基于两阶段鲁棒优化算法的多微网联合调度及容量配置
摘要:本文基于两阶段鲁棒优化算法,研究了多微网的联合调度和容量配置问题。通过对微网中包含
的风电、光伏、燃气轮机以及储能等单元的配置容量进行优化,以及对微网的联合调度策略进行优化
,实现了微网的高效运行和能源的最优利用。
关键词:多微网;优化调度;容量配置;两阶段鲁棒
1. 引言
随着能源需求的增长和环境问题的加剧,微网作为一种新型的能源系统,受到了广泛的关注。微网能
够将分散的可再生能源和传统能源进行灵活地集成和调度,实现供需匹配和能源的高效利用。然而,
微网中的多种能源单元之间存在着复杂的相互作用关系,需要进行联合调度和容量配置,才能实现微
网的高效运行。
2. 研究内容
本文主要研究了一个微网在不同场景下的能源调度和容量配置问题。微网的聚合单元包括风电、光伏
、燃气轮机以及储能等单元,考虑了不确定性因素,并采用了两阶段鲁棒优化算法进行优化。
2.1. 首先,我们采用两阶段鲁棒优化算法对微网中各个能源单元的配置容量进行优化。一阶段主要
决策储能、风电、光伏以及燃气轮机等单元的配置容量,根据投资成本和折现率等参数,计算
出各个单元容量的上限,以及一个目标函数的下界。
2.2. 接着,我们进行二阶段的优化,对多微网的联合调度策略进行优化。通过考虑各个微网之间的
相互影响和协调,求解各个微网的实际调度策略,实现能源的高效调度和供需平衡。
2.3. 最后,我们得到了微网的电源容量配置结果以及各个机组的出力等信息。通过仿真实验,验证
了该算法在不同场景下的有效性和可行性。
3. 系统框架与模型
本文所提出的系统框架包括三个部分:MP、MP2 和 SP。
3.1. MP 部分是整个系统的初始求解过程,根据风光出力和电价等参数,计算出各个能源单元的功率
以及相应的运维成本和购售电成本。根据投资成本和折现率,确定各个能源单元容量的上限,
并计算出一个目标函数的下界。
3.2. MP2 部分是 MP 的迭代过程,根据上一次迭代得到的结果,重新计算各个单元的功率和运维成
本等。根据新的参数,重新计算各个能源单元容量的上限,并得到一个新的目标函数的下界。