内容概要：本文介绍了如何使用Matlab和Yalmip工具箱构建含风电的电力系统调度模型，以应对源荷不确定性。文章详细讲解了模型中涉及的各种电力组件（如储能、风光机组、火电机组和水电机组）的变量定义及其约束条件。此外，还探讨了目标函数的构建，包括运行成本、弃风弃光成本和碳成本，并阐述了如何通过模糊机会约束处理风光出力的不确定性。最后，文章展示了如何使用Cplex或Gurobi求解器求解该优化问题，并提供了详细的代码示例和结果可视化方法。 适合人群：从事电力系统调度的研究人员和技术人员，熟悉Matlab编程环境并对优化算法有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决含风电电力系统调度中源荷不确定性问题的实际工程应用。主要目标是在确保系统安全的前提下，降低运行成本，减少弃风弃光现象，并优化碳排放管理。 其他说明：文章不仅提供了完整的代码实现，还深入解析了各个模块的功能和实现细节，便于读者理解和扩展。

在可再生能源大规模接入电力系统的背景下，为了利用不同能源互补特性解决电力系统弃风、弃光的问题，建立风电、光伏发电、凝汽式火电机组、热电机组、燃气轮机、联合循环燃气轮机、梯级水电和抽水储能机组的模型，在此基础上，考虑风电和光伏发电出力的不确定和水、热、电能量平衡，建立基于机会约束目标规划的风-光-水-气-火-储联合优化调度模型。为了提高模型求解效率，利用基于采样的机会约束条件确定性转化方法将机会约束条件转化为混合整数约束条件。算例验证了所提模型的有效性。将所提调度模型与现行火电机组“以热定电”、梯级水电“以水定电”的模式进行对比，结果表明所提协调调度模型能够利用不同机组之间的互补特性提高电力系统运行的灵活性，从而提高可再生能源的消纳能力，降低系统运行成本。

针对机会阵雷达方向图综合的不确定问题,提出了一种基于模糊机会约束规划的方向图综合规划模型。该模型基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及激励状态的不确定性,将参与方向图综合时激励打开的天线数目看做一个梯形模糊变量,用以描述综合时的复杂不确定环境。随后,将规划模型转化为清晰等价形式,再结合遗传算法和灰关联综合评价法则设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型。以一维任意非均匀线阵为例,对主瓣宽度和最大副瓣电平进行了优化。仿真表明:优化后结果的可信性高于置信水平,验证了该算法的有效性。

大规模风电并网是实现电力低碳环保发展的必然趋势，而风电与负荷的随机波动性对系统的影响不容忽视。提出一种考虑模糊机会约束的低碳型经济调度模型，同时计及源荷两侧不确定性对含风电电力系统低碳调度的影响。将阶梯型的碳交易成本引入目标函数中，旨在降低系统碳排放量，提高系统风电消纳量。针对风电并网后系统的不确定因素，引入模糊机会约束，将确定性约束松弛为含有模糊变量的系统约束，利用梯形模糊参数将其清晰化处理，并通过CPLEX对模型进行求解。算例分析表明所提模型可有效提高风电消纳水平以及降低碳排放。

基于粒子群算法的随机和模糊混合机会约束规划研究.pdf

提出一类混合机会约束规划模型, 该模型同时含有模糊和随机参数。运用随机模拟与模糊模拟 相结合的技术, 给出了求解该机会约束规划模型的遗传算法。 通过对生产过程最优化决策的典型问题进 行分析建模和数值求解, 说明了该模型和算法的合理性和有效性。

最优化是人们在工程技术、科学研究和经济管理的诸多领域中经常遇到的问题，结构设计要在满足强度要求等条件下使所用材料的总重量最轻；资源分配要使各用户利用有限资源产生的总效益最大；安排运输方案要在满足物资需求和装载条件下使运输总费用最低；编制生产计划要按照产品工艺流程和顾客需求，尽量降低人力、设备、原材料等成本使总利润最高，可以预料，随着科学技术尤其是计算机技术的不断发展，以及数学理论与方法向各门学科和各个应用领域的更广泛、更深入的渗透，在即将到来的2l世纪信息时代，最优化理论和技术必将在社会的诸多方面起着越来越大的作用。

序贯蒙特卡洛matlab代码联合机会约束程序的顺序凸近似：蒙特卡洛方法 介绍 这是针对联合机会约束问题的顺序凸逼近算法的Matlab实现。 它包括条件风险值（CVaR）和风险值的顺序凸近似值（迭代dc）之间的比较。 使用代码 使用Matlab直接运行example_run.m 。 您可能希望看到下面的结果图： 文件说明： example_run.m ：正在运行的文件，首先打开 main_function.m ：包括生成样本，应用cvar近似，epsilon近似和dc近似，返回特定设置的结果 gensample.m ：为所有随机变量生成正态分布 obj_fun.m ：目标函数 quantile.m ：约束的quantile.m位数 opt_cvar.m, opt_dc.m, opt_eps.m ：针对cvar的优化，一步直流逼近，ε逼近 con_fun_cvar.m, con_fun_dc.m, con_fun_eps.m ：cvar的约束，一步直流近似，ε近似 lincave.m ：凹函数的线性近似 引文 @article{hong2011sequential, title={Sequ

大多数随机MPC可以分为两类：第一组是基于分析方法（机会约束）的MPC，这些方法基于指数成本的期望值求解OCP，但受到概率约束，通常在预测状态下。 第二组是基于随机场景的场景（基于场景），它们解决了确定数量的不确定性随机实现（也称为场景）的OCP。 这些文件包含基本的随机预测控制仿真器，用于带有加性扰动的多变量线性系统。 干扰具有高斯概率分布并且可以有界。 总共有两个模拟器：基于状态机会约束的MPC模拟器； 另一种基于实现干扰的场景。 另外，对于每个控制器，都有基于两个弹簧系统实现的示例文件。 ****************************************************** *************** 请在开始使用它之前，阅读文件“ readme.txt” ************************************************

综合能源系统是未来能源利用的发展趋势，其中电力系统和天然气系统的联系最为紧密，但随机因素的增加也给综合能源系统的安全稳定运行带来了挑战。针对电-气互联综合能源系统的最优潮流问题，考虑风电场出力的随机性以及电力负荷、天然气负荷的随机性，建立其机会约束规划模型，并采用基于半不变量法和内点法的启发式算法进行求解。采用修改的IEEE 30节点电力网络与比利时20节点天然气网络构建电-气互联综合能源系统，分析比较了不同置信度水平和不同波动性情形下系统运行状态以及运行成本的变化，并与确定性情形对比，结果表明机会约束规划模型有助于提高电-气互联综合能源系统运行的安全性。