Matlab|计及源-荷双重不确定性的虚拟电厂/微网日前随机优化调度

本文主要是介绍Matlab|计及源-荷双重不确定性的虚拟电厂/微网日前随机优化调度,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

主要内容   

1.1 场景生成及缩减

1.2 随机优化调度

程序结果:


主要内容   

程序主要做的是一个虚拟电厂或者微网单元的日前优化调度模型,考虑了光伏出力和负荷功率的双重不确定性,采用随机规划法处理不确定性变量,构建了虚拟电厂随机优化调度模型。具体来看,首先是基于蒙特卡洛算法,对预测的光伏以及负荷曲线进行场景生成,然后基于快概率距离快速消除法进行削减,直至削减至5个场景,然后采用随机调度的方法,对多场景下的虚拟电厂调度策略进行优化调度。

程序中燃气轮机、储能部分模型以及随机优化算法也是和下述文档一致。

1.1 场景生成及缩减

clc
clear
close all
​
%% 光伏场景生成以及削减
%生成负荷场景并削减%
%负荷出力预测均值E
Ww=[0  0  0  0  0  0  3.8  3.9  4.5  5.2  6.5  7.3  7.4  7.2  7.4  6.5  5.5  4.8  0  0  0  0  0  0];
% Ww=[0,0,0,0,0,1,2.5,4,5,5.5,5.8,5.7,5.5,5.3,5.1,5,3.8,2.5,1.2,0,0,0,0,0];
​
W=0.3*Ww
%取标准差为负荷出力预测值E的5%-20%,这里x=E*10%
l=W*0.1;
Ws=[];
%生成一个负荷场景,E+x*randn(1,24),其中randn(1,24)为生成随机数的标准正态分布
m=200; %生成m个场景
for i=1:m
s=W+l.*randn(1,24);
Ws=[Ws;s];
end
​
figure(1)
[ss,gg]=meshgrid(1:200,1:24 );
plot3(ss,gg,Ws,'-');
grid
xlabel('场景');
ylabel('时刻');
zlabel('负荷功率');
title('负荷场景生成图');
% legend('负荷曲线1','负荷曲线2 ','负荷曲线3 ','负荷曲线4 ')
​
​
Ws_d=Ws; %定义削减后的场景
%场景削减
pi=1/m*ones(m,1); %蒙特卡罗生成的场景为等概率场景,建立每个场景的概率向量
%计算负荷场景Ws中每对场景的几何距离x
x=zeros(m,m); 
for i=1:mfor j=1:mx(i,j)=sum(abs(Ws(i,:)-Ws(j,:)));end
end
​
%计算每个场景与剩余场景的概率距离之和y
y=zeros(m,1);
for i=1:m
y(i)=1/m*sum(x(i,:));
end
k=length(y);
​
%不断削减场景,直到剩余5个场景
while(k>5)
d=find(y==min(y)); %选定与剩余场景的概率距离之和最小的场景
x_2=x+100*eye(k); %构造新的x,以便找出风电场景Ws中与场景d几何距离最小的场景r
r=find(x_2(d,:)==min(x_2(d,:)));
pi(r)=pi(r)+pi(d); %将d场景的概率加到r场景上
%在负荷场景中删除d场景
pi(d)=[]; 
Ws_d(d,:)=[];
x(d,:)=[];
x(:,d)=[];
y(d)=[];
k=length(y);
end
​
figure(2)
[ss,gg]=meshgrid(1:5,1:24 );
plot3(ss,gg,Ws_d,'-');
grid
xlabel('场景');
ylabel('时刻');
zlabel('风机出力值');
title('场景削减图');

得到场景生成和缩减结果:

1.2 随机优化调度

模型中最核心的是随机优化模型的构建和处理,采用非预期运行约束处理随机优化问题,其中传统机组随机优化模型如下:

