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含不确定性因素的输配电网互补优化Matlab代码

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简介:
这段Matlab代码用于实现含有不确定性的输电和配电网络之间的互补优化。它能够有效处理电力系统的复杂性和不确定性,旨在提高整体能源分配效率及可靠性。 随着随机可再生能源的增加,对运营灵活性的需求也在增长以应对不平衡的情况。现有的灵活性采购方案设想了供电系统运营商(TSO)能够访问配电系统运营商(DSO)级别的灵活资源,并且反之亦然,但这两个实体之间的协调仍然是一个活跃的研究领域。我们考虑两个交易市场:日前市场和实时市场,并提出一种日前市场的协调方法,称为互补模型,用于共享灵活资源。所提出的协调方法是通过优化TSO和DSO之间物理接口处的价格及容量限制(即所谓的“协调变量”)来实现的。对于给定这些变量值的情况下,DSO会预先确认其在日前市场上的参与,并且通过限制数量投标的方式保证系统约束条件满足,即锥形规划所建模的条件将被遵守。为了追求计算可行性,我们采用了多段Benders分解方法对模型进行分解处理。相关开源代码可在压缩包中找到。

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  • Matlab
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    这段Matlab代码用于实现含有不确定性的输电和配电网络之间的互补优化。它能够有效处理电力系统的复杂性和不确定性,旨在提高整体能源分配效率及可靠性。 随着随机可再生能源的增加,对运营灵活性的需求也在增长以应对不平衡的情况。现有的灵活性采购方案设想了供电系统运营商(TSO)能够访问配电系统运营商(DSO)级别的灵活资源,并且反之亦然,但这两个实体之间的协调仍然是一个活跃的研究领域。我们考虑两个交易市场:日前市场和实时市场,并提出一种日前市场的协调方法,称为互补模型,用于共享灵活资源。所提出的协调方法是通过优化TSO和DSO之间物理接口处的价格及容量限制(即所谓的“协调变量”)来实现的。对于给定这些变量值的情况下,DSO会预先确认其在日前市场上的参与,并且通过限制数量投标的方式保证系统约束条件满足,即锥形规划所建模的条件将被遵守。为了追求计算可行性,我们采用了多段Benders分解方法对模型进行分解处理。相关开源代码可在压缩包中找到。
  • 力系统鲁棒调度.pdf
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    本文探讨了在包含风力发电不确定性的条件下,电力系统的鲁棒优化调度方法,旨在提高系统的稳定性和效率。 本段落主要探讨了风电不确定性的电力系统鲁棒优化调度问题。随着国家对可再生能源发电的重视,风力发电技术正在迅速发展。作为一种成熟的可再生能源发电方式,风力发电具有一定的随机性和间歇性,难以准确预测其输出功率。这种不确定性给电力系统的经济调度带来了重大挑战,如何最大化利用风电资源并减少其波动对系统的影响是需要解决的关键问题。 在以往的研究中,国内外专家们已经深入研究了含风电不确定性的调度问题。一些文献采用概率密度函数和场景法来建模不确定性,但随着场景数量的增加计算复杂度显著提升;另一些则使用模糊方法处理不确定性,但这要求有丰富的实践经验以确定隶属函数。此外,还有许多成果是通过应用概率分析等手段取得。 本段落在综合研究了各种不确定性的理论与技术优缺点后提出了一种新的鲁棒优化调度模型,并利用自动发电控制(AGC)响应来应对风电输出力的波动,保持电力系统的稳定运行和供电可靠性。 文章的核心内容在于建立了考虑风电不确定性因素影响下的电力系统鲁棒优化调度模型。该模型通过预测区间对风电输出进行规划,增强了电力系统的抗扰能力。具体来说,在此模型中作者提出了一种基于AGC响应机制来处理风电波动的鲁棒性方法,能够及时监控和调整风力发电的变化以维持整个电网的安全运行。 研究结果表明,所提出的调度方案可以有效应对风电功率变化带来的挑战,并提高电力系统的供电可靠性。此外,该策略还能应用于其他不确定性的场景中提升系统性能。 本段落的研究不仅为电力供应公司提供了新的解决方案来管理可再生能源的不确定性风险,还能够帮助研究人员进一步探索和改进相关技术以增强电网稳定性与效率。
