面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略(matlab代码)

简介: 面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略(matlab代码)

1主要内容

该程序复现《面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略》,具体摘要内容见下图,程序主要分为两大模块,第一部分是灾前预防代码,该部分采用两阶段优化算法,以移动储能配置成本和负荷削减成本作为目标函数,考虑光伏出力的不确定性,采用大M和列和约束生成算法(CC&G);第二部分是灾后恢复代码,该部分未采用两阶段鲁棒,采用混合二阶锥规划算法进行优化,可求解得到最优负荷削减和设备出力方案。该程序采用gurobi作为求解器,kkt条件采用matlab函数直接求解,程序注释清晰。(该程序在网上比较流行,但是还是存在几个问题,下面和大家一一讨论)

  • 灾前预防阶段
灾前预防采用CCG算法,运行一下程序得到的结果如下:

为了更加清晰看到CC&G算法收敛情况以及不确定变量的取值情况,补充一下两个结果图。

通过上述两个结果图看出,程序是两次即完全收敛,第二个图是不确定性分布式光伏出力(仅考虑5个时刻),从图中能够看到光伏除第一个时间点受鲁棒保守度限制为下限外,其他时刻均为上限,而目标为储能配置和负荷削减成本,这样的结果和常理不符,光伏出力越小应该成本会越高,为了进一步验证程序问题,将光伏设置到下限值。

从预布局成本结果来看,该目标值更大了,结合如下目标能够看出,光伏作为不确定变量,应该极大提升整体成本,从而给出最鲁棒的结果,通过该结果给运营商作为参考,检验最恶劣情况下的成本是否在接受范围。

但是通过这次测试,发现优化方向反了,导致结果不对,程序超低价分享给大家进一步研究,可以改变不确定度再检验一下,该种情况的具体问题可以通过检验对偶性来分析,我会抽空再做一个介绍。
  • 灾后恢复阶段
灾后恢复由于变量数量比较多,运行时间比较长,matlab程序里面内置了选项,可以选择直接通过历史数据来形成结果图(如果不选历史数据,采用运行的方式,程序代码必须 改动一下才能运行成功,根据电脑配置运行时间存在差异,基本在十个小时左右)。

2部分代码

% 两阶段鲁棒优化问题,考虑移动储能预配置
%% 清理内存空间
clc
clear
close all
warning off
%
% 随机生成初始场景it_max=5;%最大迭代次数
P_PV = zeros(5,it_max+1);
P_PV(:,1) = [120 240 360 360 180]'/10000;
P_PV0 = [120 240 360 360 180]/1000;     % 光伏预测出力,MW
tau = 0.45;                             % 不确定度
mpc = IEEE33;                           % 配电网参数
SB = mpc.baseMVA;                       % 基准功率,MW
%% 迭代求解两阶段鲁棒优化问题
LB=zeros(1,it_max);
UB=zeros(1,it_max);
e=zeros(1,it_max);
for it=1:it_max
    yalmip('
clear
')
    [alpha_ME , alpha_ij , LB(it)]=Master_Problem(P_PV(:,1:it),it);
    [P_PV(:,it+1),UB(it)]=Sub_Problem(alpha_ME , alpha_ij);
    if it>1
        UB(it)=min(UB(it-1:it));
    end
    e(it)=abs(UB(it)-LB(it))/UB(it);
    if abs(e(it))<1e-5
        LB(it+1:it_max) = LB(it);
        UB(it+1:it_max) = UB(it);
        break
    end
end
%% 输出结果
disp('
***************************两阶段鲁棒优化结果(考虑移动储能预配置)***************************
')
disp(['
断开的支路:
',num2str(find(~alpha_ij)'
)])disp(['移动储能预配置节点:',num2str(find(alpha_ME)')])
Cpre = value(UB(it));
disp(['
预布局成本:
' , num2str(Cpre) , '
'])
mpc = IEEE33;                           % 配电网参数
O_L0 = mpc.branch(:,1:2);               % 支路集合
O_L0(alpha_ij == 0,:)=[];
O_DG = [2 9 29 6 25 13 18 20 24 33];    % DG节点集合,1-5为DEG,6-10为PV
O_PV = O_DG(6:10);                      % PV节点集合
figure
%节点的位置
node_location=[(1:14)'
,
2
*ones(
14
,
1
);(
15
:
18
)
',2.5*ones(4,1);(2:5)'
,ones(
4
,
1
);(
3
:
5
)
',4*ones(3,1);(6:13)'
,
3
*ones(
8
,
1
)];for k=1:length(O_L0)
    m = [node_location(O_L0(k,1),1),node_location(O_L0(k,2),1)];
    n = [node_location(O_L0(k,1),2),node_location(O_L0(k,2),2)];
    plot(m , n , 'k-' , 'LineWidth' , 1)
    hold on
end
axis off
title('两阶段鲁棒优化的移动储能预配置与配电网重构结果');
essential_user = [3 4 6 10 11 15 17 19 24 26 28 33];
ordinary_user = setdiff(1:33,essential_user);
h0 = scatter(node_location(essential_user,1) , node_location(essential_user,2) , 'ko' ,'filled' , 'LineWidth' , 1 );
h1 = scatter(node_location(ordinary_user,1) , node_location(ordinary_user,2) , 'ko' , 'LineWidth' , 1);
h2 = scatter(node_location(O_DG(1:5),1) , node_location(O_DG(1:5),2) , 'r*' , 'SizeData' , 50 , 'LineWidth' , 1);
h3 = scatter(node_location(O_PV,1) , node_location(O_PV,2) , 'rsquare' , 'SizeData' , 50 , 'LineWidth' , 1);
h4 = scatter(node_location(alpha_ME == 1,1) , node_location(alpha_ME == 1,2) , 'r^' , 'SizeData' , 50 , 'LineWidth' , 1);
legend([h0 h1 h2 h3 h4],{'重要用户' , '非重要用户' , 'DEG节点' , 'PV节点' , '移动储能预配置节点'})
figure;
plot(UB-LB,'b-','LineWidth',1.5)
xlabel('迭代次数');
ylabel('UB-LB');
figure;
plot(P_PV0'/SB,'b-','LineWidth',1.5);
hold on
plot(P_PV0'
/SB-P_PV
0
'/SB*tau,'
k-
','
LineWidth
',1.5);
plot(P_PV(:,3),'
r--
','
LineWidth
',1.5);
legend('
上限
','
下限
','
结果
');
xlabel('
时间
');
ylabel('
功率
');
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