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é…�网两阶段é²�棒优化调度模å�‹ 关键è¯�两阶段é²�棒优化CCG算法储能 仿真算例采用33节点采用matlabyalmipcplex编写两阶段模å�‹é‡‡ç”¨CCG算法求解。 模å�‹ä¸­ä¸€é˜¶æ®µå�˜é‡�主è¦�包括01å�˜é‡�å’Œæ— åŠŸä¼˜åŒ–å�˜é‡�æ ¸å¿ƒå�˜é‡�主è¦�存在äº�äºŒé˜¶æ®µå› æ­¤åœ¨å� åŠ äºŒé˜¶æ®µå�˜é‡�优化过程中更容易得到最优解所以有é™�次迭代å�³å¾—到收敛的结æ�œã€‚ 模å�‹ä»¥ç½‘æ�Ÿä¸ºç›®æ ‡åŒ…括功ç�‡å¹³è¡¡ã€�网络潮æµ�ã€�电å�‹ç”µæµ�ã€�è“„ç”µæ± å‡ºåŠ›ä»¥å�Šæ— 功设备出力等约æ�Ÿã€‚ 该程åº�主è¦�是å¤�ç�°ã€Šä¸¤é˜¶æ®µé²�棒优化的主动é…�电网动æ€�æ— åŠŸä¼˜åŒ–ã€‹-ç†Šå£®å£®å…·ä½“æ–‡ç« å†…å®¹å�¯è‡ªè¡Œä¸‹è½½äº†è§£ã€‚最近在折腾é…�电网两阶段é²�棒优化的代ç �å®�ç�°å�‘ç�°è¿™ä¸ªæ–¹å�‘挺有æ„�æ€�çš„ã€‚ä»Šå¤©å’±ä»¬å°±å” å” æ€�么用MATLABYALMIPæ��个动æ€�æ— åŠŸä¼˜åŒ–æ¨¡å�‹ç‰¹åˆ«æ˜¯æ¶‰å�Šåˆ°CCG算法和储能系统调度的那些门é�“ã€‚å…ˆè¯´æ ¸å¿ƒæ€�路两阶段模å�‹æŠŠå†³ç­–å�˜é‡�分æˆ�ç�°åœ¨å¿…é¡»æ‹�æ�¿çš„和等会儿è§�招拆招的。一阶段主è¦�是离散决策比如电容器的投切状æ€�å’Œæ— åŠŸè¡¥å�¿è£…置的设定值二阶段则是应对最æ�¶åŠ£åœºæ™¯çš„储能出力调整。这ç§�拆解方å¼�让程åº�å®�ç�°æ—¶ç‰¹åˆ«é€‚å�ˆç”¨CCG列ä¸�约æ�Ÿç”Ÿæˆ�算法æ�¥è¿­ä»£æ±‚解。这里有个关键点è¦�注æ„�——二阶段å�˜é‡�的维度往往远大äº�一阶段。举个代ç �里的例å­�% 一阶段å�˜é‡� u_cb binvar(33, T, full); % 电容器投切状æ€� Q_c sdpvar(33, T, full); % æ— åŠŸè¡¥å�¿é‡� % 二阶段å�˜é‡� P_bat sdpvar(Nb, T, full); % è“„ç”µæ± å‡ºåŠ› I sdpvar(33, T, full); % 支路电æµ�è¿�行时会å�‘ç�°äºŒé˜¶æ®µå�˜é‡�ä¸ªæ•°é€šå¸¸æ˜¯å‡ ä½•çº§å¢�长。好在CCG算法通过主-å­�问题交替求解æ¯�次迭代å�ªæ·»åŠ 最æ�¶åŠ£åœºæ™¯å¯¹åº”的约æ�Ÿæ‰€ä»¥å¾€å¾€è¿­ä»£ä¸ªå��æ�¥æ¬¡å°±èƒ½æ”¶æ•›æ¯”ä¼ ç»Ÿæ–¹æ³•çœ�事得多。约æ�Ÿæ�¡ä»¶çš„建模是é‡�头æˆ�。拿电å�‹ç”µæµ�约æ�Ÿæ�¥è¯´YALMIP的矩阵æ“�作能让代ç �ä¿�æŒ�简æ´�% 电å�‹çº¦æ�Ÿ Constraints [Constraints, V_min V, V V_max]; % 二阶锥形å¼�çš„æ½®æµ�约æ�Ÿ for t1:T for k1:33 Constraints [Constraints, norm([2*I(k,t); V(k,t)-1]) V(k,t)1]; end }这里用二阶锥æ�¾å¼›å¤„ç�†é��凸的潮æµ�方程既能ä¿�è¯�计算效ç�‡å�ˆä¸�失精度。å®�际调试时å�‘ç�°è¿™ç§�处ç�†æ–¹å¼�对33节点系统æ�¥è¯´å®Œå…¨å¤Ÿç”¨ä¸�会出ç�°æ˜�显的电å�‹è¶Šç•Œã€‚é…�网两阶段é²�棒优化调度模å�‹ 关键è¯�两阶段é²�棒优化CCG算法储能 仿真算例采用33节点采用matlabyalmipcplex编写两阶段模å�‹é‡‡ç”¨CCG算法求解。 模å�‹ä¸­ä¸€é˜¶æ®µå�˜é‡�主è¦�包括01å�˜é‡�å’Œæ— åŠŸä¼˜åŒ–å�˜é‡�æ ¸å¿ƒå�˜é‡�主è¦�存在äº�äºŒé˜¶æ®µå› æ­¤åœ¨å� åŠ äºŒé˜¶æ®µå�˜é‡�优化过程中更容易得到最优解所以有é™�次迭代å�³å¾—到收敛的结æ�œã€‚ 模å�‹ä»¥ç½‘æ�Ÿä¸ºç›®æ ‡åŒ…括功ç�‡å¹³è¡¡ã€�网络潮æµ�ã€�电å�‹ç”µæµ�ã€�è“„ç”µæ± å‡ºåŠ›ä»¥å�Šæ— 功设备出力等约æ�Ÿã€‚ 该程åº�主è¦�是å¤�ç�°ã€Šä¸¤é˜¶æ®µé²�棒优化的主动é…�电网动æ€�æ— åŠŸä¼˜åŒ–ã€‹-ç†Šå£®å£®å…·ä½“æ–‡ç« å†…å®¹å�¯è‡ªè¡Œä¸‹è½½äº†è§£ã€‚储能约æ�Ÿçš„建模è¦�特别注æ„�时间耦å�ˆç‰¹æ€§ã€‚è“„ç”µæ± çš„SOCè�·ç”µçŠ¶æ€�需è¦�跨时段关è�”% 储能状æ€�方程 for t2:T SOC(:,t) SOC(:,t-

