虚拟电厂日前鲁棒优化调度MATLAB实现及经济分析

资源摘要信息:"MATLAB代码：计及源-荷双重不确定性的虚拟电厂日前鲁棒优化调度" 本资源主要聚焦于虚拟电厂（VPP）的日前鲁棒优化调度问题，特别是在源（发电侧）和荷（用电侧）存在双重不确定性时的调度策略。该问题的研究对于提高虚拟电厂的运营效率、确保电力系统的稳定性和经济效益具有重要意义。资源中提供了相关的MATLAB代码，实现了对虚拟电厂日前经济调度的鲁棒优化模型，并且参考了学术论文《含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略_杨甲甲》中关于鲁棒模型的化简求解部分，以及论文《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》中燃气轮机和储能系统的模型。 知识点详细解析： 1. 虚拟电厂（Virtual Power Plant, VPP）：虚拟电厂是一种通过先进的信息通信技术和自动化控制技术整合分布式能源资源（如风力发电、光伏发电、储能设备以及需求侧资源）的虚拟发电实体。VPP能够实现对这些资源的有效管理和优化调度，从而在电网中发挥类似于传统电厂的功能。 2. 微网调度（Microgrid Dispatch）：微网是一种小型的电力网络，它拥有独立的发电和储能装置，可以在必要时与主电网相连或独立运行。微网调度涉及到管理微网内的发电、储能及负荷，确保微网的可靠性和经济性。 3. 鲁棒调度（Robust Scheduling）：鲁棒调度是一种面对系统参数不确定性时，能够保持一定性能水平的调度策略。在电力系统中，由于可再生能源发电（如风力、太阳能）的随机性和负荷需求的波动性，传统调度方法可能难以适应这些不确定性。鲁棒调度方法通过考虑不确定因素对系统运行的影响，能够在不确定性存在时仍保持调度方案的可行性和最优性。 4. 源荷不确定性（Source-load Uncertainty）：在电力系统中，源指的是发电侧，荷指的是用电侧。源荷不确定性是指发电侧（如光伏发电量的波动）和用电侧（如用户负荷需求的变化）的不确定性和不可预测性，这会对电力系统的运行和调度带来挑战。 5. 日前经济调度（Day-ahead Economic Dispatch）：这是一种电力系统调度计划，它在实际的运行日之前进行，根据预测的负荷和发电情况制定发电计划，以达到成本最小化的目的。日前调度需要考虑到发电成本、电力市场的电价、发电机组的运行限制等因素。 6. MATLAB仿真平台：MATLAB是一个广泛应用于工程计算、数据分析和图形可视化领域的高性能语言和交互式环境。在电力系统仿真中，MATLAB不仅可以进行数学建模、算法开发，还能利用其强大的工具箱（如Optimization Toolbox和Simulink）进行复杂系统仿真。 7. CPLEX求解器：CPLEX是一个高效率的数学规划求解器，能够解决线性规划、整数规划、二次规划等优化问题。在电力系统的优化调度中，CPLEX可以作为强大的后端计算工具，提供准确的优化结果。 8. 具体实施方法：资源中提供的MATLAB代码，采用鲁棒优化方法处理源荷双重不确定性，构建了虚拟电厂鲁棒优化调度模型。通过设置鲁棒系数来调节多重不确定性结果，并且化简求解过程。优化算法用于确定虚拟电厂在每个时间段内的燃气轮机出力、购电量、售电量和储能充放电功率等关键参数。 9. 参考文献：资源中提到了两篇重要的参考文献，分别是《含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略_杨甲甲》和《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》。这两篇文献为研究提供了理论基础和模型参考，对于理解虚拟电厂鲁棒优化调度问题和代码实现有极大的帮助。 在实际应用中，这种鲁棒优化调度模型能够帮助虚拟电厂有效应对不确定性因素，提高电力系统的稳定性和经济性，具有较高的研究价值和应用前景。