数据驱动多离散场景分布鲁棒电热综合能源系统优化 (Matlab 实现)

综述由AI生成一种基于数据驱动和多离散场景分布鲁棒优化的电热综合能源系统（IEHES）调度方法。针对新能源出力波动和负荷不确定性，采用 1-范数与∞-范数约束置信区间，结合 K-means 聚类生成典型场景。通过两阶段优化模型，第一阶段考虑机组启停及运行约束，第二阶段转化为单时间尺度问题以获取经济性最优解。该方法结合了高热点算法应对关键时段波动，利用历史数据进行负荷与新能源预测，显著提高了系统的适应性和抗风险能力。

暗影行者发布于 2026/3/24更新于 2026/5/237.5K 浏览

1 概述

2020 年 9 月 22 号中国公布了碳中和目标，可见的未来配电网中将会接入大量分布式电源和储能系统 (energy storage system, ESS)，直流配电网能为 DG 和 ESS 提供直流并网接口。考虑到当前广泛存在的交流配电网，基于电力电子技术的交直流配电网将是未来发展的一个重要方向 [1-2]，其关键技术之一便是合理的优化调度策略 [3]。

针对优化调度中的不确定因素，当前主要常用随机优化和鲁棒优化 (robust optimization, RO) 方法。随机优化通常是假定不确定变量的概率分布，但因为影响变量不确定性的因素比较复杂，该方法一般无法准确反应实际的规律 [9]。RO 采用不确定性集合刻画不确定性因素的变化范围，不需要假定随机变量的概率分布，但是由于得到的是最差场景下的优化结果，可能会使优化结果较为保守 [10]。文献 [11] 考虑储能系统和实际光伏发电数据建立了机会约束随机优化模型。文献 [12-13] 采用随机优化解决了多类型能源调度问题。文献 [14] 构建了主动配电网分层鲁棒规划模型，将规划投资层和运行层统一建模求解，应用多面体不确定集合表征了风电、光伏以及负荷的不确定性范围。文献 [15] 介绍了不同不确定性集合的建模方法。近年来，分布鲁棒优化 (distributed robust optimization, DRO) 方法被提出以解决随机规划和鲁棒规化中的不足。文献 [16] 以系统网损为优化目标，考虑 DG 无功支撑和开关重构，构建了基于数据驱动的分布鲁棒两阶段无功优化模型。文献 [17] 计及需求响应柔性调节建立了两阶段分布鲁棒 DG 优化配置模型。以上研究多以交流配网为优化主体。

利用 1-范数与∞-范数对置信区间进行约束的分布鲁棒优化方法，避免了复杂的非确定性多项式问题，可降低求解的复杂度，目前该方法在储能管理、综合能源系统调度与输电网规划中已得到初步应用。

利用手肘法确定 K-means 算法的聚类数，从而得到典型场景，场景分布的概率置信区间由 1-范数和∞-范数约束。

第 1 阶段以机组启停成本和运行成本为目标函数对机组与储能的各时段运行域进行约束。将第 2 阶段转化为单时间尺度优化问题，通过求解得到经济性最优的结果。

第 1 阶段的机组约束条件包括机组运行域上下界约束、机组运行域内爬坡约束和机组最短连续运行时间约束。

结合风光和负荷的典型历史数据以及决策变量的调节特性，构建数据驱动的两阶段分布鲁棒优化调度模型，并综合 1-范数和∞-范数同时约束不确定性概率分布置信集合。

1.1 研究背景与意义

电热综合能源系统（Integrated Electricity-Heat Energy Systems, IEHES）通过电力与热力系统的深度耦合，实现了多能互补与梯级利用，是提升能源效率、保障能源安全的重要途径。然而，该系统面临着新能源出力波动、负荷需求变化、设备启停复杂等多重不确定性因素，对优化运行提出了更高要求。高热点算法、数据驱动方法以及多离散场景分布鲁棒优化技术的结合，为应对这些挑战提供了有效解决方案。