MATLAB代码：计及源-荷双重不确定性的虚拟电厂/微网日前随机优化调度 关键词：虚拟电厂/微网 随机优化 随机调度 源-荷双重不确定性 虚拟电厂调度 参考文档：《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》参考其燃气轮机、以及储能部分模型，另外随机优化算法也是和该文档一致； 仿真平台：MATLAB+CPLEX 主要内容：代码主要做的是一个虚拟电厂或者微网单元的日前优化调度模型，考虑了光伏出力和负荷功率的双重不确定性，采用随机规划法处理不确定性变量，构建了虚拟电厂随机优化调度模型。 具体来看，首先是基于蒙特卡洛算法，对预测的光伏以及负荷曲线进行场景生成，然后基于快概率距离快速消除法进行削减，直至削减至5个场景，然后采用随机调度的方法，对多场景下的虚拟电厂调度策略进行优化，程序实现效果良好一行一注释

一、程序概述

本程序基于MATLAB平台结合CPLEX求解器开发，专注于实现虚拟电厂（或微网）的日前随机优化调度，核心亮点在于计及光伏出力与负荷功率的双重不确定性。程序通过蒙特卡洛算法生成多场景样本，再利用快概率距离快速消除法将场景削减至5个代表性场景，最终基于随机规划法构建优化模型，实现虚拟电厂内多元设备的协同调度，达成运行经济性与不确定性应对能力的平衡。程序参考《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》文档中的燃气轮机、储能系统模型及随机优化算法，代码逻辑清晰且逐行注释，便于理解与复用。

二、核心技术框架与流程

程序以“不确定性处理-场景优化-调度决策”为核心逻辑链，整体技术流程可分为场景生成与削减、随机优化调度两大阶段，具体如下：

（一）第一阶段：源荷不确定性场景生成与削减

针对光伏出力和负荷功率的随机性，程序通过蒙特卡洛模拟生成大量初始场景，再通过场景削减算法筛选出少量代表性场景，在保证不确定性覆盖度的同时降低计算复杂度。

1. 场景生成：蒙特卡洛算法应用
   - 输入基础数据：以光伏出力、负荷功率的24小时预测曲线为基准，明确各时刻的预测均值。
   - 随机场景生成：基于预测均值与合理的波动范围（符合实际工程中光伏、负荷的不确定性特征），通过蒙特卡洛算法生成200个初始场景，每个场景包含24小时的光伏出力或负荷功率数据，形成多维度的不确定性样本集合。
   - 生成结果可视化：通过“负荷场景生成图”直观展示200个负荷功率场景的分布情况，横轴为时刻（0-24h），纵轴为场景序号，z轴为负荷功率值，清晰呈现不同场景下负荷功率随时间的波动差异；同理生成光伏出力场景分布图，为后续场景分析提供直观依据。
2. 场景削减：快概率距离快速消除法
   - 核心目标：将初始200个场景削减至5个，在简化计算的同时保留场景的代表性。
   - 削减逻辑：
   - 计算场景相似度：通过定义概率距离指标，量化任意两个场景间的差异程度，距离越小表示场景越相似。
   - 迭代消除冗余场景：优先删除与其他场景相似度高、代表性弱的场景，同时将被删除场景的概率合并至最相似的保留场景中，确保场景概率总和始终为1。
   - 削减结果输出：生成“场景削减图”，展示最终5个代表性场景的分布，每个场景对应明确的发生概率，为后续优化调度提供场景输入。

