基于Wasserstein距离的风光不确定性下的分布式鲁棒最优潮流研究（使用Matlab+YALMIP进行仿真）

简介：
本研究探讨了在风力和太阳能发电不确定性环境下，利用Wasserstein距离构建分布式鲁棒优化模型，并采用MATLAB结合YALMIP工具箱进行电力系统的最优潮流计算与仿真分析。 本段落提出了一种分布式鲁棒优化方法来解决大规模清洁能源接入电网所引发的系统鲁棒性和经济性协调问题。该模型涵盖了风能、太阳能、水力发电以及火力发电等多种能源，旨在构建一个包含这些不同来源电力供应的最佳潮流分布鲁棒动态模型。 为了更准确地描述风光不确定性，本段落采用了分布式鲁棒优化的方法，并将这种不确定性表示为含有概率信息的模糊不确定集合。具体来说，通过以风能和太阳能预测误差的经验分布为中心点、Wasserstein距离作为半径来构造一个Wasserstein球体，从而有效地捕捉这些可再生能源的波动性。 模型的目标是在满足风光预测误差位于所定义的模糊不确定性集内极端概率分布的情况下，最小化整个系统的运行成本。通过这种方法的应用，能够更好地应对新能源接入电网带来的挑战，并提升电力系统在面对不确定性和变化时的整体性能和经济效率。