内容概要:本文详细介绍了基于刘一欣教授提出的微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法的复现过程。首先,通过Pyomo建模框架搭建了双层优化结构,将不确定性(如光伏和风机出力波动、负荷变化)纳入数学模型。文中展示了如何利用盒式不确定集和多面体集合来处理风光出力的不确定性,并通过列与约束生成(C&CG)算法解决主问题和子问题之间的迭代优化。此外,文章探讨了储能系统与需求响应负荷的协同控制策略,以及如何通过动态调整充放电阈值提高系统的稳定性和经济性。最后,通过对实际案例的数据验证,证明了鲁棒优化方法在极端场景下的优越性能。
适合人群:从事电力系统研究、微电网调度优化的研究人员和技术人员,尤其是对鲁棒优化感兴趣的学者。
使用场景及目标:适用于需要处理风光出力波动和负荷突变的微电网调度场景,旨在提高系统的鲁棒性和经济性,确保在不确定条件下仍能保持稳定的电力供应。
其他说明:文章不仅提供了详细的理论推导和代码实现,还分享了许多实际调试的经验教训,帮助读者更好地理解和应用这一先进的调度方法。
2025-08-06 17:20:06
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