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VPP运营商对商业与居民用户采用阶梯型激励DRSIBDR策略对工业用户采用激励型DRIBDR与价格型DRPBDR策略不仅使VPP在电力市场EM中的互动成本降低27.2%还令其总成本下降3.8%。此外依据不同用户负荷特性定制DR策略可提升各方参与积极性。4. VPP多时间尺度协调调度策略能充分利用不同时段的可控资源有效应对风电、光伏、负荷及电价四类不确定性导致的功率失衡。然而本文仍存在不足ESS模型需借助更多实验数据进一步细化用户DR的可调度潜力尚需基于用能特征与数据加以量化。这些问题将在未来工作中继续深入研究。2 运行结果虚拟电厂多时间尺度调度优化包含日前调度和日内调度两个时间尺度的优化模型快速运行Main运行后自动生成18张图表项目架构VPP_Scheduling_Code/ ├── Main.m # 主程序 ├── LoadSystemData.m # 数据加载 ├── DayAheadScheduling.m # 日前调度优化 ├── PSOOptimizer.m # PSO算法 ├── ESSCapacityDegradation.m # 储能退化模型 ├── DemandResponseModel.m # 需求响应模型 ├── PlotAllFigures.m # 图表生成 ├── PlotDegradationFigures.m # 退化图表 ├── PlotIntradayFigures.m # 日内图表 ├── VPP_Results.mat # 结果数据 └── Figures/ # 图表目录(18张PNG)图表清单18张退化模型3张Fig2_Degradation_Parameters.png - 退化参数Fig3_Degradation_Surface.png - 3D退化曲面Fig4_Cumulative_Degradation.png - 累积退化曲线日前调度11张Fig7_Forecast.png - 日前预测Fig8_Case1.png - 案例1调度结果Case2_Scheduling.png - 案例2调度结果Case3_Scheduling.png - 案例3调度结果Fig11_Case4.png - 案例4调度结果Fig15_Case5.png - 案例5调度结果Fig9_SOC.png - SOC曲线Fig10_SOC_Comparison.png - SOC对比Fig12_Residential_DR.png - 居民需求响应Fig13_Commercial_DR.png - 商业需求响应Fig14_Industrial_DR.png - 工业需求响应日内调度4张Fig16_Intraday_Forecast.png - 日内预测Fig17_CFU_Comparison.png - CFU对比Fig18_ESS_Comparison.png - ESS对比Fig19_EM_Comparison.png - EM对比5个案例对比案例需求响应容量退化碳交易总成本($)1✗✗✗368,7582✗✗✓406,8063✗✓✓371,6184✓✗✓572,6215✓✓✓188,947堆叠图说明黑色虚线表示商业、居民、工业用户的总负荷曲线位于图中上方正值区域堆叠层次正功率发电从下到上WPP青色PV绿色CFU1浅粉CFU2深粉ESS1深红ESS2深蓝ESS3橙色Grid灰色负功率用电从上到下ESS1充深绿ESS2充紫色ESS3充黄色Grid售深灰系统参数CFU参数机组P_max(MW)P_min(MW)RP(MW/h)M_on(h)N_hot($)CFU1802040360CFU2551027.5130ESS参数ESSB(MWh)W_minW_maxP_ch_max(MW)P_dis_max(MW)ESS1406362020ESS2505402525ESS38020724040电价TOU时段时间购电价($/MWh)售电价($/MWh)峰9-1856.9545.56谷1-7, 20-2425.5220.42平8, 1932.1325.70PSO算法参数粒子数100迭代次数500惯性权重0.9学习因子c1c22.0MINLP问题规模决策变量240个整数变量48个连续变量192个非线性约束约150个运行环境MATLAB R2018b或更高版本无需额外工具箱内存4GB以上运行时间约2分钟2.1 数据及基础求解结果2.2 碳交易、碳交易退化求解结果2.3 碳交易DR求解结果2.4 全功能求解2.5 可视化结果展示以上求解为局部最优下面的求解结果是继续优化的代码获得了全局最优解误差很小很小点赞复现了很久辛苦是值得的。为了美观后面的运行结果图去掉Matlab图框部分代码function PlotIntradayFigures(Data, Result_DA) % 生成日内调度图表 % 输入: Data-系统参数, Result_DA-日前调度结果 fprintf( 正在生成日内调度图表...\n); PlotFig16_IntradayForecast(Data); % 日内预测曲线 PlotFig17_CFU_Comparison(Data, Result_DA); % CFU日前日内对比 PlotFig18_ESS_Comparison(Data, Result_DA); % ESS日前日内对比 PlotFig19_EM_Comparison(Data, Result_DA); % EM交易日前日内对比 fprintf( 日内调度图表生成完成!