【优化调度】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

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

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🔥 内容介绍

随着分布式能源（光伏、风电）的快速普及，微网已成为新能源消纳、提升能源供应可靠性的核心载体。但微网调度始终面临 “不确定性难题”：光伏出力受云层遮挡波动、风电因风速变化忽高忽低、用户负荷随用电习惯随机变化…… 这些不确定性若处理不当，轻则导致能源浪费（如弃光弃风），重则引发供电中断（如负荷缺电）。

传统微网调度方法要么 “过度保守”（预留大量备用容量，增加成本），要么 “应对不足”（无法抵御极端场景冲击）。而 “基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度” 技术，就像给微网装上 “智能调度大脑”—— 先通过关键场景辨别锁定 “影响最大的不确定性场景”，再用两阶段鲁棒方法实现 “成本最优与风险可控” 的平衡。今天我们就拆解这项技术，看看它如何破解微网调度的 “不确定性困局”。

一、微网优化调度：难在哪？传统方案为何 “扛不住”？

要理解新技术的价值，先得搞懂微网调度的核心痛点。微网是包含 “分布式电源（光伏、风电）、储能系统、可控负荷、主网交互接口” 的小型能源系统，调度的目标是 “在满足供电可靠性的前提下，最小化运行成本”，但不确定性让这个目标变得极具挑战：

1. 不确定性 “无孔不入”：三大变量扰乱调度节奏

微网中的不确定性主要来自三个方面，且相互叠加，让调度计划频繁 “失准”：

电源侧波动：光伏出力日波动幅度可达 80%（如正午突然乌云遮挡，出力从 100kW 骤降至 20kW），风电出力小时级波动可达 50%，且预测误差常超过 15%；

负荷侧随机：居民负荷受生活习惯影响（如晚餐时段用电高峰），商业负荷随营业时间变化，突发负荷（如工厂临时开工）可能让实际负荷超出预测值 20%；

主网交互风险：主网电价随电力市场供需波动（峰谷电价差可达 3-5 倍），极端天气下主网可能出现限电或停电，导致微网需独立运行。

例如某园区微网，某天正午因云层遮挡，光伏出力比预测少 60kW，而此时空调负荷突增 40kW，传统调度因未预判该场景，导致储能放电过量，傍晚出现供电缺口。

2. 传统调度方案：要么 “保守浪费”，要么 “冒险失控”

目前主流的微网调度方法，在应对不确定性时存在明显短板：

确定性调度：完全基于预测值制定计划（如按光伏预测出力 100kW、负荷预测 80kW 安排运行），一旦实际值与预测偏差大，要么弃光弃风（出力超预期时），要么负荷缺电（出力不足时），可靠性不足；

随机优化调度：通过概率分布描述不确定性（如假设光伏出力服从正态分布），但需要大量历史数据支撑，且无法覆盖极端场景（如百年一遇的低光照天气），极端情况下仍会失控；

传统鲁棒调度：采用 “最坏场景” 设计（如按光伏最小出力、负荷最大出力制定计划），虽能保障可靠性，但会过度配置备用容量（如让柴油发电机长期待机），运行成本增加 15%-30%，经济性差。

3. 核心矛盾：“经济性” 与 “可靠性” 的平衡难题

微网调度的本质是平衡 “成本” 与 “风险”：要降低成本，就需减少备用容量、多消纳新能源；要提升可靠性，就需预留备用、应对极端场景。传统方法无法精准识别 “哪些场景对调度影响最大”，要么覆盖所有场景导致成本过高，要么遗漏关键场景导致风险失控 —— 这正是 “关键场景辨别 + 两阶段鲁棒” 技术要解决的核心问题。

