【两阶段鲁棒微网】【不确定性】基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在分布式能源大量接入微网的背景下，风光出力及负荷的不确定性给微网优化调度带来巨大挑战。本文提出基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度方法。通过关键场景辨别算法筛选出对微网运行影响显著的关键场景，构建两阶段鲁棒优化模型，第一阶段确定基础调度方案，第二阶段针对关键场景进行鲁棒性调整。仿真结果表明，该方法能有效应对不确定性，在降低运行成本的同时提升微网供电可靠性，为微网在复杂环境下的优化调度提供了有效解决方案。

关键词

两阶段鲁棒优化；微网；不确定性；关键场景辨别算法；优化调度

一、引言

1.1 研究背景

随着全球能源转型的推进，微网作为集成分布式电源、储能装置和负荷的小型电力系统，在提升能源利用效率、促进可再生能源消纳等方面发挥着重要作用。然而，微网中风力发电、光伏发电的间歇性和波动性，以及负荷需求的不确定性，使得微网运行面临功率平衡难以维持、运行成本增加、供电可靠性降低等问题 。传统确定性优化调度方法难以适应这种不确定性环境，亟需更有效的优化调度策略。

1.2 研究现状

目前，针对微网不确定性优化调度，常用方法包括随机优化和鲁棒优化。随机优化依赖于大量的概率分布信息，计算复杂度高且对数据准确性要求严格；鲁棒优化虽能在一定程度上应对不确定性，但全场景考虑会导致保守性过强。部分研究尝试通过场景削减技术减少计算量，但缺乏对关键场景的精准筛选，难以在保证鲁棒性的同时实现经济优化 。关键场景辨别算法的引入为解决这一问题提供了新方向。

1.3 研究目的与意义

本研究旨在将关键场景辨别算法与两阶段鲁棒优化相结合，应用于微网优化调度。通过精准筛选关键场景，降低两阶段鲁棒优化的计算复杂度，同时保证微网在不确定性环境下的经济可靠运行。研究成果对提升微网运行管理水平、推动分布式能源发展具有重要的理论和实践意义。

二、微网不确定性因素分析与场景建模

2.1 不确定性因素分析

1. 风光出力不确定性：风力发电受风速大小和方向影响，光伏发电受光照强度、温度变化制约，其出力具有显著的随机性和间歇性，难以准确预测。

1. 负荷不确定性：用户用电行为受时间、天气、经济活动等多种因素影响，导致微网负荷需求在不同时段存在较大波动，增加了微网功率平衡的难度 。

2.2 场景生成与缩减

1. 场景生成：采用蒙特卡洛模拟法，根据风光出力和负荷的历史数据及概率分布特性，生成大量的不确定性场景，全面覆盖微网可能面临的运行工况。

1. 场景缩减：运用快速向后缩减法等技术，基于场景之间的相似度对生成的大量场景进行初步缩减，降低计算量。

三、关键场景辨别算法

3.1 算法原理

关键场景辨别算法基于场景对微网运行目标（如运行成本、供电可靠性指标）的影响程度进行筛选。通过计算各场景下微网运行目标函数的变化量，确定对目标影响显著的场景作为关键场景 。具体而言，先对缩减后的场景进行逐一分析，计算每个场景与基准场景下目标函数值的差异，设定阈值，将差异超过阈值的场景判定为关键场景。

3.2 算法流程

1. 输入经初步缩减后的场景集合以及微网系统参数。

1. 选取一个基准场景，计算基准场景下微网的运行目标函数值。

1. 依次遍历场景集合中的每个场景，计算该场景下微网运行目标函数值与基准值的差异。

1. 根据设定的阈值，判断该场景是否为关键场景，若是则纳入关键场景集合。

1. 遍历完所有场景后，输出关键场景集合。

四、两阶段鲁棒微网优化调度模型

4.1 第一阶段决策

第一阶段为确定性决策阶段，在不考虑不确定性场景具体实现的情况下，确定微网中分布式电源的发电计划、储能系统的充放电计划等基础调度方案。目标是最小化微网的基础运行成本，包括发电成本、储能充放电成本等，同时满足系统的基本功率平衡、设备容量等约束条件 。

4.2 第二阶段决策

第二阶段针对第一阶段决策，在关键场景实现后进行调整。决策变量包括分布式电源的功率调整量、储能系统的额外充放电量等。目标是最小化因不确定性带来的调整成本与惩罚成本之和，如因功率缺额导致的停电惩罚成本，同时满足微网在关键场景下的功率平衡、电压约束、线路容量约束等条件 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 徐艳春,章世聪,张涛,等.基于混合两阶段鲁棒的多微网合作优化运行[J].电网技术, 2024, 48(1):247-261.

[2] 侯慧,甘铭,吴细秀,等.考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度[J].中国电机工程学报, 2024, 44(8):3078-3092.

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