基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型,基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分

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资源介绍:

基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型,基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型,matlab代码：计及条件风险价值的电-气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化 关键词：wasserstein距离 CVAR条件风险价值 分布鲁棒优化 电-气综合能源 能量-备用调度 完美复现：《Energy and Reserve Dispatch with Distributionally Robust Joint Chance Constraints》 主要内容：代码主要做的是电气综合能源系统的不确定性调度问题，首先，通过wasserstein距离构建不确定参数的模糊集，其次建立了电-气综合能源系统能量-备用市场联合优化调度模型，并在调度的过程中，考虑调度风险，利用条件风险价值CVaR评估风险价值,从而结合模糊集构建了完整的分布鲁棒模型，通过分布鲁棒模型对不确定性进行处理，显著降低鲁棒优化结果的保守性，更加符合实际 ,基于wasserstein距离;CVAR条件风险价
<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/90430008/2/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/90430008/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">【科技随笔】电力与天然气能源系统的分布式稳健优化调度</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着社会对清洁能源的需求不断增长，电<span class="_ _0"></span><span class="ff2">-</span>气综合能源系统的调度问题日益突出。<span class="_ _0"></span>本文将简</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">要介绍<span class="_ _0"></span>一种<span class="_ _0"></span>基于<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_"> </span></span>的计及条<span class="_ _0"></span>件风<span class="_ _0"></span>险价值<span class="_ _0"></span>的电<span class="_ _0"></span><span class="ff2">-</span>气<span class="_ _0"></span>综合能<span class="_ _0"></span>源系<span class="_ _0"></span>统能<span class="_ _0"></span>量<span class="ff2">-</span>备<span class="_ _0"></span>用分<span class="_ _0"></span>布鲁<span class="_ _0"></span>棒优</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">化方法。</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在电力与天然气混合的能源系统中，<span class="_ _2"></span>由于可再生能源的波动性及负荷的不确定性，<span class="_ _2"></span>调度策略</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的制定变得<span class="_ _0"></span>尤为复杂。<span class="_ _0"></span>为了解决<span class="_ _0"></span>这一问题，<span class="_ _0"></span>我们引入了<span class="_ _1"> </span><span class="ff2">wasserstein<span class="_"> </span></span>距离来构建不确定<span class="_ _0"></span>参数</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的模糊集，并以此为基础构建了电<span class="ff2">-</span>气综合能源系统的能量<span class="ff2">-</span>备用联合优化模型。</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、<span class="ff2">Wasserstein<span class="_ _3"> </span></span>距离与模糊集的构建</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Wasserstein<span class="_"> </span><span class="ff1">距离作为一种衡<span class="_ _0"></span>量概率分<span class="_ _0"></span>布间差异<span class="_ _0"></span>性的指标<span class="_ _0"></span>，能有效<span class="_ _0"></span>地刻画不<span class="_ _0"></span>确定性参<span class="_ _0"></span>数的模</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">糊范围。通过<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">Wasserstein<span class="_ _3"> </span></span>距离，<span class="_ _4"></span>我们可以构造出不确定性参数的置信区域，从而形成相应</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的模糊集。</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、电<span class="ff2">-</span>气综合能源系统的联合优化模型</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">针对电<span class="ff2">-</span>气综合能源系统，我们提出了能<span class="_ _0"></span>量和备用的联合优化调度模型。该模型综<span class="_ _0"></span>合考虑了</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电力和天然气两种能源的互补性和互换性，以实现系统的经济、环保和高效运行。</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、条件风险价值（<span class="ff2">CVAR</span>）的应用</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在调度的过程中，<span class="_ _5"></span>为了评估和降低风险，<span class="_ _5"></span>我们引入了条件风险价值<span class="_ _5"></span>（<span class="ff2">CVAR</span>）<span class="_ _5"></span>的概念。<span class="_ _5"></span><span class="ff2">CVAR</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可以更好地反映极端事件下的风险水平，<span class="_ _6"></span>相较于传统的期望值法能更全面地评估系统的不确</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">定性风险。在模型中，<span class="ff2">CVAR<span class="_ _3"> </span></span>被用来对各调度方案的潜在损失进行量化分析。</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、分布鲁棒模型的构建与求解</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">结合以上所述内容，<span class="_ _7"></span>我们构建了计及<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">CVAR<span class="_"> </span></span>的分布鲁棒优化模型。<span class="_ _7"></span>该模型利用了<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">Wasserstein</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">距离定义的模糊集来描述不确定参数的分布范围，<span class="_ _8"></span>并通过<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">CVAR<span class="_"> </span></span>来评估调度的风险价值。<span class="_ _2"></span>模</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型的求解采用了先进的优化算法，能够快速得出优化的调度方案。</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六、实例演示：以<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_"> </span></span>代码为例</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以下是简化的<span class="_ _3"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_"> </span></span>代码示例，用于演示上述理论的应用：</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```matlab</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _3"> </span><span class="ff1">假设相关参数及初始数据已经给定</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% ...<span class="ff1">（此处为相关参数及数据定义）</span>...</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="_ _3"> </span><span class="ff1">构建<span class="_ _3"> </span></span>Wasserstein<span class="_ _3"> </span><span class="ff1">距离模糊集</span>...<span class="ff1">（相关代码省略）</span>...</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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