电力系统自调度的Wasserstein距离鲁棒优化及ADMM算法应用

资源摘要信息: "基于Wasserstein距离的电力系统自调度分布鲁棒优化程序，采用了ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）算法。该程序主要使用Matlab作为开发环境，并且借助了yalmip工具箱以及mosek或cplex求解器进行求解。程序设计了Wasserstein分布鲁棒优化（Distributionally Robust Optimization, DRO）模型用于解决电力系统自调度问题，同时也提供了与ADMM算法的对比分析，以展示不同算法在处理此类问题上的优势和特点。 Wasserstein距离是一种度量两个概率分布之间差异的方法，它基于两个分布的形状差异，而非仅仅依赖于它们的矩。在电力系统自调度分布鲁棒优化中，Wasserstein距离用于表征对未来不确定性的建模，特别是在能源需求和供应波动较大的情形下，可以构建一个更加鲁棒的调度策略。 ADMM算法是解决分布式优化问题的一种有效算法，它通过交替地最小化全局一致性目标函数和局部代理函数来工作。在自调度问题中，ADMM可以被用来分解原本复杂的优化问题，并以迭代的方式逐步求解，从而获得问题的最优解或是可行解。 使用Matlab和yalmip工具箱构建优化模型具有易于编程和调试的优点。yalmip是一个用于Matlab的优化建模工具，能够快速地建立和求解线性、二次、半定和非线性规划问题。借助yalmip可以方便地在Matlab环境中实现模型的数学表示，从而利用mosek或cplex等求解器强大的数值计算能力来得到问题的解。 mosek和cplex是目前业界领先的商业优化求解器，它们提供了高效的算法来处理大规模的线性规划、二次规划、混合整数规划等问题。在电力系统优化问题中，它们的使用可以有效地处理复杂的约束条件，以找到最优或近似最优的调度方案。 整个程序的结构设计合理，各个子函数的作用明确，通过readme.md文件提供详细的介绍和函数说明，用户可以方便地了解整个程序的工作流程和使用方法。这对于希望研究和应用Wasserstein距离在电力系统优化调度方面的人士，或是对ADMM算法在实际问题中应用感兴趣的开发者来说，具有很高的参考价值。" 知识点说明: 1. Wasserstein距离及其在优化问题中的应用 - Wasserstein距离定义与特性 - 在不确定性建模中的应用 - 与传统鲁棒优化方法的区别和优势 2. 分布鲁棒优化（DRO）模型 - 分布鲁棒优化的概念与重要性 - 模型构建方法和求解过程 3. ADMM算法的原理与应用 - ADMM算法的数学基础和求解机制 - 在电力系统优化问题中的应用实例 4. Matlab编程及yalmip工具箱使用 - Matlab在科学计算中的地位和作用 - yalmip工具箱的功能和使用方法 5. 商业优化求解器mosek与cplex - mosek和cplex的主要功能和特点 - 在优化问题求解中的应用案例 6. 程序结构设计与文档化 - 代码的组织结构和函数分离 - 通过readme.md文件提供的文档化信息 以上知识点详细解释了标题中提到的各个概念，以及这些概念如何在电力系统自调度优化问题中得到应用。此外，描述中提及的程序环境设置、工具箱和求解器的使用，以及算法对比分析的重要性，都为理解和实施电力系统优化问题提供了丰富的理论和实践基础。