  • 预测综合能源调度方法.rar
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    本研究提出了一种考虑预测不确定性的综合能源系统调度优化方法,旨在提高系统的灵活性和经济性。通过模拟实际运行场景中的变量波动,该方法能有效降低运营成本并增强可再生能源利用率。 大规模风电并网是实现电力低碳环保发展的必然趋势,但风力发电与负荷的随机波动性对系统稳定性的影响不容忽视。为此提出了一种考虑模糊机会约束的低碳型经济调度模型,以应对源荷两侧不确定性对含风电系统的挑战,并通过该模型优化电力系统的碳排放量和提高风电消纳能力。 在目标函数中引入阶梯式的碳交易成本机制,旨在减少整个系统的碳足迹同时增加风能的吸收。针对并网后系统中的不确定因素,我们采用了模糊机会约束的概念,将确定性的限制条件转化为含有模糊变量的灵活性更强的新约束,并使用梯形模糊参数对这些新出现的问题进行清晰化处理。 通过CPLEX软件工具对该模型进行了求解验证,结果表明该调度策略可以有效提高风电接纳水平并降低碳排放量。
  • MATLAB源-荷双重虚拟厂/微日前随机调度 关键词:虚拟厂/微 随机 随机调度 双重
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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。
  • 考虑区域综合能源系统双层置规划模型
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    本研究提出一种考虑多种不确定性因素影响的区域综合能源系统双层优化配置规划模型,旨在提升系统的灵活性与经济性。 为了应对综合能源系统规划运行过程中面临的负荷预测误差、可再生能源波动及购能价格变动的不确定性问题,本段落构建了一种基于粒子群优化与区间线性规划相结合的双层优化模型,旨在解决包含不确定性的综合能源系统的规划难题。通过引入评估指标来衡量该系统参与需求响应项目的潜力,并详细分析了其在电网削峰填谷和应对购能价格变化方面的优势。算例结果不仅证明了所提出的模型的有效性和可行性,还强调了天然气市场价格波动及电力负荷的变动对能源服务公司收益区间的影响。通过优化配置各类储能设备,该模型能够提高整体能源利用率,并降低系统运营收入的不确定性。
  • 自抗扰控制技术:估算与方法
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    自抗扰控制技术是一种先进的控制系统设计方法,专注于实时估计和补偿系统中的不确定性和外部干扰,以提高系统的稳定性和性能。 韩京清教授的《自抗扰控制技术:估计补偿不确定因素的控制技术》详细介绍了如何通过估计并补偿系统中的不确定性来实现有效的控制系统设计。这本书深入探讨了自抗扰控制器(ADRC)的设计原理及其在各种工程应用中的实际效果,是学习和研究现代控制理论的重要参考文献之一。
  • MATLAB贝叶斯.zip
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    本资源提供基于MATLAB的贝叶斯不确定性量化与优化工具包,适用于科学研究和工程应用中的数据驱动决策制定。包含算法实现及示例代码。 在MATLAB环境中,最优化和贝叶斯不确定性量化是两个重要的概念,在数据分析、机器学习及工程问题解决中有广泛应用。“matlab最优化贝叶斯不确定性量化.zip”压缩包提供了一些MATLAB源码,旨在帮助用户理解并实现这两个领域的算法。 首先讨论最优化。它指的是在MATLAB中寻找函数最小值或最大值的过程,这在科学计算和工程领域至关重要。MATLAB内置的优化工具箱包括多种求解器,如梯度下降法、牛顿法、线性规划及整数规划等。源码可能涵盖了这些算法的具体实现方法,通过阅读与运行代码可以深入了解它们的工作原理及其应用方式。 贝叶斯不确定性量化是一种统计技术,用于处理参数的不确定因素,在贝叶斯框架下将参数视为随机变量并赋予先验分布;结合观测数据后可更新为后验分布。MATLAB中的贝叶斯统计工具箱可用于相关计算。