考虑安全约束的虚拟电厂双层优化调度

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简介：
本研究探讨了在保障电力系统安全运行的前提下，针对虚拟电厂的运营进行双层优化调度策略的设计与分析。随着分布式电源接入电网的比例不断提高，其发电的随机性和间歇性对电力系统的安全稳定运行构成了威胁。虚拟电厂（VPP）为有效解决这一问题提供了新的思路。风电等可再生能源的发电量及电价具有不确定性，如何在不确定环境下提高VPP调度灵活性成为研究热点。针对电价预测精度高且误差分布较为规律的特点，采用随机规划法来处理电价的不确定性；对于风电等可再生能源出力难以准确用概率分布描述的情况，则使用鲁棒优化方法进行处理。在此基础上建立了VPP经济调度模型作为上层模型，并进一步考虑电网的安全约束条件建立下层安全调度模型，最终形成了包含两部分的VPP优化调度框架。通过对改进后的IEEE 33节点系统及由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成的虚拟电厂进行算例分析，验证了所提模型的有效性和可行性。

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考虑安全约束的虚拟电厂双层优化调度

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本研究探讨了在保障电力系统安全运行的前提下，针对虚拟电厂的运营进行双层优化调度策略的设计与分析。随着分布式电源接入电网的比例不断提高，其发电的随机性和间歇性对电力系统的安全稳定运行构成了威胁。虚拟电厂（VPP）为有效解决这一问题提供了新的思路。风电等可再生能源的发电量及电价具有不确定性，如何在不确定环境下提高VPP调度灵活性成为研究热点。针对电价预测精度高且误差分布较为规律的特点，采用随机规划法来处理电价的不确定性；对于风电等可再生能源出力难以准确用概率分布描述的情况，则使用鲁棒优化方法进行处理。在此基础上建立了VPP经济调度模型作为上层模型，并进一步考虑电网的安全约束条件建立下层安全调度模型，最终形成了包含两部分的VPP优化调度框架。通过对改进后的IEEE 33节点系统及由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成的虚拟电厂进行算例分析，验证了所提模型的有效性和可行性。

基于安全考量的虚拟电厂在配电网中的优化调度博弈模型

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本研究构建了一个基于安全考虑的虚拟电厂在配电网中进行优化调度的博弈模型，旨在提高电力系统的可靠性和经济性。通过模拟多方参与者的决策过程，该模型能够有效平衡供需关系，并增强系统抵御风险的能力。以往的虚拟电厂（VPP）优化调度模型主要关注经济性目标，在这种情况下得到的最佳调度方案通常未能满足配电网的安全需求，导致线路过载或节点电压超出限制等问题，从而影响电力系统的稳定运行。为了同时考虑VPP的经济效益和配电网的安全保障，本段落提出了一种基于非合作博弈理论的VPP优化调度模型，并运用随机规划方法来应对风能、太阳能等可再生能源及电价波动带来的不确定性因素。通过选取某城市城北变电站八引线配电网作为具体案例，对比分析了在不同模型下（即传统的VPP优化调度方案、单独考虑安全性约束的配电网模型以及非合作博弈框架下的综合策略）所获得的结果。研究发现，在采用非合作方式博弈时，无论是对于虚拟电厂还是配电网络而言，都会倾向于采取一种更为谨慎的操作模式——减少各发电单元的实际输出功率，确保VPP能够在实现较高收益的同时保证了整个电力分配系统的稳定性和安全性要求。这一研究成果证明了提出的非合作博弈模型在协调经济效益与电网安全之间矛盾的有效性及合理性。