非预期约束是如何处理随机优化问题的呢?国内一些文献也是采用该类方法,如下所示,非预期约束也就是为了限定在风电、光伏以及其他因素存在的情况下,有且只有一种状态是被用在日前调度模型里的。

摘自《交直流混合配电网多阶段随机优化调度模型_裴蕾》
%主要内容:考虑光伏、负荷的不确定性,实现虚拟电厂的随机优化
%模型中,考虑了燃气轮机、储能,光伏,负荷四种单元,并考虑可以并网
clc
clear
close all
ppv=[0,0,0,0,0,0,1.34060681352041,1.13391651200680,1.40252116109929,1.74124103883023,1.49174914115029,2.53240793479920,2.04065972732231,2.35828237099756,1.55809477900388,1.64805990357317,1.87064383698464,1.29603798576622,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,1.18358196815285,1.20530370391118,1.35854372362592,1.32447876876720,1.70829563301966,2.51396807020581,1.87219733041650,1.51045430771326,2.14995685962274,2.36901954872155,1.49939386631594,1.24439925735197,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,1.01175119002517,1.31035724158009,1.08516736148552,1.94136887715302,1.93148023426153,2.08839059797124,2.16179304729596,1.66329638481645,2.26989483226563,2.44265872929522,1.36505525184415,1.44002086391399,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,1.04539328775374,1.03998113428866,1.18246929195709,1.69424435782838,1.64461569874716,2.06924213909286,2.43963602014925,1.68729987832366,1.87805529528869,1.51992087170733,2.01158827571321,1.29724518700574,0,0,0,0,0,0;0,0,0,0,0,0,1.32311860610225,1.28695117820334,1.34520597073109,1.46724609252811,1.74247560818882,1.72276716702525,2.57775664860191,1.79578137388444,2.66126270645276,2.15099361545381,1.66252664174142,1.63885764533067,0,0,0,0,0,0];
pload=[[0.431807609584421,0.486148921643357,0.721272534818094,0.898346267079082,0.944425724763714,0.541378372225899,0.882373258746104,1.56831193839750,1.86281649971011,1.99584713547466,2.19733700575767,2.29773449997527,2.47099246563420,1.66872324677400,1.77591203172356,1.32477944622446,1.95414778150622,1.54974896023576,1.74359932022130,1.44846182755801,0.955252219886710,1.25160480095078,1.49222676285844,0.682744656361740;0.483635538027688,0.495506878187239,0.714763198577902,0.799435561018225,1.01952146263562,0.800604394686264,0.945961336073563,1.28885742430358,1.90848488028237,2.10268787259155,1.91839575715085,1.85220123265328,2.17764591245376,1.78073710542207,1.73239834633622,1.42351956423826,2.03383140201547,2.58777879153454,1.89810311996295,1.45544594829551,1.11733457030710,0.835193945440698,1.45888556170521,0.737906988149361;0.475566682884608,0.538938919866738,0.694384127185758,0.948064145000996,0.869283322295024,0.693421312226079,1.24531781162386,1.18155825364294,2.24893779918531,2.22929790054771,1.91247902153441,1.60109975699407,2.04025369591884,1.62927362526231,1.94798019608120,1.30811995960382,1.92258374438264,2.34731329057125,1.88682790373556,1.82091112