考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布 · 557 阅读

27 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅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

随着 “双碳” 目标的推进，风电等可再生能源在电力系统中的占比持续提升，然而其出力的随机性和波动性（源侧不确定性）与负荷需求的动态变化（荷侧不确定性），给电力系统的低碳调度带来了严峻挑战。含风电电力系统的低碳调度需在平衡源荷不确定性的同时，最大限度降低碳排放，实现经济性与环保性的协同优化。本文将从不确定性特征分析、调度模型构建、求解方法及应对策略等方面展开研究。

一、源荷两侧不确定性的特征与影响

（一）源侧不确定性：风电出力的随机波动

风电出力受风速、风向等气象因素影响，具有显著的不确定性，主要表现为：

短期预测误差：即使采用先进的预测模型，日内（0-24 小时）风电出力预测仍存在 5%-15% 的误差，且误差分布呈现非正态特性（如极端天气下误差显著增大）。

波动性：分钟级或小时级出力可能出现骤升骤降（如阵风导致出力在 10 分钟内变化 20% 以上），对系统调频和备用容量提出更高要求。

间歇性：无风或低风时段可能导致风电出力长时间接近零，需依赖常规电源或储能系统补充供电。

风电不确定性的直接影响包括：系统功率失衡风险增加、备用容量需求上升、弃风率提高（为保障安全而被迫舍弃风电），进而影响低碳调度的经济性和环保性。

（二）荷侧不确定性：负荷需求的动态变化

负荷需求的不确定性源于用户行为的随机性和多样性，主要特征有：

常规波动：负荷随时间（如工作日与周末）、季节（如夏季空调负荷）呈现规律性变化，但实际值与预测值仍存在偏差（通常为 3%-8%）。

突发波动：大型工业设备启停、极端天气（如高温导致空调负荷激增）可能引发负荷短时间内大幅波动（如 1 小时内变化 10% 以上）。

需求响应的随机性：用户对价格信号或激励措施的响应存在延迟或偏差，需求响应资源的实际可调容量可能与预期不符。

荷侧不确定性会导致源荷平衡难度增加，若调度方案未能及时调整，可能引发频率波动、设备过载等问题，甚至影响系统稳定性。

（三）源荷不确定性的耦合影响

源荷不确定性并非孤立存在，二者的耦合可能加剧系统风险：

高风电出力时段若遭遇负荷骤降，可能导致弃风率上升，浪费清洁能源；

低风电出力时段若叠加负荷激增，需快速启动备用机组（如火电机组），增加碳排放和运行成本。

因此，低碳调度需同时考虑源荷不确定性的协同影响，构建鲁棒性强的决策模型。

二、含风电电力系统低碳调度模型的构建

三、模型求解方法：应对不确定性的优化算法

含源荷不确定性的低碳调度模型属于多目标、含随机变量的复杂优化问题，传统确定性算法难以有效求解，需采用融合不确定性建模的智能优化方法。

（一）不确定性建模方法

场景分析法：

生成源荷不确定性场景集（如通过蒙特卡洛模拟生成 100-500 个风电出力与负荷的组合场景）；

采用 K-means 聚类或场景约减技术，将场景数量缩减至 20-50 个（保留典型场景），降低计算复杂度；

以场景概率为权重，将随机优化问题转化为确定性多场景优化问题。

鲁棒优化法：

定义源荷不确定性的波动区间（如风电出力在预测值 ±15% 内波动，负荷在预测值 ±10% 内波动）；

构建 “最坏场景” 下的优化模型，确保调度方案在所有可能的不确定性范围内均满足约束，牺牲部分经济性以换取鲁棒性。

随机规划法：

基于风电和负荷的概率分布函数（如风电服从 Weibull 分布，负荷服从正态分布），将期望成本纳入目标函数；

通过机会约束（如功率平衡约束的满足概率≥95%）处理不确定性，需结合采样技术求解。

（二）求解算法选择

改进智能优化算法：

针对多目标优化，采用带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ），在目标空间中生成 Pareto 最优解集，供决策者权衡碳排放与经济性；