基于MATLAB的虚拟电厂微网日前随机优化调度：考虑源-荷双重不确定性关键词：虚拟电厂，微网，随机优化，随机调度，源-荷双重不确定性

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本文利用MATLAB开发了一种针对虚拟电厂中微网日前调度的随机优化模型，特别关注电源和负荷的不确定性因素，旨在提高系统的运行效率与稳定性。本段落介绍了一段MATLAB代码，该代码用于考虑源-荷双重不确定性的虚拟电厂微网日前随机优化调度。关键词包括：虚拟电厂、微网、随机优化、随机调度、源-荷双重不确定性以及虚拟电厂调度。参考文献为《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》，其中的燃气轮机和储能部分模型与本段落代码一致，且所采用的随机优化算法也相同。仿真平台使用了MATLAB+CPLEX进行实现。该段代码的主要功能是构建一个虚拟电厂或微网单元的日前优化调度模型，并考虑光伏出力和负荷功率的双重不确定性因素。通过应用随机规划法处理这些不确定变量，建立了一个有效的虚拟电厂随机优化调度模型。具体而言，在基于蒙特卡洛算法生成预测中的光伏及负荷曲线场景后，利用快速概率距离削减法对场景进行简化，最终保留5个主要场景以供后续分析使用。随后采用随机调度方法针对多个选定的场景下的虚拟电厂调度策略进行了优化处理，并取得了良好的程序实现效果。每一行代码都配有详细的注释说明，便于阅读和理解整个模型的设计思路与算法流程。

考虑电转气协调的含碳捕集和垃圾焚烧虚拟电厂优化调度MATLAB程序

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本MATLAB程序旨在优化含有碳捕集与垃圾焚烧发电的虚拟电厂运行，通过协调电转气技术，提高能源利用效率及灵活性。为了促进多能源互补及推动能源低碳化发展，本段落提出了一种计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度模型。该模型通过引入碳捕集电厂、电转气技术和燃气机组之间的协同利用框架，使得从碳捕集中获得的二氧化碳可以作为电转气过程中的原料生成天然气，并供应给燃气发电单元使用；同时，联合调度机制能够转移碳捕捉和烟气处理过程中产生的能耗负荷，以平衡可再生能源（如风电和光伏）的波动性。这有助于间接地将这些能源调节为可控状态并灵活利用。由于所构建的优化模型具有高维度非线性的特性，求解过程较为复杂，本段落设计了一种新型反余切复合微分进化算法来解决这一问题。通过仿真结果验证了该方法的有效性：不仅能够实现削峰填谷的效果以改善电力供需平衡，还能提高可再生能源的接纳能力，并且可以有效降低虚拟电厂的成本和碳排放量。

考虑电转气协调的含碳捕集和垃圾焚烧虚拟电厂优化调度方案.zip

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本研究探讨了一种结合碳捕集技术与垃圾焚烧发电的虚拟电厂优化调度策略，着重于电力到气体能量转换技术的应用及其在提高能源系统灵活性和可持续性方面的潜力。 MATLAB代码：计及电转气协同的含碳捕集与垃圾焚烧虚拟电厂优化调度关键词包括：碳捕集、虚拟电厂、需求响应、优化调度、电转气协同调度。本段落的主要内容是关于一个包含电转气协同和碳捕集以及垃圾焚烧的虚拟电厂优化调度问题。基本框架是以碳捕集电厂为中心，通过与电转气系统及燃气机组相结合的方式进行能源利用。在此过程中，从碳捕集中获得的CO2可以作为电转气系统的原料，生成的天然气则供应给燃气机组使用；同时联合调度将碳捕集能耗和烟气处理能耗进行负荷转移以平抑可再生能源波动，使风电/光伏得以间接调用并灵活应用。代码采用非智能算法求解方式完成优化任务。由于本段落问题复杂度高，难以通过智能算法有效解决，因此选择使用yalmip+cplex作为求解工具来实现目标调度方案。

