，特别是对于短期和超短期预测。
波动性：
风电出力受风速的影响显著，风速的剧烈变化会导致风电出力的快速波动，增加电力系统运行的难度。
间歇性：
风电出力具有明显的间歇性特征，在无风或者低风速的情况下，风电出力接近于零，需要其他电源进行补偿。

这些不确定性使得电力系统难以准确预测可再生能源的供给，从而影响调度计划的制定和执行。

其次，负荷需求的不确定性也需要考虑。

天气影响：
极端天气事件（如高温、寒潮）会导致负荷需求出现突发性的变化，需要电力系统做出快速响应。
经济活动：
社会经济活动的变化也会影响负荷需求，例如节假日期间，商业用电负荷会显著下降。
突发事件：
突发事件（如工业事故、网络攻击）可能会导致部分负荷突然中断或大幅增加。

负荷的不确定性使得电力系统难以准确预测负荷需求，增加了电力供需平衡的难度。

综上所述，源荷两侧的不确定性给电力系统调度带来了极大的挑战，传统的确定性调度方法已经难以满足需求，需要引入不确定性建模和优化方法。

二、不确定性建模与优化方法

针对源荷两侧的不确定性，研究者提出了多种建模和优化方法，以提高电力系统调度的鲁棒性和经济性。

1. 不确定性建模方法

概率模型：
使用概率分布（如正态分布、Weibull分布）描述风电出力和负荷需求的概率特性。这种方法能够较为准确地反映不确定性的统计特征，但需要大量的历史数据进行参数估计。
场景生成法：
通过蒙特卡洛模拟等方法生成多个场景，每个场景代表一种可能的风电出力和负荷需求组合。这种方法能够灵活地处理各种复杂的不确定性，但场景数量过多会导致计算负担过重。
区间模型：
使用区间来表示风电出力和负荷需求的变化范围。这种方法简单易用，但可能导致结果过于保守。
模糊集理论：
使用模糊集描述风电出力和负荷需求的不确定性。这种方法能够较好地处理主观信息和不精确数据，但需要确定隶属度函数。

2. 优化方法

随机优化：
将风电出力和负荷需求视为随机变量，并建立相应的优化模型。随机优化方法能够直接处理不确定性，并获得期望意义下的最优解。常见的随机优化方法包括：
- 随机规划：
  通过引入概率约束来处理不确定性。
- 鲁棒优化：
  考虑最坏情况下的性能，保证在任何不确定性实现下，系统都能够安全稳定运行。
- 分布鲁棒优化：
  考虑概率分布本身的不确定性，能够获得更加可靠的优化结果。
基于场景的优化：
将场景生成法与优化模型相结合，对每个场景进行优化，并对结果进行加权平均。
模型预测控制：
基于预测模型，对未来一段时间内的系统状态进行预测，并制定相应的控制策略。模型预测控制能够有效处理时变不确定性，并实现滚动优化。