812632,0.761274726486709,1.14465406229059,1.66887813069703,0.687295849991400;0.506197427493947,0.555237638826251,0.711932167351328,0.723600759144382,1.04613991322447,0.658159592550928,1.07636853878386,1.06165890483766,2.06902267439968,2.48488721178039,2.34092228143214,2.63450984929863,2.35352014698963,2.08958282274750,1.65408992214257,1.54410971082492,1.94697999777118,1.92406941886044,2.00023938323277,2.10124494602628,1.04036325929128,0.984006134878927,1.94126189741016,0.651136186886876;0.504831465058796,0.522880453611977,0.805416372257449,0.776866377863578,1.09776915278538,0.499517330314076,0.895214516450348,1.27340524098249,1.51733245769139,1.46096552221328,2.35562457523011,1.98343189442592,1.73365278725908,1.98502985411742,2.00458112949663,1.35148256752316,1.86202305372752,2.23007113968369,1.56324879332238,1.57649124469752,0.995615716738264,1.11287433329993,1.96306488103865,0.572126166745211]];
%% 定义变量
%%定义市场购电电价以及售电电价
xb=[630,630,630,630,630,630,1020,1020,1020,1520,1520,1520,1520,1520,1020,1020,1020,1520,1520,1520,1020,1020,630,630];
xs1=[100,100,100,100,100,100,380,380,380,800,800,800,800,800,380,380,380,800,800,800,380,380,100,100];
xs=1.05*xs1;
%% 定义燃气轮机参数
a=600;%固定开机费用
kcp=100;%分段线性化费用
sconv=100;%启停费用
gtmax=3.31;%出力上限
gtmin=1.3;%最小出力值
ramp=1.5;%爬坡率
%% 定义储能参数
gescmax=1;%充电功率上限
gesdmax=1;%放电功率上限
sessmax=4;%蓄电量上限
sessmin=0;%蓄电量最小值
uesc=0.95;%充电效率
uesd=0.95;%放电效率
kil=[500,700,800];%中断负荷补偿费用
%% 其他输入参数
pmgmax=20;%最大交易量
%负荷值
% pload=[1.5  1.8  2.3  2.8  3.2  2.1  3.3  4.2  5.9  6.8  7.5  7.2  7.1  6.5  5.9  4.8  5.6  6.8  6.8  6.2  3.3  3.6  5.4  2.4];
% %光伏出力
% ppv=[0  0  0  0  0  0  3.8  3.9  4.5  5.2  6.5  7.3  7.4  7.2  7.4  6.5  5.5  4.8  0  0  0  0  0  0];
​
%% 定义变量sdpvar/binvar
umob=binvar(1,24);%是否购电
umos=binvar(1,24);%是否售电
umospf=binvar(5,5,24)
umobpf=binvar(5,5,24)
pmgb=sdpvar(1,24);%市场购电量
pmgs=sdpvar(1,24);%市场售电量
pmgbpf=sdpvar(5,5,24);
pmgspf=sdpvar(5,5,24);
xconv=binvar(1,24);%燃气轮机工作状态变量
yconv=binvar(1,24);%燃气轮机启停状态变量
xconvpf=binvar(5,5,24);
yconvpf=binvar(5,5,24);
pmt=sdpvar(1,24);%燃气轮机出力
pmtpf=sdpvar(5,5,24);
gesc=sdpvar(1,24);%储能充电功率
gesd=sdpvar(1,24);%储能放电功率
sess=sdpvar(1,24);%蓄电池蓄电量
gescpf=sdpvar(5,5,24);
gesdpf=sdpvar(5,5,24);
sesspf=sdpvar(5,5,24);
​
%% 约束条件
C=[];%初始化约束
%% 燃气轮机出力约束
for p=1:5for f=1:5for t=1:24C=[C,xconvpf(p,f,t)*gtmin<=pmtpf(p,f,t)<=xconvpf(p,f,t)*gtmax ,%出力上下限约束];endend
end
% 
for p=1:5for f=1:5C=[C,pmtpf(p,f,1)<=ramp,%初始爬坡约束xconvpf(p,f,1)<=yconvpf(p,f,1),%初始启停约束]; end
end
​
% 
for p=1:5for f=1:5for t=2:24C=[C,-ramp<=pmtpf(p,f,t)-pmtpf(p,f,t-1)<=ramp,%爬坡率约束xconvpf(p,f,t)-xconvpf(p,f,t-1)<=yconvpf(p,f,t), %工作状态约束 ];  endend
end

程序结果:

这篇关于Matlab|计及源-荷双重不确定性的虚拟电厂/微网日前随机优化调度的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/810964

相关文章

Deepseek使用指南与提问优化策略方式

《Deepseek使用指南与提问优化策略方式》本文介绍了DeepSeek语义搜索引擎的核心功能、集成方法及优化提问策略,通过自然语言处理和机器学习提供精准搜索结果,适用于智能客服、知识库检索等领域... 目录序言1. DeepSeek 概述2. DeepSeek 的集成与使用2.1 DeepSeek API

Tomcat高效部署与性能优化方式

《Tomcat高效部署与性能优化方式》本文介绍了如何高效部署Tomcat并进行性能优化,以确保Web应用的稳定运行和高效响应,高效部署包括环境准备、安装Tomcat、配置Tomcat、部署应用和启动T... 目录Tomcat高效部署与性能优化一、引言二、Tomcat高效部署三、Tomcat性能优化总结Tom

解读Redis秒杀优化方案(阻塞队列+基于Stream流的消息队列)

《解读Redis秒杀优化方案(阻塞队列+基于Stream流的消息队列)》该文章介绍了使用Redis的阻塞队列和Stream流的消息队列来优化秒杀系统的方案,通过将秒杀流程拆分为两条流水线,使用Redi... 目录Redis秒杀优化方案(阻塞队列+Stream流的消息队列)什么是消息队列?消费者组的工作方式每

深入理解Apache Airflow 调度器(最新推荐)

《深入理解ApacheAirflow调度器(最新推荐)》ApacheAirflow调度器是数据管道管理系统的关键组件,负责编排dag中任务的执行,通过理解调度器的角色和工作方式,正确配置调度器,并... 目录什么是Airflow 调度器?Airflow 调度器工作机制配置Airflow调度器调优及优化建议最

Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的方法与实践

《Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的方法与实践》:本文主要介绍Oracle查询优化之高效实现仅查询前10条记录的相关资料,包括使用ROWNUM、ROW_NUMBER()函数、FET... 目录1. 使用 ROWNUM 查询2. 使用 ROW_NUMBER() 函数3. 使用 FETCH FI

Mysql虚拟列的使用场景

《Mysql虚拟列的使用场景》MySQL虚拟列是一种在查询时动态生成的特殊列,它不占用存储空间,可以提高查询效率和数据处理便利性,本文给大家介绍Mysql虚拟列的相关知识,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录1. 介绍mysql虚拟列1.1 定义和作用1.2 虚拟列与普通列的区别2. MySQL虚拟列的类型2

C#使用HttpClient进行Post请求出现超时问题的解决及优化

《C#使用HttpClient进行Post请求出现超时问题的解决及优化》最近我的控制台程序发现有时候总是出现请求超时等问题,通常好几分钟最多只有3-4个请求,在使用apipost发现并发10个5分钟也... 目录优化结论单例HttpClient连接池耗尽和并发并发异步最终优化后优化结论我直接上优化结论吧,

Java内存泄漏问题的排查、优化与最佳实践

《Java内存泄漏问题的排查、优化与最佳实践》在Java开发中,内存泄漏是一个常见且令人头疼的问题,内存泄漏指的是程序在运行过程中,已经不再使用的对象没有被及时释放,从而导致内存占用不断增加,最终... 目录引言1. 什么是内存泄漏?常见的内存泄漏情况2. 如何排查 Java 中的内存泄漏?2.1 使用 J

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1

MySQL不使用子查询的原因及优化案例

《MySQL不使用子查询的原因及优化案例》对于mysql,不推荐使用子查询,效率太差,执行子查询时,MYSQL需要创建临时表,查询完毕后再删除这些临时表,所以,子查询的速度会受到一定的影响,本文给大家... 目录不推荐使用子查询和JOIN的原因解决方案优化案例案例1:查询所有有库存的商品信息案例2:使用EX