【智能电网随机调度】智能电网的双层模型时间尺度随机优化调度附Matlab代码

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

智能电网作为融合传统电力系统与现代信息技术的新型电力网络，其调度需应对可再生能源发电的随机性、负荷需求的波动性以及多主体协同的复杂性。双层模型通过分层优化实现不同决策主体的目标协调，而时间尺度的划分则能适应不同调度任务的响应速度需求。本文将研究智能电网的双层模型时间尺度随机优化调度，以提升电网运行的经济性、可靠性和灵活性。

智能电网双层模型的构建

智能电网的双层模型通常将上层定义为系统级调度层（如输电系统运营商），下层为区域级调度层（如配电系统、微电网或聚合商），两层通过信息交互实现协同优化。

时间尺度的划分与随机因素建模

智能电网调度的时间尺度差异显著，需根据任务特性划分不同层级的时间尺度，并针对各尺度的随机因素进行建模。

时间尺度划分

• 中长期尺度（如日前调度，1 小时 / 步长）：适用于上层模型的机组组合、可再生能源预测误差较大的场景。该尺度需确定传统机组的启停计划、跨区域输电容量分配，为下层模型提供次日的基本功率框架。

• 短期尺度（如日内调度，15 分钟 / 步长）：上层模型根据超短期可再生能源预测和负荷变化，调整机组出力和输电计划；下层模型优化分布式能源和储能的实时出力，响应上层的功率修正指令。

• 实时尺度（如分钟级调度，5 分钟 / 步长）：主要由下层模型主导，快速平抑可再生能源和负荷的高频波动，通过储能充放电、需求响应的瞬时调节维持区域功率平衡，并向上层模型反馈实时运行状态。

随机因素建模

• 可再生能源出力：采用场景树或概率密度函数描述风电、光伏的不确定性。例如，日前调度中，通过历史数据训练的 LSTM 神经网络生成多场景风电出力预测，每个场景对应不同的概率权重；日内调度则基于滚动更新的预测数据，动态削减场景数量，提高计算效率。

• 负荷需求：考虑居民、工业、商业负荷的随机性，通过时间序列模型（如 ARIMA）生成负荷预测的置信区间，将其转化为约束条件（如负荷上下限）纳入优化模型。

• 市场价格：节点边际电价的波动通过随机过程（如几何布朗运动）建模，影响下层模型的需求响应策略和储能充放电时机。

双层模型的时间尺度随机优化方法

双层模型的优化需通过迭代交互实现时间尺度的耦合，结合随机优化算法处理不确定性。

双层模型的协同机制与效益分析

协同机制

• 信息交互：上层通过电力市场平台向下层发布输电容量、电价等信息；下层通过聚合商向上层上报可调节资源容量、负荷预测等数据，实现 “全局引导 - 局部响应” 的闭环协同。

• 利益协调：通过价格信号（如分时电价、需求响应补贴）平衡上下层的成本与收益。例如，当上层检测到输电线路拥堵时，提高对应节点的电价，激励下层减少用电或增加本地发电，缓解拥堵。

效益分析

• 经济性：通过双层优化，上层可降低传统机组的启停成本和输电损耗，下层可通过储能套利和需求响应降低用电成本。仿真数据显示，相比单层调度，双层模型可使系统总运行成本降低 8%-15%。

• 可靠性：多时间尺度滚动优化能快速响应不确定性，减少切负荷事件。在高比例可再生能源接入场景下，切负荷概率可降低至 0.5% 以下，优于传统调度方法。

• 灵活性：下层的分布式能源和需求响应资源被充分激活，提升系统对可再生能源的接纳能力。例如，通过电动汽车有序充电，可使光伏消纳率提高 10%-20%。

挑战与未来方向

目前，双层模型时间尺度随机优化调度面临以下挑战：

• 计算复杂度：多场景、多时间尺度的耦合优化导致模型维度高，求解效率低，需开发分布式优化算法（如交替方向乘子法 ADMM）或模型降阶技术。

• 信息不对称：上下层模型可能存在数据隐私保护需求（如下层用户的用电数据），需设计隐私计算框架（如联邦学习）实现安全的信息交互。

• 极端事件应对：气候变化导致的极端天气（如寒潮、热浪）对电网冲击增大，需在模型中纳入极端场景，强化鲁棒性约束。

未来研究可结合数字孪生技术，构建电网全要素动态仿真平台，实现优化策略的离线验证与在线自适应调整；同时探索区块链技术在分布式能源交易和调度中的应用，提升双层模型的去中心化协同能力。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 苗轶群.含电动汽车及换电站的微网优化调度研究[D].浙江大学,2012.

[2] 孙璐.区域能源互联网随机鲁棒调度与协同优化策略研究[D].东南大学,2022.

[3] 马瑞,康仁,姜飞,等.考虑风电随机模糊不确定性的电力系统多目标优化调度计划研究[J].电力系统保护与控制, 2013, 41(1):7.DOI:CNKI:SUN:JDQW.0.2013-01-027.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