【代码分享】考虑灵活性的数据中心微网两阶段鲁棒规划方法

程序名称：考虑灵活性的数据中心微网两阶段鲁棒规划方法

实现平台：matlab-yalmip-gurobi/cplex

代码简介：在数据中心微网的规划中，微网内部的可再生能源、负荷的不确定性与数据中心自身的批处理负载比例是影响规划结果的重要因素。文章首先建立了微网内燃气轮机，储能设备与光伏机组的规划与运行模型，将不确定信息以箱型不确定集的形式表示，然后建立了燃气轮机，储能设备，光伏电站，数据中心的功率模型与运行成本模型，并用min-max-min结构的两阶段鲁棒规划模型进行表示，基于列约束生成算法(column-and-constraint generation， CCG)与强对偶理论，将主问题与子问题迭代求解，从而得到原问题的最优解。并在不确定变量可变范围与不同补偿价格对应批处理负载比例变化的情况下，逐一求出系统对应的最优规划成本。最终通过仿真分析验证了所建模型和求解算法的有效性，相比于传统的数据中心微网规划，所提出的模型可为不同风险偏好的数据中心运营商提供最经济的微网设备容量配置与数据中心用户补偿价格，以使其规划成本最低。完美复现，超极品代码！！！附有参考文献。

针对含数据中心的微网规划问题，本文基于两阶段鲁棒规划方法建立了考虑数据中心灵活性的微网规划模型，该模型的主问题求解了系统的规划问题，子问题针对运行问题找到使得运行成本最大的最恶劣场景，并将解代入主问题中进行迭代以求得最优解，通过补偿价格与批处理负载比例的关系，依次计算不同补偿价格下系统的最优规划成本，并得到在数据中心微网运营商能接受的不确定性参数波动范围下(鲁棒波动偏差与保守性参数)，最优的补偿价格与相应的规划方案。模型计算结果表明：

1. 所提出的模型充分考虑了光伏电站与数据中心微网内部常规负荷与数据中心负荷存在的不确定性，通过求解文中所提的两阶段鲁棒规划模型，在特定的鲁棒参数下可以计算出最恶劣场景对应的规划方案，使得系统总规划成本在可接受的系统参数波动下最小；

2. 本文分析了鲁棒参数中保守性参数与最大波动偏差发生变化的情况下，对应数据中心的最优补偿价格，有利于微网运营商根据历史数据与风险需求，设计相应的数据中心补偿价格与制定更具经济性的规划计划，在经济性与安全性之间达成平衡；

3. 在引入灵活性评价指标后，通过提高对数据中心用户的补偿价格，可以显著提升微网的运行灵活性，且向上与向下灵活性裕度均随着补偿价格的提高而提高。

注意：如果用gurobi求解器进行求解，无法识别求解器设置的属性名'gurobi.NonConvex'，因为Yalmip自带的sdpsettings函数中，gurobi的参数中没有NonConvex这一项，需要我们手动添加。步骤可以参考

Yalmip + Gurobi使用进阶(一)——求解器参数设置 - 知乎 (zhihu.com)

参考文献：《考虑灵活性的数据中心微网两阶段鲁棒规划方法》

代码获取方式：

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