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

微网作为整合分布式光伏、风电、储能与负荷的小型能源系统，其调度核心目标是在保障供电可靠的前提下实现成本最优。但可再生能源的间歇性（如云层遮挡导致光伏出力骤降）、负荷的随机性（如园区空调负荷突增）及电价波动等不确定性因素，使传统方法陷入两难：

• 随机优化：依赖概率分布，需海量历史数据，且无法覆盖极端场景（如百年一遇的低光照天气），极端情况易引发供电中断；

• 传统鲁棒优化：采用 “全场景防御” 策略，虽能抵御最坏情况，但过度预留备用容量（如柴油发电机长期待机），导致运行成本增加 15%-30%；

• 计算效率瓶颈：若直接考虑所有可能场景，24 小时调度周期内场景数可突破 10⁴⁸种，远超实际求解能力。

关键场景辨别算法与两阶段鲁棒优化的结合，通过 “精准筛选高风险场景 + 分阶段决策”，实现了经济性与鲁棒性的平衡，成为破解困局的核心方案。

二、核心架构：两阶段鲁棒优化的 “先计划后调整” 逻辑

两阶段鲁棒优化将调度过程拆解为 “离线基础决策” 与 “实时动态调整”，形成 “基础经济性 + 极端鲁棒性” 的协同机制，具体架构如下：

（一）第一阶段：确定性基础调度（离线决策）

在调度周期开始前（如日前调度），基于预测数据制定不随不确定性变化的核心方案，为系统搭建经济运行框架。

• 决策变量：主网购售电计划、可控电源（柴油发电机、微型燃气轮机）启停时序、储能充放电基础策略（如白天光伏充足时充电）；

• 优化目标：最小化基础运行成本，涵盖发电燃料成本、储能运维成本、主网购电成本等；

• 核心约束：满足功率平衡、设备出力上下限（如柴油机爬坡率）、储能 SOC（荷电状态）范围等基础约束，同时预留调整空间（如不将储能完全充满）。

（二）第二阶段：鲁棒性自适应调整（实时决策）

当不确定性实际发生（如光伏出力确定、负荷波动出现），在第一阶段框架内进行动态修正，抵御极端场景冲击。

• 决策变量：储能实时充放电调整量、可控负荷切除 / 转移（如非关键路灯负荷）、备用电源紧急启动量；

• 优化目标：最小化不确定性带来的额外成本，包括主网高价购电成本、负荷缺电惩罚成本等；

• 鲁棒性保障：确保调整策略在关键场景下仍满足电压稳定、线路容量等安全约束，避免系统失稳。

三、效率核心：关键场景辨别算法的 “场景筛选” 机制

关键场景辨别算法是两阶段模型落地的关键，其核心是从海量场景中锁定对调度结果影响最大的少数场景，解决 “场景爆炸” 问题，具体流程分为四步：

1. 初始场景集生成

基于历史数据与预测模型，覆盖不确定性的所有可能边界：

• 可再生能源场景：结合天气预报（晴、多云、阴）生成光伏 / 风电出力的可能值（如正午光伏出力生成 80kW、60kW 等 5 种场景）；

• 负荷场景：基于用户用电规律生成负荷波动值（如早高峰生成 70kW-100kW 等 4 种场景）；

• 组合场景：通过交叉组合形成初始集（如 24 小时 ×5 种光伏 ×4 种负荷 = 480 种场景）。

2. 场景影响评估

以调度目标（如日运行成本、负荷缺电率）为核心指标，计算各场景与基准场景的差异：

• 评估指标：成本偏差率（场景成本与基准成本的比值）、功率缺额量等；

• 阈值设定：通常选取差异超过 20% 的场景作为高风险候选对象。

3. 场景聚类与筛选

采用 K-means 等聚类算法合并相似场景，减少冗余：

• 聚类依据：将 “成本偏差率相差小于 5%” 的场景归为一类，提炼典型特征（如 “低光伏 + 高负荷”“高光伏 + 低负荷”）；

• 关键场景确定：从每类中选取影响最大的场景，最终将场景数从数百种降至 5-10 种。

4. 迭代更新与验证

通过主问题（基础调度）与子问题（场景辨别）交替迭代：

• 子问题：定位当前调度方案下的最恶劣场景；

• 主问题：针对新识别的关键场景优化基础方案；

• 收敛条件：当新增场景对成本的影响小于阈值（如 1%）时停止，通常仅需 3-5 次迭代即可收敛。

四、实践案例与应用拓展

该技术已在多类微网场景中落地，验证了其适应性：

• 浙江虚拟电厂项目：结合碳交易机制，第一阶段优化储能与电力交易计划，第二阶段基于关键场景修正调度，实现经济性与低碳目标协同；

• 电 - 氢一体化微网：上层优化氢储能与风光协同出力，下层通过关键场景引导需求响应，可再生能源消纳率提升 12%。

五、未来发展方向

当前技术仍需突破三大瓶颈：

1. 多源不确定性耦合：需同时建模风光、负荷、电价等多因素耦合的关键场景，避免单一因素分析的局限性；

1. 动态阈值自适应：基于实时气象、负荷数据动态调整场景筛选阈值，提升极端场景捕捉精度；

1. AI 融合升级：利用深度学习预测短期关键场景，将 “被动识别” 转为 “主动预判”，进一步缩短决策时间。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈乐飞,朱自伟,胡嘉锋,等.基于两阶段鲁棒博弈的综合能源微网源-荷协调优化调度[J].电源学报[2025-10-06].

[2] 王静.多能互补微网两阶段鲁棒优化调度研究[D].西安理工大学[2025-10-06].

[3] 许明前,陈富燕.基于数据驱动分布式鲁棒的热-电-气综合能源系统日前经济调度优化[J].电力系统及其自动化学报, 2021(011):033.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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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

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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

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