随着可再生能源的快速发展，风光发电的不确定性成为影响电力系统调度的重要因素。为了解决这一问题，本文将介绍一个基于MATLAB的随机优化程序，旨在实现运行成本最低的同时，兼顾风光发电的不确定性。
一、背景与目标
本程序旨在利用场景集进行随机机组组合优化调度。在考虑风光发电的不确定性条件下，旨在寻找在满足电力需求的同时，实现运行成本最低的调度策略。最终目标是得到风-光-常规机组的调度结果。
二、程序概述
1. 场景集的缩减方法：
– 采用k-means聚类生成不同概率的典型场景。k-means聚类是一种无监督学习方法，通过将数据划分为不同的簇，以生成具有代表性的场景。
– 利用场景树算法生成不同概率的风光预测误差集。场景树算法是一种动态生成场景的方法，可以根据历史数据和预测误差动态生成场景的概率分布。
2. 算例：
本程序针对IEEE 30节点系统进行验证，在该系统中，分别在节点20和24加入了风电场和光伏电站。
三、随机优化模型构建
在随机优化模型中，考虑了电力系统的运行成本、风光发电的不确定性以及机组的运行约束。具体的数学模型涉及风电、光伏发电出力预测与实际值的偏差，以及机组的最优调度决策。
四、场景缩减与优化调度
1. 场景缩减：
– 采用k-means聚类生成不同概率的典型场景，生成大量具有代表性的场景。
– 通过场景树算法生成不同概率的风光预测误差集，从而更准确地反映风光发电的不确定性。
2. 优化调度策略：
– 在随机优化过程中，综合考虑电力需求、运行成本、风光发电的不确定性以及机组的运行约束。
– 利用MATLAB的优化工具箱进行求解，得到满足电力需求且运行成本最低的调度策略。
五、结果分析
通过实际算例验证了该程序的正确性。程序结果包含详细的注释，提供了相应的数学模型参考文献。该程序结果正确，且具有较高的实用价值。
六、结论
本文介绍了一个基于MATLAB的随机优化程序，该程序考虑了风光发电的不确定性，实现了运行成本最低的同时，兼顾电力需求。该程序具有较高的实用价值，是学习随机优化和场景缩减以及机组组合的良好选择。
