【电力系统】具有储能的经济调度及机会约束和鲁棒优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要：随着可再生能源渗透率的日益提高，电力系统的运行面临着前所未有的挑战。储能技术作为一种灵活的资源，在平滑可再生能源出力波动、提高系统稳定性和促进能源利用效率方面发挥着至关重要的作用。本文深入探讨了具有储能的电力系统经济调度问题，并重点分析了机会约束和鲁棒优化方法在应对可再生能源不确定性方面的应用。文章首先阐述了储能在电力系统中的作用和意义，随后回顾了传统的确定性经济调度模型及其局限性。在此基础上，详细介绍了基于机会约束和鲁棒优化的经济调度模型，并分析了各自的优缺点。最后，总结了当前的研究进展，并展望了未来的发展方向。

关键词：电力系统；经济调度；储能；机会约束；鲁棒优化；可再生能源；不确定性

1. 引言

电力系统是现代社会运行的基石。随着全球能源转型的推进，可再生能源（如太阳能和风能）在电力系统中的比重不断攀升。然而，可再生能源的间歇性和不确定性给电力系统的稳定运行和经济调度带来了巨大挑战。传统的电力系统调度方法主要基于对未来负荷和发电量的精确预测，而可再生能源的波动性使得这些预测变得困难，甚至不可靠。因此，亟需开发新的调度策略，以应对可再生能源的不确定性，确保电力系统的安全、可靠和经济运行。

储能技术作为一种灵活的资源，能够有效地平滑可再生能源的出力波动，减少对传统发电机组的依赖，并提高电力系统的整体运行效率。储能装置可以在电网负荷较低时充电，并在负荷高峰时放电，从而实现能量的时间转移。这种能量的时移能力使得储能装置成为提高电力系统灵活性和适应性的关键工具。因此，将储能集成到电力系统调度中，并结合先进的优化方法，对于构建未来的智能电网至关重要。

本文将深入探讨具有储能的电力系统经济调度问题，并重点关注机会约束和鲁棒优化方法在处理可再生能源不确定性方面的应用。文章将从以下几个方面展开论述：首先，阐述储能在电力系统中的重要作用和意义；其次，回顾传统的确定性经济调度模型及其局限性；再次，详细介绍基于机会约束和鲁棒优化的经济调度模型，并分析各自的优缺点；最后，总结当前的研究进展，并展望未来的发展方向。

2. 储能在电力系统中的作用和意义

储能技术在电力系统中扮演着越来越重要的角色，其作用和意义主要体现在以下几个方面：

• 平滑可再生能源出力波动：风能和太阳能等可再生能源的出力受自然条件影响较大，具有明显的间歇性和随机性。储能装置可以有效地吸收可再生能源的波动，实现电力的平滑输出，减少对电网的冲击，并提高可再生能源的利用率。

• 提供调频和调峰服务：储能装置可以快速响应电网的调度指令，提供调频和调峰服务，平衡电力供需，维持系统频率稳定。相较于传统发电机组，储能装置具有更快的响应速度和更高的灵活性。

• 提高电力系统稳定性：储能装置可以通过快速充放电，提供惯性支撑和电压支撑，提高电力系统的稳定性，减少系统崩溃的风险。

• 降低系统运行成本：通过在低谷时段充电并在高峰时段放电，储能装置可以有效降低电网的运行成本，减少对高成本发电机的依赖，并促进电力市场的公平竞争。

• 促进微电网的发展：储能装置是微电网的关键组成部分，可以支持微电网的独立运行，提高能源自给自足能力，并降低对主网的依赖。

综上所述，储能技术在电力系统中具有广泛的应用前景，其重要性日益凸显。如何有效地利用储能装置，并将其融入到电力系统经济调度中，是当前亟待解决的关键问题。

3. 传统的确定性经济调度模型及其局限性

传统的电力系统经济调度模型通常采用确定性的方法，假设所有的输入参数，包括负荷需求和发电机出力等，都是已知且确定的。这些模型的目标通常是在满足系统约束的前提下，最小化发电成本。典型的确定性经济调度模型可以描述如下：

scss

minimize ∑(C_i(P_i)) (发电机运行成本之和)
subject to：
∑(P_i) = D (功率平衡约束)
P_i_min <= P_i <= P_i_max (发电机出力上下限约束)
... (其他约束，如线路容量约束等)

其中，C_i(P_i)表示第i个发电机的运行成本函数，P_i表示第i个发电机的出力，D表示总负荷需求，P_i_min和P_i_max表示第i个发电机的出力上下限。

尽管确定性模型在计算效率上具有优势，但在处理可再生能源的不确定性时，其局限性也十分明显。主要体现在以下几个方面：

• 忽略了不确定性：确定性模型假设所有参数都是已知的，无法处理可再生能源出力和负荷需求的不确定性，导致调度结果可能无法满足实际需求，甚至引发安全问题。

• 无法保证系统的鲁棒性：在实际运行中，可再生能源的出力波动可能超出预测范围，确定性模型无法提前采取措施应对这种不确定性，导致系统的鲁棒性较差。

• 无法充分利用储能的优势：确定性模型通常难以有效地利用储能装置的灵活性，无法在不确定性的情况下优化储能的充放电策略。

为了克服传统确定性模型的局限性，需要引入新的优化方法，以更好地处理电力系统中的不确定性。机会约束优化和鲁棒优化是两种常用的方法，将在下文中详细介绍。

4. 基于机会约束和鲁棒优化的经济调度模型

4.1 机会约束优化

机会约束优化是一种处理不确定性的方法，它允许约束条件在一定概率下不被满足。与确定性优化不同，机会约束优化并不要求所有约束条件必须在任何情况下都被满足，而是允许一定的约束违反概率。这种方法适用于一些对约束违反具有一定容忍度的场景，例如可再生能源的出力偏差。

机会约束优化的基本思想是将约束条件转化为概率形式。例如，对于一个功率平衡约束，我们可以将其转化为：

scss

Prob{∑(P_i) >= D - ε } >= 1- α

其中，ε是一个允许的负荷偏差，α是约束违反的概率，称为机会约束的置信水平。该约束表示，所有发电机的出力之和至少达到负荷需求减去偏差ε的概率，应该不小于1-α。

机会约束优化的优点在于：

• 允许一定的约束违反概率：可以更灵活地处理不确定性，降低系统运行成本。

• 考虑了不确定性的概率分布：能够更好地反映实际情况，提高调度结果的可靠性。

• 实现风险和成本之间的权衡：可以通过调整置信水平来平衡风险和成本。

⛳️ 运行结果

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