分布式鲁棒优化在电力系统中的应用:基于Wasserstein距离的风光不确定性建模与MATLAB仿真

上传者: uppTzrldNJ | 上传时间: 2025-08-17 15:58:54 | 文件大小: 317KB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文探讨了分布式鲁棒优化(DRO)在处理电力系统中风光发电不确定性的问题。文中介绍了利用Wasserstein距离构建模糊不确定集的方法,通过MATLAB、Yalmip和Cplex进行仿真,实现了含风、光、水、火多种能源的分布鲁棒动态最优潮流模型。该模型能够在满足风光预测误差服从模糊不确定集内的极端概率分布情况下,最小化运行费用,从而提高系统的鲁棒性和经济性。 适合人群:从事电力系统研究、优化算法开发的研究人员和技术人员,以及对分布式鲁棒优化感兴趣的学者。 使用场景及目标:适用于需要处理风光发电不确定性的电力系统优化场景,目标是提升系统的鲁棒性和经济性,确保大规模清洁能源接入电网后的稳定运行。 其他说明:文中提供了详细的代码示例,展示了如何定义变量、构建模糊不确定集、设置目标函数和约束条件,并最终求解模型。此外,还讨论了选择合适的Wasserstein距离半径的重要性及其对模型性能的影响。

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