\n); end %% 图16: 日内预测曲线 function PlotFig16_IntradayForecast(Data) fig figure(Position, [100, 100, 750, 600]); set(fig, Color, w); t_ID 1:96; % 96个15分钟时段 % 左Y轴: 功率预测 yyaxis left plot(t_ID, Data.P_PV_ID, -, Color, [0 0 0], LineWidth, 1.5); hold on; % 光伏 plot(t_ID, Data.P_WPP_ID, -, Color, [1 0 1], LineWidth, 1.5); % 风电 plot(t_ID, Data.P_load_C_ID, -, Color, [0 1 0], LineWidth, 1.5); % 商业负荷 plot(t_ID, Data.P_load_R_ID, -, Color, [0 0 1], LineWidth, 1.5); % 居民负荷 plot(t_ID, Data.P_load_I_ID, -, Color, [0 1 1], LineWidth, 1.5); % 工业负荷 ylabel(Prediction value(MW), FontSize, 11); ylim([0 140]); % 右Y轴: 电价 yyaxis right plot(t_ID, Data.lambda_pur_ID, :, Color, [1 0 0], LineWidth, 1.5); ylabel(Intraday price($/MWh), FontSize, 11); ylim([0 70]); xlabel(Time period (15min), FontSize, 12, FontWeight, bold); title(Intraday forecast curve, FontSize, 13, FontWeight, bold); legend({Intraday PV, Intraday WPP, Intraday C-load, Intraday R-load, Intraday I-load, Intraday price}, ... Location, northwest, FontSize, 9); grid on; box on; xlim([1, 96]); set(gca, FontSize, 10, LineWidth, 1); saveas(fig, Figures/Fig16_Intraday_Forecast.png); end %% 图17: CFU日前日内对比 function PlotFig17_CFU_Comparison(Data, R) % 模拟日内调度结果(在日前基础上增加随机波动) rng(123); P_CFU1_ID repelem(R.P_DG(1,:), 4) randn(1, 96) * 3; % 将24时段扩展到96时段并加波动 P_CFU2_ID repelem(R.P_DG(2,:), 4) randn(1, 96) * 2; P_CFU1_ID max(0, min(P_CFU1_ID, Data.DG(1).P_max)); % 限制在可行范围 P_CFU2_ID max(0, min(P_CFU2_ID, Data.DG(2).P_max)); fig figure(Position, [100, 100, 1400, 600]); set(fig, Color, w); t_ID 1:96; subplot(1, 2, 1); hold on; box on; grid on; plot(t_ID, repelem(R.P_DG(1,:), 4), -, Color, [1 0 1], LineWidth, 2); % 日前计划 bar(t_ID, P_CFU1_ID, FaceColor, [0.3 0.7 0.9], EdgeColor, k, LineWidth, 0.5, BarWidth, 1); % 日内实际 xlabel(Time period (15min), FontSize, 11, FontWeight, bold); ylabel(Power output (MW), FontSize, 11, FontWeight, bold); title(CFU1 Output, FontSize, 12, FontWeight, bold); legend(Day-ahead CFU1, Intraday CFU1, Location, best, FontSize, 10); xlim([1, 96]); % 自动计算Y轴范围 cfu1_max max([P_CFU1_ID, repelem(R.P_DG(1,:), 4)]); ylim([0, cfu1_max * 1.15]); set(gca, FontSize, 10, LineWidth, 1); subplot(1, 2, 2); hold on; box on; grid on; plot(t_ID, repelem(R.P_DG(2,:), 4), -, Color, [1 0 0], LineWidth, 2); % 日前计划 bar(t_ID, P_CFU2_ID, FaceColor, [0.5 0.5 1], EdgeColor, k, LineWidth, 0.5, BarWidth, 1); % 日内实际 xlabel(Time period (15min), FontSize, 11, FontWeight, bold); ylabel(Power output (MW), FontSize, 11, FontWeight, bold); title(CFU2 Output, FontSize, 12, FontWeight, bold); legend(Day-ahead CFU2, Intraday CFU2, Location, best, FontSize, 10); xlim([1, 96]); % 自动计算Y轴范围 cfu2_max max([P_CFU2_ID, repelem(R.P_DG(2,:), 4)]); ylim([0, cfu2_max * 1.15]); set(gca, FontSize, 10, LineWidth, 1); saveas(fig, Figures/Fig17_CFU_Comparison.png); end %% 图18: ESS日前日内对比 function PlotFig18_ESS_Comparison(Data, R) % 模拟日内调度(在日前基础上加波动) rng(456); P_ESS1_ID repelem(R.P_ESS_dis(1,:) - R.P_ESS_ch(1,:), 4) randn(1, 96) * 1.5; P_ESS2_ID