引入自适应交叉变异算子，提高算法在不确定性场景下的寻优效率（如对高波动场景赋予更高权重）。

混合算法：

结合随机规划与分解协调算法，将大规模系统分解为区域子问题，通过主从博弈实现分布式调度，减少计算量；

融合鲁棒优化与内点法，快速求解最坏场景下的最优解，适用于实时调度。

四、应对源荷不确定性的低碳调度策略

（一）灵活性资源协同优化：提升系统调节能力

储能系统的短时调节：

锂电池储能响应速度快（毫秒级），可平抑风电分钟级波动；

抽水蓄能容量大（吉瓦级），适用于应对小时级出力缺额，同时降低弃风率（如风电过剩时充电，不足时放电）。

需求响应的柔性调节：

激励用户在风电高峰时段增加用电（如电动汽车低谷充电），在低谷时段削减负荷（如商业建筑调温），通过价格信号平抑源荷波动；

可中断负荷（如工业用户）作为应急备用，在极端不确定性场景下快速削减负荷，保障系统安全。

常规机组的低碳改造：

火电机组加装碳捕集装置（CCUS），降低单位出力的碳排放（可减少 60%-90%），同时保留其爬坡能力以应对不确定性；

燃气轮机启停灵活（分钟级），作为风电的补充电源，碳排放低于燃煤机组。

（二）预测 - 调度一体化：减少不确定性影响

高精度预测技术：

融合数值天气预报（NWP）与机器学习（如 LSTM 神经网络），提高风电和负荷的短期预测精度（误差降低 30% 以上）；

引入滚动预测机制，每 1-4 小时更新一次预测数据，动态调整调度方案。

分层调度机制：

日前调度（24 小时前）：基于预测数据制定机组组合和风电消纳计划，预留 20%-30% 的备用容量应对不确定性；

日内滚动调度（每 1-4 小时）：根据最新预测调整出力计划，调用储能和需求响应资源平抑短期波动；

实时调度（分钟级）：通过调频机组和储能快速响应瞬时功率偏差，维持系统频率稳定。

（三）碳市场机制融合：激励低碳行为

碳价信号引导：通过碳交易市场设定合理碳价（如欧盟碳价约 80 欧元 / 吨），提高高碳机组的运行成本，激励优先消纳风电和使用低碳电源。

低碳补贴与惩罚：对风电消纳率超标的电厂给予补贴，对弃风率过高或碳排放超标的机组实施惩罚，推动源荷两侧协同低碳。

五、挑战与未来展望

（一）当前面临的挑战

不确定性量化精度不足：现有概率模型难以精准刻画极端天气下的源荷波动（如台风导致风电骤降、寒潮引发负荷激增），可能导致调度方案保守或冒险。

多目标优化的权衡难题：碳排放、经济性与系统安全性之间存在强耦合关系（如增加备用容量降低风险但提高成本和碳排放），缺乏统一的权衡标准。

灵活性资源的成本瓶颈：储能和需求响应的规模化应用受限于高成本（如锂电池储能度电成本约 0.3-0.5 元），影响低碳调度的经济性。

（二）未来研究方向

融合数字孪生技术：构建电力系统数字孪生体，实时映射源荷动态，通过仿真模拟预判不确定性影响，优化调度决策。

分布式协同调度：基于区块链技术实现源荷两侧分布式资源（如分布式风电、用户储能）的自主协同，提升系统应对不确定性的灵活性。

不确定性鲁棒性优化：开发兼顾经济性与鲁棒性的自适应算法，在保证系统安全的前提下最小化碳排放，如基于强化学习动态调整备用容量。

六、结论

考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度，是实现 “双碳” 目标与系统安全稳定运行的关键环节。通过精准刻画风电和负荷的不确定性特征，构建多目标优化模型，融合场景分析、鲁棒优化等方法，并借助储能、需求响应等灵活性资源与碳市场机制，可有效平衡源荷波动，降低碳排放。未来需进一步突破不确定性量化、多目标权衡等技术瓶颈，推动含风电电力系统向高效、低碳、灵活的方向演进，为能源转型提供有力支撑。