【不确定性研究】基于信息间隙决策理论的综合能源系统优化调度研究【改进粒子群优化算法求解】（Matlab代码实现)

2023-07-11 39

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简介： 【不确定性研究】基于信息间隙决策理论的综合能源系统优化调度研究【改进粒子群优化算法求解】（Matlab代码实现)

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

电-气综合能源系统的运行面临多种不确定性因素，包括可再生能源波动、负荷需求变化、系统设备故障等都会对IEGS 的安全稳定运行产生影响。近年来，国内外也有一部分研究针对电-气综合能源系统优化调度中的不确定性，主流的是采用随机优化和鲁棒优化的方式进行决策。文献[35-37]单独考虑可再生能源出力不确定性展开论述。文献[35]利用动态场景方法刻画新能源出力不确定性，计及温控负荷调节能力等约束，研究新能源消纳对配电网的影响。文献[36]将分布式鲁棒优化方法应用到电-气互联系统的经济调度中，建立了基于数据驱动下的两阶段优化调度模型。文献[37]考虑风电出力不确定性和碳排放约束的影响，分析气价波动和风电预测误差对电-气互联系统优化调度的影响。

文献[38-40]同时考虑源荷双重不确定性对电-气综合能源系统调度带来的风险。文献[38]提出一种考虑双重不确定性的电-气互联综合能源系统随机规划模型，利用矩不确定分布鲁棒优化方法进行求解，结果表明考虑不确定性后的模型运行成本有所增加，但降低了系统的风险。文献[39]针对区域综合能源系统由不确定性导致的供需失衡等问题，建立了计及风电、负荷不确定性和天然气系统约束的区域综合能源系统多目标优化调度模型，探讨系统自我调节、有功削减、无功调节和电转气等方案对系统的影响。文献[40]计及风电出力和电负荷的不确定性，建立了电-气互联系统鲁棒优化调度模型，并利用改进的交替方向乘子算法对电力子系统和天然气子系统进行分解计算。

由于技术手段的限制，风电场对风电的预测存在很大偏差，而且出于保密的考虑，调度者也无法得到准确完整的风电数据，在竞争型电力市场的背景下，负荷需求量会根据天气状况、突发事件等产生大幅度波动，信息收集方在这方面的认知能力也存在局限性，传统解决不确定性的方法无法应对这些新的变化4。信息间隙决策理论是处理含不确定参数调度决策问题的一种新的重要的数学方法。为了准确衡量不确定因素对电-气综合能源系统的影响，本文针对如何应对风电、负荷不确定性，提高系统稳定性和经济性的问题，提出采用信息间隙决策理论处理不确定性。其特点是根据预设目标的好坏，其影响可分为消极和积极两个方面，它们分别对应了决策者在面对风险时所采取的两种相反的价值取向:一种认为不确定参数的存在将对目标期望产生负面影响;另一种则认为不确定参数将对目标期望产生正面影响。