计及需求侧响应的电力系统两阶段鲁棒备用优化调度方法

目录

一、主要内容：

二、实际运行效果：

三、理论介绍：

四、代码+数据下载：

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一、主要内容：

为应对不确定性因素的能力，提高电网运行效率，提出一种计及需求侧响应的两阶段鲁棒备用优化模型。

一方面，在模型中协同优化价格型与激励型需求侧响应提高电网运行的灵活性：另一方面，综合考虑风电出力不确定性与电力设备N-k强迫停运，增强电力系统应对不确定性因素的鲁棒性。

基于鲁棒模型对系统运行备用进行优化，最小化电网在最恶劣运行场景下的调整成本，保证电网的安全可靠运行，并采用列和约束生成算法对两阶段优化问题进行求解。

结果表明，综合考虑多重不确定性因素进行备用优化，可以提升电网应对极端运行场景的能力；同时，需求侧响应的实施可以大大提高电网运行的灵活性。

运行平台：Matlab+Yalmip+Cplex

解压后直接运行main函数即可得到全部结果

二、实际运行效果：

三、理论介绍：

计及需求侧响应的电力系统两阶段鲁棒备用优化调度方法是一种针对高比例可再生能源接入背景下系统不确定性问题的重要解决方案。该方法通过协同优化需求侧响应（DR）与备用资源，使用两个阶段制定调度策略，以最小化最恶劣场景下的调整成本，同时保障电网安全性和经济性。

• 第一阶段：基于预测信息优化机组启停、常规发电计划及DR资源调用策略，确定初始备用容量。此阶段需考虑风电出力不确定性（如预测误差）和设备N-k强迫停运等极端场景。

• 第二阶段：在第一阶段策略基础上，针对实际运行中出现的最劣场景（如风电出力骤降或设备故障），通过调整机组出力、储能充放电及DR资源二次调用，实现实时功率平衡。需求侧响应在此阶段分为价格型DR（通过电价信号引导用户调整用电行为）和激励型DR（直接控制可中断负荷），前者适用于保障供电场景，后者则能显著增强系统鲁棒性。

需求侧响应协同机制：通过价格型与激励型DR的互补，提升负荷侧灵活性。例如，在风电出力不足时，激励型DR可快速削减负荷，而电价型DR可在负荷高峰时段平抑需求。

不确定性建模：采用鲁棒优化集合描述风电出力的波动范围（如区间或预算不确定集），并引入设备N-k停运模型模拟多重故障场景。

备用优化目标：以最小化最恶劣场景下的总调整成本为目标，涵盖机组再调度成本、储能损耗及DR补偿费用，同时满足网络安全约束（如潮流、电压限制）。

四、代码+数据下载：