
两阶段鲁棒优化:考虑寿命损耗的微网电池储能容量优化配置与KKTCCG算法的实现(
包括风电、光伏、燃气轮机及MATLAB代码实践)
在微网系统中,电源和储能的容量配置是一个复杂但至关重要的任务。尤其是在考虑电池的寿命损
耗时,这个问题变得更加棘手。今天,我们就来聊聊如何通过两阶段鲁棒优化方法,结合KKT条件和CCG算法
,来解决这个问题。
首先,我们需要明确的是,微网中的电源包括风电、光伏、燃气轮机以及储能系统。这些电源的容量
配置不仅要满足日常的电力需求,还要考虑到各种不确定性因素,比如天气变化导致的发电量波动。这里,
我们采用两阶段鲁棒优化方法,第一阶段主要决策储能、风电、光伏的容量,第二阶段则规划这些电源的实
际出力变量。
让我们先来看一段MATLAB代码,这段代码使用YALMIP和CPLEX作为优化工具,实现了第一阶段的基
本框架:
```matlab
% 定义决策变量
wind_capacity = sdpvar(1,1);
solar_capacity = sdpvar(1,1);
storage_capacity = sdpvar(1,1);
% 定义目标函数
objective = cost_wind * wind_capacity + cost_solar * solar_capacity + cost_storage *
storage_capacity;
% 定义约束条件
constraints = [wind_capacity >= 0, solar_capacity >= 0, storage_capacity >= 0];
constraints = [constraints, wind_capacity + solar_capacity + storage_capacity <= tot
al_capacity];
% 优化问题求解
optimize(constraints, objective);
```
在这段代码中,我们首先定义了风电、光伏和储能的容量作为决策变量,然后构建了目标函数和约
束条件。目标函数是最小化总成本,而约束条件确保了各电源的容量不超过总容量限制。
接下来,我们进入第二阶段,这里我们需要规划各电源的实际出力。这个阶段的挑战在于处理不确
定性,我们通过鲁棒优化来应对这一点。下面是一个简化的第二阶段代码示例:
```matlab
% 定义第二阶段决策变量