二、先懂基础：两阶段鲁棒优化 ——“先计划，后调整” 的调度逻辑

在讲关键场景辨别之前，先快速理解两阶段鲁棒优化的核心思路。它将微网调度分为 “两个阶段”，就像 “先制定作战计划，再根据战场变化灵活调整”，兼顾计划性与灵活性：

1. 第一阶段：确定 “基础调度计划”（不确定发生前）

在调度周期开始前（如一天前），基于已知信息（如预测电价、基本负荷），制定 “不随不确定性变化” 的基础决策，主要包括：

主网购售电计划：确定每个时段从主网购电或向主网售电的量（如低谷时段从主网购电储能，高峰时段向主网售电）；

可控电源启停计划：确定柴油发电机、微型燃气轮机的启停时间（如仅在主网电价高或新能源出力极低时启动）；

储能充放电基础策略：确定储能的基础充放电时段（如白天光伏充足时充电，傍晚负荷高峰时放电）。

这一阶段的目标是 “在满足基本约束的前提下，初步降低运行成本”，同时为第二阶段预留调整空间（如不把储能充满，留部分容量应对突发情况）。

2. 第二阶段：制定 “自适应调整策略”（不确定发生后）

在调度执行过程中（如每个小时），当不确定性实际发生（如光伏出力确定、负荷确定），基于第一阶段的基础计划，进行实时调整，主要包括：

储能实时充放电调整：若光伏实际出力比预测高，增加储能充电量；若负荷实际比预测高，增加储能放电量；

可控负荷切除 / 转移：极端情况下，切除非关键负荷（如路灯、广告灯），或转移可平移负荷（如充电桩从高峰时段移至低谷时段）；

备用电源紧急启动：若新能源出力严重不足且储能耗尽，启动柴油发电机补充供电。

这一阶段的目标是 “在第一阶段计划的框架内，最小化不确定性带来的额外成本”（如减少主网高价购电、避免负荷缺电罚款）。

3. 鲁棒性体现：“最坏场景下仍可行”

两阶段鲁棒优化的核心是 “考虑不确定性的所有可能场景”，确保无论发生哪种场景，第二阶段的调整策略都能让微网正常运行。但传统两阶段鲁棒优化的问题在于：场景过多导致计算复杂（如一天 24 小时，每个时段光伏有 10 种可能、负荷有 10 种可能，总场景数达 10^48 种），无法实际求解 —— 而 “关键场景辨别算法” 正是为解决这个问题而生。

三、核心升级：关键场景辨别算法 —— 给鲁棒优化 “减负提效”

关键场景辨别算法的核心逻辑是 “从海量不确定性场景中，筛选出对调度结果影响最大的少数关键场景”，让两阶段鲁棒优化从 “无法计算” 变为 “快速求解”，同时保证优化效果不打折扣。

1. 为何需要关键场景辨别？

传统两阶段鲁棒优化因 “场景爆炸” 面临两大困境：

计算效率低：场景数过多导致求解时间长达数小时甚至数天，无法满足微网 “日调度” 的实时性需求（通常要求 1 小时内完成次日调度计划）；

优化精度差：为简化计算，常被迫减少场景数量，但可能遗漏关键场景（如极端低光伏 + 极端高负荷），导致调度计划在该场景下失效。

关键场景辨别算法就像 “场景过滤器”，能在保证覆盖 95% 以上风险的前提下，将场景数从 “百万级” 降至 “数十级”，让鲁棒优化兼具 “高效性” 与 “可靠性”。

2. 关键场景辨别的 “三步筛选法”

关键场景辨别通常通过 “场景生成 - 场景聚类 - 关键场景选取” 三步实现，我们以 “某园区微网（含 100kW 光伏、50kW 风电、100kWh 储能，调度周期 24 小时）” 为例拆解：

步骤 1：生成初始场景集 —— 覆盖 “所有可能”

基于历史数据和预测模型，生成包含不确定性的初始场景集，确保覆盖各种可能性：

光伏场景生成：结合天气预报（晴、多云、阴）和历史出力数据，生成每个时段光伏出力的可能值（如正午时段生成 80kW、60kW、40kW、20kW、0kW 五种场景）；

负荷场景生成：基于用户用电规律，生成每个时段负荷的可能值（如早高峰生成 70kW、80kW、90kW、100kW 四种场景）；

组合场景：将光伏场景与负荷场景组合，形成初始场景集（如 24 小时 ×5 种光伏 ×4 种负荷 = 480 种初始场景）。

步骤 2：场景聚类 —— 将 “相似场景” 归为一类

采用 “K-means 聚类算法” 或 “层次聚类算法”，将初始场景集中 “调度影响相似” 的场景合并，减少场景冗余：

聚类指标：选择对调度成本影响最大的指标，如 “日总购电成本”“储能最大充放电功率”“负荷缺电率”；

聚类过程：计算每个场景的聚类指标值，将指标值相近的场景归为一类（如将 “日购电成本相差小于 5%” 的场景合并）；

聚类结果：例如将 480 种初始场景聚为 15 类，每类代表一种 “典型场景特征”（如 “高光伏 + 低负荷”“低光伏 + 高负荷”“中等光伏 + 中等负荷”）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% 参数设置num_scenarios = 100; % 场景数量num_key_scenarios = 5; % 关键场景数量max_iter = 50; % 最大迭代次数% 初始化光伏出力场景pv_output = rand(num_scenarios, 24) * 8;% 辨别关键场景key_scenarios = identify_key_scenarios(pv_output, num_key_scenarios);