基于混合决策规则与Wasserstein距离的分布式鲁棒多阶段框架：适应风电渗透下的机组不确定性承诺与调度优化,MATLAB代码：基于混合决策规则的不确定单元承诺的完全自适应分布鲁棒多阶段框架 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改进的 MDR 重新制定，形成混合

内容概要：本文详细介绍了在电力系统中，特别是在高可再生能源渗透率的情况下，如何利用Matlab实现分布鲁棒联合机会约束下的能量和备用调度。文中讨论了两阶段随机程序的应用，重点解释了Wasserstein模糊集的作用及其在处理不确定性和保障系统安全方面的优势。通过具体的Matlab代码示例展示了如何构建Wasserstein模糊集、处理联合机会约束以及优化调度策略。实验结果表明，相比传统的随机规划方法，该模型不仅提高了系统的可靠性，还显著降低了成本波动，实现了更好的经济性和鲁棒性的平衡。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注可再生能源接入和智能电网调度的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决高可再生能源渗透带来的不确定性和复杂性的电力系统调度场景。主要目标是在保证系统安全可靠的前提下，降低运营成本，提高经济效益。 其他说明：文中提供的Matlab代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整和完善。此外，文中提到的一些关键技术如Wasserstein模糊集、联合机会约束等，对于理解和改进现有调度模型具有重要指导意义。

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参考文献《A Distributionally Robust Optimization Model for Unit Commitment Considering Uncertain Wind Power Generation》

由于风电功率预测的局限性，难以准确而有效地刻画风电功率的概率分布函数，提出考虑风电功率概率分布不确定性的含风电配电网无功规划方法。该方法可有效应用于风电概率分布集合中的任意分布情况，在一定概率约束下保证配电网的安全运行要求，同时最小化配电网网损和无功设备投资成本之和。采用概率分布鲁棒机会约束模型描述含风电的配电网无功规划问题，根据潮流平衡等式分离节点电压和支路功率约束中的随机向量，根据条件风险价值（CVaR）的物理意义构建关于节点电压约束和支路功率约束的CVaR模型，利用对偶优化、Schur补和S-lemma的性质将该模型转化为确定性的双线性矩阵不等式（BMI）问题。采用基于BMI优化的免疫粒子群算法求解该问题。改进的IEEE 33节点配电系统仿真结果验证了所提无功规划方法的可行性和有效性。

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