【电力系统】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

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🔥 内容介绍

随着全球气候变化日益严峻，推动能源转型、实现低碳可持续发展已成为全球共识。电力系统作为能源消耗的重要领域，其低碳转型对实现碳中和目标至关重要。风电作为一种清洁、可再生的能源，在电力系统中扮演着越来越重要的角色。然而，风电出力的波动性和间歇性给电力系统的稳定运行和调度带来了新的挑战。与此同时，电力负荷也呈现出日益复杂的不确定性，如工业生产波动、居民生活习惯变化等，进一步加剧了电力系统调度的难度。因此，在含风电的电力系统中，充分考虑源荷两侧的不确定性，进行低碳调度具有重要的理论意义和实际价值。

本文旨在探讨考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度问题，并对相关的关键技术和方法进行深入分析，以期为构建清洁、高效、稳定的新型电力系统提供参考。

一、源荷不确定性的建模与分析

源荷不确定性是影响电力系统调度的关键因素。针对风电出力的不确定性，常用的建模方法包括：

概率分布模型: 通过历史数据统计分析，采用概率分布函数（如正态分布、Beta分布、Weibull分布等）来描述风电出力的波动性。这种方法简单易懂，计算效率高，但需要大量的历史数据支撑，且难以准确捕捉极端情况下的风电出力。
场景生成方法: 通过 Monte Carlo 模拟、拉丁超立方抽样等方法生成一系列风电出力场景，每个场景代表一种可能的风电出力状态。这种方法能够较为真实地反映风电出力的不确定性，但场景数量的选择至关重要，过少的场景可能无法充分反映不确定性，过多的场景则会导致计算负担过重。
预测误差模型: 基于风电功率预测结果，建立预测误差的概率分布模型。这种方法可以有效利用现有的风电功率预测技术，并对预测误差进行量化，提高调度的鲁棒性。

对于电力负荷的不确定性，常用的建模方法包括：

历史数据分析法: 分析历史负荷数据，建立负荷的概率分布模型，或采用时间序列模型对负荷进行预测。这种方法适用于短期负荷预测，但难以适应负荷特性发生显著变化的情况。
情景分析法: 考虑经济发展、气候变化、政策调整等因素，构建不同的负荷情景。这种方法能够较为全面地反映负荷的不确定性，但情景的构建需要深入的行业知识和经验。
信息缺口决策法 (Information Gap Decision Theory, IGDT): IGDT 是一种处理不确定性的非概率方法，它不依赖于概率分布的假设，而是关注未知参数在一定范围内波动时，系统性能能够满足要求的最大不确定性范围。在电力系统调度中，可以利用 IGDT 方法来分析负荷不确定性对调度方案的影响，并选择对负荷波动具有较强鲁棒性的调度方案。

二、低碳调度优化模型

在考虑源荷两侧不确定性的基础上，需要构建合理的低碳调度优化模型，以实现经济性、环境性和可靠性的综合优化。常用的优化模型包括：

随机规划模型: 将风电出力和负荷的不确定性纳入优化模型中，通过最小化期望成本或最大化期望收益，实现全局优化。随机规划模型能够有效地处理不确定性，但计算复杂度较高。
鲁棒优化模型: 鲁棒优化模型旨在寻找在最坏情况下也能满足约束条件的调度方案。它通过设置不确定性集合，保证调度方案在不确定性范围内具有一定的鲁棒性。鲁棒优化模型能够提高调度的可靠性，但可能会导致过于保守的调度方案。
场景聚合技术: 为了降低随机规划模型和鲁棒优化模型的计算复杂度，可以采用场景聚合技术，将相似的场景合并成少数具有代表性的场景，从而减少优化变量的数量。常用的场景聚合方法包括 k-means 聚类、层次聚类等。