【优化调度】微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法附Python代码

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🔥 内容介绍

微电网作为一种可控的、自治的电力系统，能够在配电网络中实现分布式发电、储能和负荷的集成，从而提高能源利用效率、增强电网可靠性和促进可再生能源的消纳。然而，微电网的运行也面临着诸多挑战，尤其是在经济调度方面，需要考虑分布式发电的间歇性和波动性、负荷需求的不确定性以及电网运行的安全约束。为了应对这些挑战，两阶段鲁棒优化经济调度方法应运而生，成为近年来微电网研究的热点方向。本文将对微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法进行深入探讨，分析其优势与不足，并展望其未来的发展方向。

传统的确定性优化方法通常依赖于对未来分布式发电和负荷需求进行精确预测。然而，现实中预测往往存在误差，导致调度结果无法满足实际运行需求，甚至可能违反约束条件。鲁棒优化作为一种应对不确定性的有效方法，能够在模型中考虑不确定性对系统的影响，并寻求在最坏情况下也能满足约束条件的调度方案。与传统的确定性优化相比，鲁棒优化具有更高的可靠性和抗风险能力。

微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法将调度过程分为两个阶段。第一阶段，在考虑不确定性集合的情况下，求解微电网的机组组合和主要发电计划，即确定出力计划的“上界”。这一阶段的目标通常是最小化运行成本，包括燃料成本、启动/停机成本等，同时满足电网的安全约束，例如功率平衡约束、线路容量约束等。重要的是，第一阶段的决策需要在不确定性实现之前做出，因此必须具有一定的鲁棒性，即在不确定性参数发生变化时，仍然能够保证系统的可行运行。

第二阶段，在第一阶段的决策确定后，针对不确定性参数的具体实现，调整微电网的发电出力和储能系统的充放电功率，以满足实际的负荷需求。这一阶段的目标通常是最小化运行成本或最大化收益，例如降低偏差惩罚成本、优化能量存储管理等。第二阶段的决策可以根据实际情况进行调整，因此具有更高的灵活性，能够更好地适应不确定性的变化。

两阶段鲁棒优化方法的关键在于不确定性集合的构建。不确定性集合描述了不确定性参数可能的变化范围，其大小直接影响着调度方案的保守性和经济性。如果不确定性集合过小，则鲁棒优化方案可能无法覆盖所有可能的不确定性实现，导致运行风险增加；如果不确定性集合过大，则鲁棒优化方案会过于保守，导致运行成本增加。因此，如何合理地构建不确定性集合，平衡鲁棒性和经济性，是两阶段鲁棒优化方法的一个重要研究方向。常用的不确定性集合包括：

• 盒子不确定性集合 (Box Uncertainty Set):

   假定不确定性参数在其预测值的上下界之间变化，简单易于处理，但可能过于保守。

• 多面体不确定性集合 (Polyhedral Uncertainty Set):

   通过线性不等式约束来描述不确定性参数的变化范围，能够更好地反映不确定性参数之间的相关性。

• 椭球不确定性集合 (Ellipsoidal Uncertainty Set):

   使用椭球体来描述不确定性参数的变化范围，能够捕捉到不确定性参数的统计特性。

• 预算不确定性集合 (Budget Uncertainty Set):

   限制了不确定性参数偏离其预测值的最大个数，能够控制鲁棒优化方案的保守程度。

针对不同的不确定性集合，需要采用不同的求解方法。常见的求解方法包括：

• 割平面算法 (Cutting Plane Algorithm):

   通过迭代的方式，逐步逼近鲁棒优化问题的最优解。

• 列生成算法 (Column Generation Algorithm):

   用于求解大规模鲁棒优化问题，通过动态生成变量来提高求解效率。

• 对偶理论 (Duality Theory):

   将鲁棒优化问题转化为其对偶问题，从而简化求解过程。

• 启发式算法 (Heuristic Algorithm):

   例如遗传算法、粒子群算法等，能够在较短时间内找到较好的可行解，但不能保证最优性。

与确定性优化方法相比，两阶段鲁棒优化方法具有以下优势：

• 更高的可靠性和抗风险能力:

   能够在不确定性存在的情况下保证系统的安全运行。

• 更强的适应性:

   能够根据实际情况调整调度方案，适应不确定性的变化。

• 更低的运行风险:

   能够降低因预测误差导致的运行风险。

然而，两阶段鲁棒优化方法也存在一些不足：

• 计算复杂度较高:

   需要求解更加复杂的优化问题，计算量较大。

• 可能过于保守:

   为了保证系统的可靠性，可能会导致调度方案过于保守，经济性降低。

• 不确定性集合构建困难:

   如何合理地构建不确定性集合，平衡鲁棒性和经济性，是一个挑战。

未来，微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法的研究将朝着以下方向发展：

• 更精确的不确定性建模:

   研究更加精确的不确定性建模方法，例如基于数据驱动的不确定性集合构建方法，能够更好地反映实际的运行情况，提高调度方案的经济性。

• 更高效的求解算法:

   研究更加高效的求解算法，例如基于分解的算法、并行计算等，能够降低计算复杂度，提高求解效率。

• 考虑多时间尺度的优化调度:

   将短期调度和长期规划相结合，实现多时间尺度的优化调度，提高微电网的综合效益。

• 考虑多种能源形式的协同优化:

   将电力、热力、天然气等多种能源形式纳入统一的优化框架，实现能源的协同利用，提高能源利用效率。

• 考虑需求响应的优化调度:

   将需求响应纳入优化模型中，通过价格激励等方式引导用户改变用电行为，提高微电网的灵活性和稳定性。

• 面向实际工程应用的鲁棒优化:

   将鲁棒优化算法与实际工程应用相结合，开发更加实用、可靠的微电网优化调度系统。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 桑博,张涛,刘亚杰,等.期望场景下的并网型微电网两阶段鲁棒优化调度[J].中国电机工程学报, 2020.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.191326.

[2] 刘一欣,郭力,王成山.微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法[J].中国电机工程学报, 2018, 38(14):10.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.170500.

[3] 尚文强.考虑需求侧响应不确定性的多能互补微电网两阶段鲁棒优化协同调度方法[D].西北农林科技大学,2023.

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