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微电网两阶段鲁棒优化经济调度程序 关键词：微网优化调度 两阶段鲁棒 CCG算法 经济调度 参考文档：《微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法》 仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX 主要内容：构建了微网两阶段鲁棒调度模型，建立了min-max-min 结构的两阶段鲁棒优化模型，可得到最恶劣场景下运行成本最低的调度方案。 模型中考虑了储能、需求侧负荷及可控分布式电源等的运行约束和协调控制，并引入了不确定性调节参数，可灵活调整调度方案的保守性。 基于列约束生成算法和强对偶理论，可将原问题分解为具有混合整数线性特征的主问题和子问题进行交替求解，从而得到原问题的最优解。 最终通过仿真分析验证了所建模型和求解算法的有效性，具体内容可自行查阅，程序基于MATLAB yalmip调用CPLEX实现求解，整体复现效果良好，由于无法获得原始数据，结果与原文有些许差别，不影响结果的正确性。

光伏出力抽风、负荷数据玄学波动、电价跟过山车似的——搞过微电网调度的兄弟都懂，这玩意儿比女朋友的心思还难预测。今天咱们来盘一盘两阶段鲁棒优化这个硬核武器，手把手看看怎么用MATLAB+CPLEX让微电网在"最恶劣剧本"下照样稳如老狗。

先上核心逻辑：整个优化分两幕大戏。第一幕（主问题）负责确定储能充放电计划、机组启停这些"铁头决策"，第二幕（子问题）专治各种不服——在给定第一幕决策后，疯狂寻找能让总成本爆炸的最恶劣场景。两边互相伤害直到找到那个"最抗揍"的调度方案。

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代码实战：YALMIP的暴力美学

直接看主问题建模的精华片段：

% 主问题决策变量 P_ESS = sdpvar(T,1,'full'); % 储能充放电 u_commit = binvar(N_G,T,'full'); % 机组启停 eta = sdpvar(1); % 最坏场景成本 % 构建主问题约束 constraints = [... sum(alpha.*P_ESS) <= Budget, ... % 储能成本约束 -50 <= P_ESS <= 100, ... % 充放电功率限值 sum(u_commit,2) >= MinUpTime ... % 机组最小运行时间 ]; % 目标函数：固定成本 + 最坏场景成本 objective = C_fixed'*u_commit(:) + eta;

这里有几个骚操作：

1. sdpvar和binvar玩转连续/离散变量，CPLEX的MIP求解器直接笑纳
2. eta这个变量暗藏玄机——它承载着子问题传递来的最恶劣成本信息
3. 约束构造用矩阵操作代替循环，MATLAB性能直接拉满

子问题的对偶转化才是真·黑魔法：

% 对偶变量定义 lambda = sdpvar(size(A_uncertain,1),1); mu = sdpvar(size(B_uncertain,1),1); % 强对偶条件下的目标函数 sub_objective = b_uncertain'*lambda + d_uncertain'*mu; % KKT条件构建 sub_constraints = [... A_uncertain'*lambda + B_uncertain'*mu == c_uncertain, ... lambda >= 0, mu >= 0 ... ];

这波操作直接把max-min问题转化为单层优化，计算复杂度当场腰斩。注意看lambda和mu这两个对偶变量，它们就像谍战片里的双面间谍，把原问题的内部信息透了个底朝天。

迭代中的相爱相杀

CCG算法的核心就是主问题和子问题的生死纠缠：

while UB - LB > tolerance % 求解主问题 optimize(master_constraints, master_objective, ops); LB = value(master_objective); % 求解子问题 optimize(sub_constraints, -sub_objective, ops); UB = min(UB, value(sub_objective)); % 生成新约束 new_cut = (sub_objective >= eta); master_constraints = [master_constraints, new_cut]; end

这个循环里藏着三个魔鬼细节：

1. 上下界更新策略决定收敛速度
2. 每次迭代生成的cut都是对可行域的精准雕刻
3. 对偶间隙的阈值设定需要玄学调参（别问，问就是试出来的）

结果打脸时刻

跑完程序的兄弟都会看到这样的名场面：

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左边是普通优化，右边是鲁棒优化——看看那风骚的储能充放电曲线，明显在电价高峰时段疯狂放电套利。更骚的是在光伏出力暴跌时（13-15点），鲁棒方案早就备好了柴油机组当备胎，而普通方案直接成本爆炸。

最后说句大实话：复现别人的论文就像吃重庆火锅——明知道会被辣哭，但看到收敛曲线的那一刻，真香！虽然数据不可得导致结果有点出入，但核心逻辑跑通了就是胜利。毕竟在科研的世界里，能稳定收敛的结果，就是好结果！