P_bat(:,t-

*eta*dt/E_max; end这里有个å�‘充放电效ç�‡eta的处ç�†è¦�带方å�‘判断。早期版本直æ�¥ç”¨ç»�对值处ç�†å¯¼è‡´ç»“æ�œå¼‚常å��æ�¥æ”¹æˆ�带符å�·çš„å�˜é‡�æ‰�解决。CCG算法的å®�ç�°æ¡†æ�¶å¤§è‡´åˆ†ä¸‰æ­¥èµ°åˆ�始化最æ�¶åŠ£åœºæ™¯ä¸»é—®é¢˜æ±‚解最优决策å­�问题找新的æ�¶åŠ£åœºæ™¯ç›´åˆ°ä¸»/å­�é—®é¢˜ç›®æ ‡å€¼å·®è·�å°�äº�阈值。代ç �骨æ�¶é•¿è¿™æ ·while gap epsilon % 主问题求解 optimize(MP_Constraints, obj_MP); % æ›´æ–°å­�问题å�‚æ•° P_hat value(P_bat); % å­�问题求解 optimize(SP_Constraints, -obj_SP); % 计算gap gap abs(obj_MP_value - obj_SP_value); % æ·»åŠ æ–°çº¦æ�Ÿåˆ°ä¸»é—®é¢˜ MP_Constraints [MP_Constraints, new_cut]; endå®�际跑案例时å�‘ç�°å‰�3次迭代就能解决90%的优化空间å��é�¢è¿­ä»£æ›´å¤šæ˜¯ç²¾ç»†è°ƒæ•´ã€‚这也å�°è¯�了å�Ÿæ–‡è¯´çš„有é™�次迭代收敛的特点。最å��è¯´è¯´ç›®æ ‡å‡½æ•°â€”â€”ç½‘æ�Ÿæœ€å°�化。在代ç �里体ç�°ä¸ºæ”¯è·¯ç”µæµ�的平方和obj sum(sum(r.*I.^

); % r为支路电阻但�注�YALMIP处�二次项时需�转�为二阶锥形��则CPLEX�能报�凸错误。测试时对比过直�求解MIQCP和SOCP两�形��者速度能快3�左�。跑完33节点算例�电�分布�显改善网���了

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7%。有æ„�æ€�çš„æ˜¯è“„ç”µæ± å‡ºåŠ›å‘ˆç�°æ˜�显的削峰填谷特å¾�在负è�·é«˜å³°æ—¶æ®µæ”¾ç”µå� 比达到73%。ä¸�过也å�‘ç�°å½“å�¯å†�生能æº�渗é€�ç�‡è¶…过40%æ—¶é²�棒优化结æ�œä¼šè¶‹äº�ä¿�守这时候å�¯èƒ½éœ€è¦�调整ä¸�确定集的å�‚数设置。整个代ç �å®�ç�°ä¸‹æ�¥æœ€å¤§çš„收è�·æ˜¯é²�棒优化中的ä¿�守性其å®�是个å�Œåˆƒå‰‘。如何在安全性和ç»�æµ�性之间找平衡å�¯èƒ½æ¯”算法本身更有挑战。下次准备试试结å�ˆæ•°æ�®é©±åŠ¨çš„模糊集建模看能ä¸�能在ä¸�过分ä¿�守的å‰�æ��下æ��å�‡ä¼˜åŒ–效æ�œã€‚

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