【电力系统】微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法[3]【升级优化版本】附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

随着可再生能源在微电网中的渗透率不断提高，风电、光伏等间歇性电源的波动性和不确定性，给微电网的经济调度带来了巨大挑战。传统调度方法难以应对复杂多变的运行环境，而鲁棒优化方法凭借其对不确定性的有效处理能力，逐渐成为微电网经济调度的重要研究方向。本文基于经典的两阶段鲁棒优化框架，对微电网经济调度方法进行升级优化，旨在提升微电网在不确定性环境下的经济运行水平与可靠性。

二、微电网系统结构与不确定性分析

（一）微电网系统结构

微电网是一个包含分布式电源（如风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机等）、储能装置（电池储能系统等）、可控负荷以及与大电网连接接口的小型电力系统。各组成部分相互协调配合，实现电能的生产、存储与消耗。分布式电源中，风力发电机的输出功率取决于风速，光伏电池的发电功率依赖于光照强度；储能装置用于平滑功率波动、提高系统灵活性；可控负荷可根据系统需求进行调节。

（二）不确定性因素

1. 可再生能源发电不确定性：风速和光照强度具有随机性和间歇性，导致风电和光伏的发电功率难以精确预测。例如，在天气突变时，光伏功率可能在短时间内大幅下降。

1. 负荷需求不确定性：用户的用电行为复杂多变，受季节、时间、天气等因素影响，实际负荷需求与预测值可能存在较大偏差。

三、两阶段鲁棒优化模型构建（升级优化部分）

（一）第一阶段决策

第一阶段为预防性决策阶段，在不确定性因素尚未完全显现时，确定分布式电源的基本出力计划、储能系统的充放电状态以及与大电网的交互功率。目标函数以微电网运行成本最小化为核心，包括燃料成本（如微型燃气轮机燃料消耗费用）、与大电网交易成本、设备运行维护成本等。约束条件涵盖功率平衡约束（微电网内发电、储能和负荷的功率需保持平衡）、设备容量约束（分布式电源的发电上限、储能系统的充放电功率和容量限制）等。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

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