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MATLAB代码：计及源-荷双重不确定性的虚拟电厂日前鲁棒优化调度 关键词：虚拟电厂/微网调度 鲁棒调度 源荷不确定性 日前经济调度 参考文档：《含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略_杨甲甲》参考其鲁棒模型的化简求解部分，即附录中的鲁棒问题化简求解的全过程； 《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》参考燃气轮机、储能部分模型 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鲁棒经济调度的模型，考虑了光伏出力和负荷功率的双重不确定性，采用鲁棒优化法处理不确定性变量，构建了虚拟电厂鲁棒优化调度模型。 具体来看，不确定性考虑的是目标函数以及约束条件中均含有不确定变量，设置鲁棒系数可以调节多重不确定结果，化简的过程也很清晰，程序实现效果良好 一行一注释

凌晨三点的台灯下，我盯着屏幕上跳动的CPLEX求解进度条，突然意识到鲁棒优化就像谈恋爱——你永远得给不确定性留点余地。今天咱们要聊的这个虚拟电厂调度模型，正是一个典型的"备胎"方案：既要伺候好光伏发电的"公主病"，又得应付负荷需求的"善变脸"。

先看模型骨架，这里用到了杨甲甲论文里的鲁棒对等转换绝活。核心是把光伏出力Ppv和负荷Pload这两个善变的家伙装进盒子里：

% 不确定参数定义 Gamma = 2; % 鲁棒系数，控制保守程度 P_pv_nom = 70; % 标称光伏出力 Delta_pv = 0.3; % 波动率30% P_load_nom = 150; % 标称负荷 Delta_load = 0.2; % 波动率20% % 鲁棒对等转换后的约束 A_robust = [... 1, 0, -1, Gamma*Delta_pv, Gamma*Delta_load; % 功率平衡 zeros(4,1), diag([1 1 -1 -1])]; % 设备出力上下限 b_robust = [P_load_nom; P_pv_nom*Delta_pv; P_load_nom*Delta_load; GT_max; ES_max];

这段代码暗藏玄机。Gamma就像个调节旋钮，拧到0就退化成确定性优化，拧大了就变成极端保守派。注意Deltapv和Deltaload这对冤家被Gamma同时调教，实现了源荷双重不确定性的耦合处理。

燃气轮机模型最有意思的是爬坡约束，像极了中年人的发际线——不能退得太快：

% 燃气轮机爬坡约束 for t = 2:24 C = [C, (GT_p(t) - GT_p(t-1) <= ramp_up),... (GT_p(t-1) - GT_p(t) <= ramp_down)]; end

这里rampup和rampdown这对参数，像给燃气轮机装了刹车片。程序里用循环生成24小时约束，看似简单却暗合时序耦合的精髓。

储能系统的充放电逻辑最考验建模功夫，这里用了经典的互补约束+大M法：

% 储能系统约束 M = 1e5; % 大M系数 C = [C, ES_charge <= M*(1 - ES_discharge), % 充放电互斥 ES_soc(t) == ES_soc(t-1) + ES_charge*eta_c - ES_discharge/eta_d];

看到那个1e5了吗？这就是数值优化的魔法数字，太小了约束会失效，太大了容易数值不稳定。就像煮泡面，三分钟刚刚好，过了就糊了。

目标函数玩了个花活，把最恶劣场景下的成本打包进优化：

% 鲁棒目标函数 f = [GT_cost; ES_cost; -P_pv_price; P_load_price; Delta_pv*ones(24,1); Delta_load*ones(24,1)];

这里把光伏收益和负荷成本的不确定性波动项也纳入优化，形成双层嵌套结构。就像买保险，既想省保费又怕保额不够，程序里用线性加权走钢丝。

当CPLEX终于吐出最优解时，我盯着调度方案突然笑出声——光伏出力低谷时段，储能疯狂放电，燃气轮机却在摸鱼。这不就是典型的"让便宜的先去死"策略么？鲁棒优化果然是个端水大师，在经济效益和安全冗余之间走出了魔鬼步伐。

建议新手调试时先把Gamma设为1，观察调度方案如何像变色龙一样在激进和保守之间切换。有时候优化结果会比预期多留20%的备用容量，这不是程序bug，而是鲁棒优化在说："兄弟，留点余地，万一光伏罢工呢？"