基于能源区块链的虚拟电厂双阶段鲁棒优化调度

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本研究提出了一种基于能源区块链技术的虚拟电厂双阶段鲁棒优化调度方案，旨在提高分布式能源系统的灵活性与经济效益。通过智能合约自动执行交易和结算流程，确保资源高效利用及供需平衡，增强系统对不确定性的适应能力。随着可再生能源电力接入比例的增加，电力系统的架构、控制方式及运行模式开始发生变化。将区块链技术引入能源互联网系统中，形成能源区块链网络，有助于解决信息安全等问题。在虚拟电厂（VPP）调度运行机制中应用区块链技术，并针对包含新能源参与的电力系统模型提出了实用拜占庭容错算法共识机制，以实现适合于VPP的下半中心化的两阶段鲁棒优化调度模型。这一过程保留了VPP控制中心的作用。第一阶段求解预调度方案；第二阶段则利用区块链获取历史数据并建立风电出力不确定集合来制定调控策略。该不确定性集能够排除部分极端情况，从而减少模型保守性。在优化过程中，通过采用区块链共识机制的验证功能避免恶意节点篡改信息，增强了系统的容错能力。仿真算例证明了所提出方法的有效性。

基于MATLAB的虚拟电厂日前鲁棒优化调度：考虑源-荷双重不确定性的影响关键词：虚拟电厂，微网调度，鲁棒调度，源荷不确定性，日前经济

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本文提出了一种基于MATLAB的虚拟电厂日前鲁棒优化调度方法，该方法旨在有效应对电源与负荷的双重不确定性，以实现日前经济效益的最大化。本段落介绍了一段MATLAB代码，该代码用于虚拟电厂的日前鲁棒优化调度模型开发，考虑了电源出力（特别是光伏）和负荷功率的双重不确定性因素。参考文献《含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略_杨甲甲》中的鲁棒模型化简求解部分以及《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》，代码构建了一个经济调度模型，并采用了鲁棒优化方法来处理不确定变量，通过设置鲁棒系数调节多重不确定性结果。该程序在MATLAB和CPLEX仿真平台上实现，每一行代码都配有注释以方便理解。主要内容包括： - 虚拟电厂或微网单元的日前鲁棒经济调度模型构建。 - 光伏出力与负荷功率双重不确定性的考虑方式。 - 鲁棒优化方法的应用及其在目标函数和约束条件中的体现。 - 通过调整鲁棒系数来控制多重不确定性影响。程序化简过程清晰，实现效果良好。

考虑需求响应的电网安全优化调度模型

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本研究提出了一种新的电网调度策略，结合了需求响应机制来优化电力分配并提高整体系统安全性。该模型旨在有效应对供需波动，确保能源供应稳定与高效。本段落提出了一种计及需求响应的电力系统安全优化调度模型，旨在改进传统的发电日前调度方案。该模型基于峰谷分时电价机制建立激励补偿措施，鼓励用户参与需求侧资源管理，从而显著改善“削峰填谷”的效果。此外，为了合理配置电网运行备用容量，并确保电网的安全性，在所提出的模型中考虑了期望停电损失的因素。通过在IEEE 24节点系统上的算例分析验证了该模型的有效性：相较于传统方法，在保持一定可靠性水平的同时，本方案能够降低电力系统的运营成本，从而实现经济和安全的市场环境下运行。

MATLAB代码：含源-荷双重不确定性的虚拟电厂/微网日前随机优化调度关键词：虚拟电厂/微网随机优化随机调度双重不确定性

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本文提出了一种基于MATLAB的算法，针对虚拟电厂或微网进行日前随机优化调度，特别考虑了源-荷双重不确定性的复杂情况。关键词包括虚拟电厂、微网、随机优化和随机调度。 MATLAB代码：虚拟电厂/微网日前随机优化调度模型关键词：虚拟电厂/微网、随机优化、随机调度、源-荷双重不确定性、虚拟电厂调度参考文档：《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》中燃气轮机和储能部分的模型，以及该文档中的随机优化算法。仿真平台：MATLAB+CPLEX 主要内容：代码实现了一个考虑光伏出力与负荷功率双重不确定性的虚拟电厂或微网单元日前优化调度模型。通过采用随机规划法处理不确定性变量，构建了虚拟电厂的随机优化调度模型。具体来说，首先利用蒙特卡洛算法生成预测的光伏和负荷曲线场景，并使用快概率距离快速削减方法将场景数量减少到5个；接着应用随机调度的方法，在多个场景下对虚拟电厂进行调度策略优化。程序运行效果良好，每一行代码均配有注释说明。