【核心完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度

 目录

01 基本信息

02 主要内容

2.1 风光储联合发电系统模型

2.2 阶梯碳交易模型

2.3 分布鲁棒机会约束

2.4 N-1 网络安全约束

03 部分代码

04 运行结果

场景1：

场景2：

场景3：

场景4：

场景5：

场景6：

下载链接

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01 基本信息

摘要：该程序复现文献《考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度》全部算例，该程序特点是电力调度方面知识点覆盖面很全，包含电力系统方向的诸多热点：分布鲁棒、机会约束、条件风险价值、阶梯碳交易、风光储联合、N-1故障等，每个点都可以扩充为一个专题研究，该程序集成了一系列知识点，方便大家学习研究。

该程序基于IEEE39节点系统，针对新能源出力不确定性，实现考虑N-1安全准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度。通过均值-方差模糊集刻画风光波动，以机会约束松绑功率平衡、CVaR量化极端风险，分时段设置风险参数ε；融入碳阶梯交易机制与风光储联合调度，结合LTDF动态校验N-1安全约束。程序以最小化系统总运行成本为目标，兼顾经济性、低碳性与供电可靠性，通过Gurobi求解器验证模型有效性，为高新能源渗透率电网调度提供技术支撑。

程序运行环境：matlab2020+版本，注释清晰，效果好！

数据：数据包括39节点数据，光伏、风电出力数据等，数据未完全按照文献设置，运行结果数据趋势和文献一致。

02 主要内容

2.1 风光储联合发电系统模型

目标函数：

程序以系统运行成本最小化为目标函数，主要包括火电机组发电成本、启/停成本、正负备用成本、弃风弃光成本、储能折旧成本和碳阶梯交易成本。

约束条件：

      系统功率平衡约束

      直流潮流与线路传输容量约束约束

      启/停机成本约束

      火电机组出力约束

      火电机组爬坡约束

      火电机组最小启/停时间约束

      风电、光伏机组出力约束

      等。

2.2 阶梯碳交易模型

碳交易模型是程序编写中的突出难点，其核心包含碳排放配额与成本模型两大模块，二者的耦合性与非线性特性显著增加了实现复杂度。

碳排放配额需动态关联火电机组实时出力、启停状态及免费配额系数，既要精准匹配不同时段的机组运行特性，又要随调度方案动态更新，避免配额计算与实际排放脱节。

成本模型因阶梯式奖惩机制呈强非线性，超配额惩罚与节余奖励的多阶梯划分需通过二进制变量与大M约束实现线性化转化，还需处理正负侧阶梯的互斥逻辑，同时需与机会约束、N-1安全校验等模块协同，避免约束冲突导致模型不可解，对变量定义与约束设计的精细化程度要求极高。

2.3 分布鲁棒机会约束

通过定义对偶变量（beta、v、s等），结合新能源出力的均值-方差模糊集参数，将概率性功率平衡约束转化为可求解的确定性约束。核心实现文献公式，包括CVaR风险度量约束（控制极端场景损失）、二阶锥约束及均值边界约束，以应对风光不确定性，在保证高置信度供电的同时，允许小概率功率不平衡。

二阶锥约束维度与符号需严格匹配文献公式，易因变量维度错误导致约束失效；模糊集均值/方差上下界设置需精准，过宽会使模型保守，过窄则无法覆盖实际波动；对偶变量非负约束与逻辑关联复杂，易与其他约束冲突，导致模型不可解或结果失真。

2.4 N-1 网络安全约束

N-1网络安全约束部分核心是保障单条线路故障后电网仍安全运行。代码先通过自定义函数，基于支路首末节点、电抗参数计算潮流转移因子（LTDF）；再定义支路潮流变量，建立基态直流潮流约束，结合LTDF推导关键线路（13-14）故障后的潮流分布；最后添加故障后潮流上下限约束，确保剩余线路潮流不超负荷最大值。该部分需精准实现LTDF计算与故障潮流推导，核心目标是避免线路过载导致电网崩溃。

