MATLAB代码：计及源-荷双重不确定性的虚拟电厂日前鲁棒优化调度关键词：虚拟电厂 微网调度 鲁棒调度 源荷不确定性 日前经济
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MATLAB代码：计及源-荷双重不确定性的虚拟电厂日前鲁棒优化调度关键词：虚拟电厂 微网调度 鲁棒调度 源荷不确定性 日前经济调度 参考文档：《含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略_杨甲甲》参考其鲁棒模型的化简求解部分，即附录中的鲁棒问题化简求解的全过程；《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》参考燃气轮机、储能部分模型仿真平台：MATLAB+CPLEX主要内容：代码主要做的是一个虚拟电厂或者微网单元的日前鲁棒经济调度的模型，考虑了光伏出力和负荷功率的双重不确定性，采用鲁棒优化法处理不确定性变量，构建了虚拟电厂鲁棒优化调度模型。具体来看，不确定性考虑的是目标函数以及约束条件中均含有不确定变量，设置鲁棒系数可以调节多重不确定结果，化简的过程也很清晰，程序实现效果良好程序一是一个基于鲁棒优化的虚拟电厂日前经济调度模型。该程序主要用于对虚拟电厂的日前经济调度进行优化，以实现最佳的能源调度和经济效益。程序的主要功能是通过优化算法，确定虚拟电厂在每个时间段的燃气轮机出力、购电量、售电量、储能充放电功率等 <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/89764823/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/89764823/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">MATLAB<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">代码<span class="ff3">：</span>计及源</span>-<span class="ff2">荷双重不确定性的虚拟电厂日前鲁棒优化调度</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关键词<span class="ff3">：</span>虚拟电厂<span class="ff1"> </span>微网调度<span class="ff1"> </span>鲁棒调度<span class="ff1"> </span>源荷不确定性<span class="ff1"> </span>日前经济调度</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">虚拟电厂<span class="ff3">（<span class="ff1">Virtual Power Plant</span>，<span class="ff1">VPP</span>）</span>作为一种新的能源供应模式<span class="ff3">，</span>将分布式能源资源<span class="ff3">（<span class="ff1">DER</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">）<span class="ff2">如太阳能<span class="ff4">、</span>风能<span class="ff4">、</span>储能等组合起来</span>，<span class="ff2">形成灵活可调度的能源系统<span class="ff4">。</span>虚拟电厂的调度问题一直是研究</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的热点之一<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在虚拟电厂的日前鲁棒经济调度中<span class="ff3">，</span>双重不确定性是一项重要的挑战<span class="ff4">。</span>首先<span class="ff3">，</span>光伏出力和负荷功率等</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">因素受到天气<span class="ff4">、</span>季节等因素的影响<span class="ff3">，</span>具有不确定性<span class="ff4">。</span>其次<span class="ff3">，</span>源<span class="ff1">-</span>荷之间的相互影响也存在一定的不确</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">定性<span class="ff4">。</span>为了解决这个问题<span class="ff3">，</span>可以采用鲁棒优化法<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">鲁棒优化法是一种能够处理不确定性变量的优化技术<span class="ff3">，</span>通过引入鲁棒系数<span class="ff3">，</span>可以调节不确定性对优化</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">结果的影响程度<span class="ff4">。</span>在虚拟电厂的鲁棒优化调度模型中<span class="ff3">，</span>目标函数和约束条件均考虑了不确定变量的影</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">响<span class="ff4">。</span>通过对鲁棒模型的化简求解<span class="ff3">，</span>可以得到最佳的调度方案<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">虚拟电厂日前鲁棒经济调度的程序主要由三个部分组成<span class="ff3">：</span>程序一<span class="ff4">、</span>程序二和程序三<span class="ff4">。</span>程序一是一个基</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">于鲁棒优化的虚拟电厂日前经济调度模型<span class="ff3">，</span>程序二和程序三在程序一的基础上考虑了负荷和光伏的不</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">确定性<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">程序一的主要功能是通过优化算法<span class="ff3">，</span>确定虚拟电厂在每个时间段的燃气轮机出力<span class="ff4">、</span>购电量<span class="ff4">、</span>售电量<span class="ff4">、</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">储能充放电功率等参数<span class="ff3">，</span>以实现在满足负荷需求和市场电价的情况下<span class="ff3">，</span>最大化经济效益<span class="ff4">。</span>程序的运行</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">流程包括初始化<span class="ff4">、</span>定义参数和变量<span class="ff4">、</span>设置约束条件<span class="ff4">、</span>定义目标函数<span class="ff4">、</span>运行优化算法<span class="ff4">、</span>读取结果<span class="ff4">、</span>展示</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">结果等<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">程序二和程序三在程序一的基础上增加了负荷和光伏的不确定性处理<span class="ff4">。</span>具体而言<span class="ff3">，</span>程序二考虑了负荷</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的不确定性<span class="ff3">，</span>程序三考虑了负荷和光伏的不确定性<span class="ff4">。</span>通过加入不确定性因素<span class="ff3">，</span>可以更加准确地模拟实</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">际情况<span class="ff3">，</span>提高调度的鲁棒性和经济效益<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">虚拟电厂的日前鲁棒经济调度模型涉及到的知识点包括优化算法<span class="ff4">、</span>电力系统调度<span class="ff4">、</span>储能技术等<span class="ff4">。</span>通过</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">对燃气轮机<span class="ff4">、</span>储能设备和市场电价等参数进行优化<span class="ff3">，</span>可以实现电力系统的经济运行和能源的高效利用</div><div class="t m0 x1 h3 y18 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff3">，</span>虚拟电厂的日前鲁棒经济调度是一个重要的研究课题<span class="ff4">。</span>通过程序一的优化算法<span class="ff3">，</span>可以确定</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最佳的调度方案<span class="ff3">，</span>实现能源调度和经济效益的最大化<span class="ff4">。</span>程序二和程序三在程序一的基础上加入了负荷</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和光伏的不确定性处理<span class="ff3">，</span>提高了调度的鲁棒性和准确性<span class="ff4">。</span>虚拟电厂的日前鲁棒经济调度模型对于推动</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">可再生能源的发展和电力系统的可靠运行具有重要意义<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">参考文献<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>