ZIPMATLAB代码：基于两阶段鲁棒优化算法的多微网联合调度及容量配置关键词：多微网 优化调度 容量配置 两阶段鲁棒 仿真平台 594.21KB

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资源介绍:

MATLAB代码：基于两阶段鲁棒优化算法的多微网联合调度及容量配置 关键词：多微网 优化调度 容量配置 两阶段鲁棒 仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX 主要内容：代码主要做的是一个微网在四种典型日场景下各电源容量优化配置以及微网的联合优化调度问题，微网的聚合单元包括风电、光伏、燃气轮机以及储能等单元，程序考虑了不确定性，采用两阶段鲁棒优化方法进行优化，一阶段主要决策储能、风电、光伏以及燃气轮机等单元的配置容量，二阶段主要优化多微网联合优化调度策略，求解各微网的实际调度策略，最后结果不仅给出了微网电源容量配置的结果，还给出了各个机组的出力等，效果非常好，具体可看图 这段程序主要是一个能源管理系统的优化模型，用于优化微网的能源调度和容量配置。它使用了数学规划的方法，通过迭代求解来得到最优的能源调度方案。 程序分为三个部分：MP、MP2和SP。MP和MP2是两个迭代过程，用于求解能源调度问题的上下界限。SP是用于求解能源调度问题的子问题。 MP部分的主要功能是根据给定的风光出力和电价，计算出购电、售电、燃气轮机和储能的功率，并计算出相应的运维成本和购售电成本。然后，根据
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89765535/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89765535/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于两阶段鲁棒优化算法的多微网联合调度及容量配置</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>本文基于两阶段鲁棒优化算法<span class="ff2">，</span>研究了多微网的联合调度和容量配置问题<span class="ff3">。</span>通过对微网中包含</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的风电<span class="ff3">、</span>光伏<span class="ff3">、</span>燃气轮机以及储能等单元的配置容量进行优化<span class="ff2">，</span>以及对微网的联合调度策略进行优化</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">实现了微网的高效运行和能源的最优利用<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关键词<span class="ff2">：</span>多微网<span class="ff2">；</span>优化调度<span class="ff2">；</span>容量配置<span class="ff2">；</span>两阶段鲁棒</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着能源需求的增长和环境问题的加剧<span class="ff2">，</span>微网作为一种新型的能源系统<span class="ff2">，</span>受到了广泛的关注<span class="ff3">。</span>微网能</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">够将分散的可再生能源和传统能源进行灵活地集成和调度<span class="ff2">，</span>实现供需匹配和能源的高效利用<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">微网中的多种能源单元之间存在着复杂的相互作用关系<span class="ff2">，</span>需要进行联合调度和容量配置<span class="ff2">，</span>才能实现微</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">网的高效运行<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">研究内容</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文主要研究了一个微网在不同场景下的能源调度和容量配置问题<span class="ff3">。</span>微网的聚合单元包括风电<span class="ff3">、</span>光伏</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">、<span class="ff1">燃气轮机以及储能等单元<span class="ff2">，</span>考虑了不确定性因素<span class="ff2">，</span>并采用了两阶段鲁棒优化算法进行优化</span>。</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.1.<span class="_"> </span><span class="ff1">首先<span class="ff2">，</span>我们采用两阶段鲁棒优化算法对微网中各个能源单元的配置容量进行优化<span class="ff3">。</span>一阶段主要</span></div><div class="t m0 x2 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">决策储能<span class="ff3">、</span>风电<span class="ff3">、</span>光伏以及燃气轮机等单元的配置容量<span class="ff2">，</span>根据投资成本和折现率等参数<span class="ff2">，</span>计算</div><div class="t m0 x2 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">出各个单元容量的上限<span class="ff2">，</span>以及一个目标函数的下界<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">接着<span class="ff2">，</span>我们进行二阶段的优化<span class="ff2">，</span>对多微网的联合调度策略进行优化<span class="ff3">。</span>通过考虑各个微网之间的</span></div><div class="t m0 x2 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">相互影响和协调<span class="ff2">，</span>求解各个微网的实际调度策略<span class="ff2">，</span>实现能源的高效调度和供需平衡<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.3.<span class="_"> </span><span class="ff1">最后<span class="ff2">，</span>我们得到了微网的电源容量配置结果以及各个机组的出力等信息<span class="ff3">。</span>通过仿真实验<span class="ff2">，</span>验证</span></div><div class="t m0 x2 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">了该算法在不同场景下的有效性和可行性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">系统框架与模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文所提出的系统框架包括三个部分<span class="ff2">：<span class="ff4">MP<span class="ff3">、</span>MP2<span class="_ _1"> </span></span></span>和<span class="_ _2"> </span><span class="ff4">SP<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.1.<span class="_"> </span>MP<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">部分是整个系统的初始求解过程<span class="ff2">，</span>根据风光出力和电价等参数<span class="ff2">，</span>计算出各个能源单元的功率</span></div><div class="t m0 x2 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以及相应的运维成本和购售电成本<span class="ff3">。</span>根据投资成本和折现率<span class="ff2">，</span>确定各个能源单元容量的上限<span class="ff2">，</span></div><div class="t m0 x2 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">并计算出一个目标函数的下界<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.2.<span class="_"> </span>MP2<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">部分是<span class="_ _2"> </span></span>MP<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">的迭代过程<span class="ff2">，</span>根据上一次迭代得到的结果<span class="ff2">，</span>重新计算各个单元的功率和运维成</span></div><div class="t m0 x2 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本等<span class="ff3">。</span>根据新的参数<span class="ff2">，</span>重新计算各个能源单元容量的上限<span class="ff2">，</span>并得到一个新的目标函数的下界<span class="ff3">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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