“matlab最优化贝叶斯不确定性量化.zip”压缩包中可能包括构建贝叶斯模型、使用MCMC模拟及执行贝叶斯推理等技术的源码。 “BUQO_master.zip”可能是主程序或包含具体实现子文件夹,其中代码涵盖以下内容: 1. **模型定义**:创建需要优化的目标函数或系统模型,可能涉及多元函数、约束条件和复杂的非线性结构。 2. **贝叶斯框架设定**:为参数指定先验分布(如正态分布、均匀分布),并界定观测数据的模型。 3. **后验推断计算**:通过MCMC方法(例如Metropolis-Hastings算法或Gibbs采样)模拟后验分布,以获取参数不确定性估计值。 4. **优化算法实现**:利用梯度下降、共轭梯度和L-BFGS等技术找到函数的局部最优解或全局最优点。 5. **结果可视化展示**:通过迭代轨迹、目标函数变化及后验分布图来呈现优化过程,帮助理解算法性能与模型不确定性。 学习并掌握此MATLAB源码包不仅能提升你在最优化和贝叶斯统计方面的技能,还能在参数估计、决策分析以及风险评估等实际问题中应用这些技术。对于科研人员和技术工程师而言,这是一个很有价值的学习资源。建议用户逐步阅读代码以理解每个部分的功能,并结合MATLAB的帮助文档及在线教程加深对内容的理解。
  • 基于MATLAB与YALMIP及Gurobi求解力系统机组调度(涵盖源荷
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    本研究利用MATLAB结合YALMIP和Gurobi工具,开发了针对电力系统机组调度的优化模型,特别考虑了电源和负荷的不确定性因素,以提升系统的运行效率与稳定性。 电力系统机组调度考虑了源荷两侧的不确定性求解:使用MATLAB结合YALMIP与Gurobi作为求解器的方法来处理含有风电的低碳调度问题,并引入模糊机会约束,程序包括储能、风光发电、火电机组及水电机组。该方法解决了目标函数中含有分类特征的约束和非线性约束的目标线性转化问题,并考虑了机组启停时间限制。目标函数涵盖了运行成本、弃风弃光损失以及碳排放成本。参考文献支持相关研究内容。
  • 基于MATLAB储能系统在调峰中置研究——考虑灵活供需及风场景生成关键词:储能置,调峰,风场景生成,灵活供需
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    本研究利用MATLAB探讨了储能系统的优化配置方法,着重于提高电网调峰效率,并创新性地引入风电场景生成和灵活性供需不确定性的分析,为电力系统稳定运行提供新视角。 本段落介绍了一段MATLAB代码,该代码基于《考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置》一文的内容进行复现,主要关注上层模型的实现(下层模型尚未完成)。研究重点在于利用储能系统辅助电网调峰,并解决大规模风电并网带来的挑战。文中提出了一种兼顾经济性和灵活性的储能优化配置方法,通过建立相应的数学模型来求解最优的储能配置方案。 该代码中提出的规划模型考虑了调峰需求中的不确定性因素,在保证经济效益的前提下寻求最佳解决方案。具体目标是使系统总调峰能力不足的风险降至最低,并引入基于有效容量分布的时间序列随机生产模拟技术以评估系统的灵活性性能指标,同时将因缺乏灵活性而产生的成本反馈至优化配置过程。 整个代码通过MATLAB与yalmip+cplex工具结合使用来实现上述模型的仿真分析。其核心在于全面考虑了储能系统在实际应用中的运行策略及其对电网调峰能力的影响,并以此为基础构建了一个完整的储能辅助调峰规划框架,为未来的工程实践提供了有价值的参考依据。
  • 基于自抗扰控制技术-估计与方法
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    本研究聚焦于自抗扰控制技术,深入探讨了在控制系统中有效估计和补偿不确定性的策略与方法,致力于提高系统的鲁棒性和稳定性。 本书作者韩京清所著作品是自抗扰控制领域的经典之作,值得读者反复研读。自抗扰控制器技术是在发扬PID控制技术精髓的基础上,并结合现代控制理论的成果,通过计算机仿真实验结果的归纳总结而探索出来的。这项技术不依赖于被控对象的具体模型,可以替代传统的PID控制技术,是一种新型实用的数字控制方法。