（二）第二阶段：虚拟电厂随机优化调度

基于削减后的5个光伏场景与5个负荷场景（共25种联合场景组合），构建包含多元设备的虚拟电厂优化调度模型，通过CPLEX求解器获取最优调度策略。

1. 调度设备与模型构建
   - 涵盖设备类型：
   - 可控电源：燃气轮机，参考《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》文档构建模型，考虑其开机成本、运行成本、出力上下限及爬坡约束，作为虚拟电厂的核心调节电源。
   - 储能系统：同样参考上述文档模型，具备充电、放电双向调节能力，考虑充放电功率限制、蓄电量上下限及充放电效率，用于平抑源荷波动、实现“峰谷套利”。
   - 不可控电源：光伏单元，出力由场景确定，作为清洁发电资源优先消纳。
   - 负荷单元：需求侧资源，其功率由场景确定，调度模型需满足负荷供电需求。
   - 优化目标：以虚拟电厂24小时调度总成本最小化为目标，成本涵盖燃气轮机运行成本、电网购电成本（若需从电网补充电量）、售电收益（若有多余电量出售给电网）等。
   - 约束条件：包括功率平衡约束（各时刻输入功率与输出功率相等）、设备运行约束（如燃气轮机出力范围、储能充放电限制）、场景一致性约束（核心调度决策在不同场景下保持鲁棒性）等。
2. 求解与结果输出
   - 求解工具：调用CPLEX求解器对构建的随机规划模型进行求解，CPLEX具备高效处理混合整数规划问题的能力，可快速获取最优解。
   - 可视化结果：
   - 聚合单元基本调度结果图：纵轴为功率值，横轴为时间（0-24h），通过不同曲线/柱状图分别展示储能充电功率、储能放电功率、负荷功率、光伏出力及燃气轮机出力，清晰呈现各设备24小时的运行状态与功率平衡关系，例如光伏出力高峰时段，燃气轮机出力降低、储能可能处于充电状态；负荷高峰时段，燃气轮机满发、储能放电补充功率。
   - 分时电价下储能优化结果图：左侧纵轴为储能充放电功率，右侧纵轴为分时电价，横轴为时间（0-24h），直观体现储能系统的“峰谷套利”策略——在电价低谷时段（如夜间），储能充电储存低成本电能；在电价高峰时段（如白天负荷高峰），储能放电替代高价购电或减少燃气轮机高成本出力，最大化经济性。

三、程序核心特点

1. 双重不确定性精准处理：同时考虑光伏出力与负荷功率的随机性，通过场景生成与削减技术，既避免单一确定性模型无法应对不确定性的缺陷，又解决了多场景模型计算复杂的问题。
2. 模型参考权威且实用：燃气轮机、储能系统模型及随机优化算法均参考《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》文档，确保模型的合理性与工程适用性，可直接为实际虚拟电厂调度提供技术支撑。
3. 结果可视化程度高：生成多类直观的图表，不仅能展示最终调度结果，还能呈现场景生成与削减过程，便于用户验证程序逻辑、分析调度策略的合理性。
4. 代码可读性强：程序采用逐行注释的编写方式，即使是不熟悉随机优化调度的用户，也能快速理解代码功能与逻辑，降低二次开发与调试的难度。

四、运行环境与使用说明

1. 运行环境要求
   - 软件：需安装MATLAB（版本无特殊限制，建议R2016b及以上）与CPLEX求解器（确保MATLAB与CPLEX成功关联，可通过MATLAB命令行测试求解器调用是否正常）。
   - 硬件：无特殊高配置要求，普通计算机（CPU主频2.0GHz以上、内存8GB以上）即可满足运行需求。
2. 使用流程
   - 数据准备：输入光伏出力、负荷功率的24小时预测数据，设定合理的不确定性波动参数（如标准差）。
   - 场景处理：运行场景生成与削减模块，生成5个代表性光伏场景与5个代表性负荷场景。
   - 优化求解：调用随机优化调度模块，输入场景数据、设备参数（如燃气轮机成本系数、储能容量）、分时电价等，启动CPLEX求解。
   - 结果分析：查看求解后的数值结果（如各设备24小时功率值、总成本）与可视化图表，评估调度策略。

五、程序应用价值

本程序可直接应用于虚拟电厂或微网的日前调度计划制定，尤其适用于高比例光伏接入、负荷波动较大的场景。通过程序优化，能有效提升虚拟电厂的经济性（降低运行成本）、可靠性（应对源荷不确定性）与灵活性（协调多元设备），为虚拟电厂参与电力市场交易、实现高效运行提供重要技术工具。同时，程序的模块化设计与清晰注释，也为后续功能扩展（如增加风电等其他新能源、考虑需求响应）提供了便利。