考虑风光负荷不确定性的微电网两阶段鲁棒优化模型：投资和运营成本分析及CCG算法在Matlab+Yamlip+CPLEX中的应用

简介：
本文提出了一种基于两阶段鲁棒优化的投资与运营策略，用于应对微电网中风光负荷的不确定性。通过结合协同校正生成(CCG)算法，并采用MATLAB、YALMIP和CPLEX工具进行实现，旨在最小化投资及运行成本，增强系统的经济性和灵活性。 本段落提出了一种基于风光负荷不确定性的微电网两阶段鲁棒优化模型，并综合考虑了投资与运行成本。该模型首先定义了一个第一阶段目标函数为微电网的投资成本的容量配置问题，随后在第二阶段中引入一个以减少微电网运营费用为目标的成本最小化框架。 研究采用了一种名为CCG（Column-and-Constraint Generation）算法来求解上述优化模型，并且对包含非线性项的部分进行了必要的线性化处理。整个计算过程利用了MATLAB、YAMILP和CPLEX这三个软件工具进行编程实现，这些程序代码能够有效地解决微电网容量配置问题并提供相应的决策支持。 核心关键词包括：微电网；两阶段鲁棒优化；容量配置模型；CCG算法；线性化处理；MATLAB；Yamilp；CPLEX。