该部分为算例6部分，通过迭代实现网络安全约束。

03 部分代码

% 8.1 结果图    figure;    plot(1:T, Load_forecast, 'k-', 'LineWidth', 2); hold on;    plot(1:T, Pw_forecast, 'b-', 'LineWidth', 2);    plot(1:T, Ppv_forecast, 'r-', 'LineWidth', 2);    plot(1:T, Pw_forecast + Ppv_forecast, 'g--', 'LineWidth', 2);    legend('负荷预测', '风电预测', '光伏预测', '新能源总预测', 'Location', 'northeast');    title('负荷和新能源出力预测值', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');    xlabel('时间 (h)'); ylabel('功率 (MW)');    grid on;    xlim([1,24]);    % 8.2 优化调度结果图    figure;    area(1:T, Pg_opt', 'LineWidth', 0.5); hold on;    plot(1:T, Load_forecast, 'k-', 'LineWidth', 3);    plot(1:T, Pw_forecast - Pw_cur_opt, 'b--', 'LineWidth', 2);    plot(1:T, Ppv_forecast - Ppv_cur_opt, 'r--', 'LineWidth', 2);    plot(1:T, P_dis_opt - P_ch_opt, 'm-.', 'LineWidth', 2);    legend('火电机组1', '火电机组2', '火电机组3', '火电机组4', '火电机组5', ...           '火电机组6', '火电机组7', '火电机组8', '火电机组9', '火电机组10', ...           '负荷需求', '风电实际', '光伏实际', '储能净出力', ...           'Location', 'eastoutside', 'NumColumns', 2);    title('优化调度结果', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');    xlabel('时间 (h)'); ylabel('功率 (MW)');    grid on;    xlim([1,24]);    % 8.3 储能设备充放电柱状图（文献图7）    figure;    bar_data = [P_ch_opt; -P_dis_opt]'; % 充电为正，放电为负    bar(1:T, bar_data, 'stacked');    hold on;    plot(1:T, S_opt, 'k-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 4);    legend('充电功率', '放电功率', 'SOC', 'Location', 'northeast');    title('储能设备充放电状态', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');    xlabel('时间 (h)'); ylabel('功率 (MW) / 容量 (MWh)');    grid on;    xlim([1,24]);    % 8.4 成本构成分析    figure;    costs = [cost_gen_val, cost_start_stop_val, cost_curtailment_val, ...             cost_reserve_val, cost_storage_val, cost_carbon_val];    labels = {'火电成本', '启停成本', '弃电成本', '备用成本', '储能成本', '碳交易成本'};    pie(costs, labels);    title('系统运行成本构成 (万元)', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold');    % sgtitle('考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold');    % 支路潮流迭代    figure;    lineStyles = {'-', '--', ':', '-.'};  % 线形集合    nStyles = length(lineStyles);    for i = 1:k        styleIdx = mod(i-1, nStyles) + 1;        label = sprintf('第%d次迭代', i);        y_data = squeeze(P_branchc(i,5,:));  % 若结果为1×1×n，转换后为1×n（行向量）        % 或用 y_data = P_branchc(i,5,:)(:);  % 转换为n×1（列向量），不影响绘图        plot(abs(y_data), ['b' lineStyles{styleIdx}], ...             'LineWidth', 1, ...             'DisplayName', label);        hold on;    end    % plot(P_branch_max.*ones(1,24),'r--');    legend('Location', 'best');    grid on;      %% ========================== 9. 结果显示 ==========================    fprintf('\n=== 优化结果汇总 ===\n');    fprintf('总运行成本: %.3f 万元\n', total_cost);    fprintf('火电成本: %.3f 万元\n', cost_gen_val);    fprintf('启停成本: %.3f 万元\n', cost_start_stop_val);    fprintf('弃风弃光成本: %.3f 万元\n', cost_curtailment_val);    fprintf('备用成本: %.3f 万元\n', cost_reserve_val);    fprintf('储能折旧成本: %.3f 万元\n', cost_storage_val);    fprintf('碳交易成本: %.3f 万元\n', cost_carbon_val);    fprintf('实际碳排放量: %.2f t\n', E_actual);    fprintf('总弃风弃光量: %.2f MW\n', curtail_total);

04 运行结果

场景6全部包含上述设置，即所有都是√。

场景1：

场景2：

场景3：

场景4：

场景5：

场景6：

编者注

完整的算例复现是对调试有着苛刻的要求，比单独实现单一方法困难得多，要得到和文献一样的数据结果就要需要花费大量的时间调参，从而体现出每种场景算法的特点，虽然实现困难，但是对于学习研究而言，吃透了这一套程序，就能够更深的了解更多知识点，也方便直接用于自己论文算例对比。

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