微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法文章复现——附代码

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摘要：

两阶段鲁棒优化模型：

求解方法：

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摘要：

构建了微网两阶段鲁棒调度模型，建立了min-max-min 结构的两阶段鲁棒优化模型，可得到最恶劣场景下运行成本最低的调度方案。模型中考虑了储能、需求侧负荷及可控分布式电源等的运行约束和协调控制，并引入了不确定性调节参数，可灵活调整调度方案的保守性。基于列约束生成算法和强对偶理论，可将原问题分解为具有混合整数线性特征的主问题和子问题进行交替求解，从而得到原问题的最优解。最终通过仿真分析验证了所建模型和求解算法的有效性，具体内容可自行查阅，程序基于MATLAB yalmip调用CPLEX实现求解，整体复现效果良好，由于无法获得原始数据，结果与原文有些许差别，不影响结果的正确性。

全部代码及相关参考论文获取方法见文末！！！

参考文档：《微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法》

仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX

两阶段鲁棒优化模型：

微电网的运行目标为日运行成本最小化，如式(18)所示，所需满足的约束条件包括式(2)、式(4)—(9)及式(12)—(16)。

当不考虑光伏出力和负荷功率的不确定性时，可得到上述微电网经济调度问题的确定性优化模型，其紧凑形式可表述为

求解方法：

针对上述两阶段鲁棒优化模型，本文采用列约束生成算法(C&CG)进行求解。类似于 Benders分解算法，C&CG 算法也通过将原问题分解为主问题和子问题进行交替求解的形式得到原问题的最优解。两者的区别在于 C&CG 算法在求解主问题的过程中不断引入和子问题相关的变量和约束，可以获得更加紧凑的原目标函数值下界，从而有效降低迭代次数。

出图效果：