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1.1 主要难点-分布鲁棒优化
1.2 程序求解步骤-主子问题迭代 部分结果
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本程序主要对《基于场景聚类的主动配电网分布鲁棒综合优化》-高海淑的方法复现#xff0c;应用到综合能源电热微网方向#xff0c;采用拉丁超立方抽样对不同…目录 主要内容
1.1 主要难点-分布鲁棒优化
1.2 程序求解步骤-主子问题迭代 部分结果
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本程序主要对《基于场景聚类的主动配电网分布鲁棒综合优化》-高海淑的方法复现应用到综合能源电热微网方向采用拉丁超立方抽样对不同场景进行处理然后采用K-means聚类算法对场景聚类分析应用该聚类分析数据采用分布鲁棒优化场景分布的概率置信区间由1-范数和∞-范数约束分两阶段对电热综合能源模型进行优化求解得到不同场景下的优化结果。 下面对模型主要功能点进行分析。
1.1 主要难点-分布鲁棒优化
该模型分布鲁棒模型目标的紧凑形式如下 不同场景的概率分布满足如下集合这里是经过推导得出来的具体详见原文这篇文章该部分分析还算分布鲁棒中比较清楚的很多文献直接就不明不白得出结论看的一头雾水 但是该集合非线性需要进行线性化处理得到如下的线性化集合 该部分对应的代码如下
%不确定约束
constraints[constraints,sum(psppsd)theta1];
constraints[constraints,psppsdthetaw];
constraints[constraints,sigmapsigmad1];
constraints[constraints,0pspsigmap*theta1];
constraints[constraints,0psdsigmad*theta1];
constraints[constraints,psps0psdpsp];1.2 程序求解步骤-主子问题迭代
将模型分解为主问题与子问题采用CCG 算法分阶段迭代求解具体迭代求解示意图如下 主程序MAIN代码列示主子问题两部分循环迭代具体代码如下
ps0[22.7; 15.6; 38.05; 23.65]./100;%场景概率
psps0;
alfa10.99;alfaw0.99;N5000;
theta14/N/2*log(2*4/(1-alfa1));%公式46-47
thetaw1/N/2*log(2*4/(1-alfaw));
tn24;%时序性参数
Pgmax300;ru50;rd50;%微燃机最大出力爬坡约束 原pgmax100
Sch400;Pchmax0.2*Sch;ee00.5*Sch;socmax0.9;socmin0.1;
eta0.95;%储能充放电效率
cg1.7;%MTG运行成本
cq0.62;%弃风弃光成本
ccn0.3*7/100;%储能老化成本 原/1000
cqt0.25;%启停成本
d2h1.2;%电热比
yitagl0.9;%电锅炉
UBinf;
LB-inf;
for k1:4
% while UB-LB1MP427;%主问题求解LBobj_mp;%得到LBLB1(k)LB;SP427;%子问题求解UBmin([UB,UB1]);%更新UBUB2(k)UB;
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