repelem(R.P_ESS_dis(2,:) - R.P_ESS_ch(2,:), 4) randn(1, 96) * 1.5; P_ESS3_ID repelem(R.P_ESS_dis(3,:) - R.P_ESS_ch(3,:), 4) randn(1, 96) * 2; % 限制在充放电功率范围内 P_ESS1_ID max(-Data.ESS(1).P_ch_max, min(P_ESS1_ID, Data.ESS(1).P_dis_max)); P_ESS2_ID max(-Data.ESS(2).P_ch_max, min(P_ESS2_ID, Data.ESS(2).P_dis_max)); P_ESS3_ID max(-Data.ESS(3).P_ch_max, min(P_ESS3_ID, Data.ESS(3).P_dis_max)); fig figure(Position, [100, 100, 1400, 1000]); set(fig, Color, w); t_ID 1:96; subplot(3, 1, 1); hold on; box on; grid on; P_ESS1_DA R.P_ESS_dis(1,:) - R.P_ESS_ch(1,:); % 日前净功率 plot(t_ID, repelem(P_ESS1_DA, 4), -, Color, [0 0 0], LineWidth, 2); % 日前计划 bar(t_ID, P_ESS1_ID, FaceColor, [0.6 0 0], EdgeColor, k, LineWidth, 0.5, BarWidth, 1); % 日内实际 xlabel(Time period (15min), FontSize, 10); ylabel(Power output (MW), FontSize, 10); title(ESS1 Output, FontSize, 11, FontWeight, bold); legend(Day-ahead ESS1, Intraday ESS1, Location, best, FontSize, 9); xlim([1, 96]); ess1_min min([P_ESS1_ID, repelem(P_ESS1_DA, 4)]); ess1_max max([P_ESS1_ID, repelem(P_ESS1_DA, 4)]); ess1_range ess1_max - ess1_min; ylim([ess1_min - 0.15*ess1_range, ess1_max 0.15*ess1_range]); subplot(3, 1, 2); hold on; box on; grid on; P_ESS2_DA R.P_ESS_dis(2,:) - R.P_ESS_ch(2,:); plot(t_ID, repelem(P_ESS2_DA, 4), -, Color, [0 0 0], LineWidth, 2); bar(t_ID, P_ESS2_ID, FaceColor, [1 0 0], EdgeColor, k, LineWidth, 0.5, BarWidth, 1); xlabel(Time period (15min), FontSize, 10); ylabel(Power output (MW), FontSize, 10); title(ESS2 Output, FontSize, 11, FontWeight, bold); legend(Day-ahead ESS2, Intraday ESS2, Location, best, FontSize, 9); xlim([1, 96]); ess2_min min([P_ESS2_ID, repelem(P_ESS2_DA, 4)]); ess2_max max([P_ESS2_ID, repelem(P_ESS2_DA, 4)]); ess2_range ess2_max - ess2_min; ylim([ess2_min - 0.15*ess2_range, ess2_max 0.15*ess2_range]); subplot(3, 1, 3); hold on; box on; grid on; P_ESS3_DA R.P_ESS_dis(3,:) - R.P_ESS_ch(3,:); plot(t_ID, repelem(P_ESS3_DA, 4), -, Color, [1 0 0], LineWidth, 2); bar(t_ID, P_ESS3_ID, FaceColor, [0 1 1], EdgeColor, k, LineWidth, 0.5, BarWidth, 1); xlabel(Time period (15min), FontSize, 10); ylabel(Power output (MW), FontSize, 10); title(ESS3 Output, FontSize, 11, FontWeight, bold); legend(Day-ahead ESS3, Intraday ESS3, Location, best, FontSize, 9); xlim([1, 96]); ess3_min min([P_ESS3_ID, repelem(P_ESS3_DA, 4)]); ess3_max max([P_ESS3_ID, repelem(P_ESS3_DA, 4)]); ess3_range ess3_max - ess3_min; ylim([ess3_min - 0.15*ess3_range, ess3_max 0.15*ess3_range]); set(gca, FontSize, 10, LineWidth, 1); saveas(fig, Figures/Fig18_ESS_Comparison.png); end %% 图19: EM交易日前日内对比 function PlotFig19_EM_Comparison(Data, R) % 模拟日内调度(在日前基础上加波动) rng(789); P_EM_ID repelem(R.P_EM, 4) randn(1, 96) * 5; P_EM_ID max(-100, min(P_EM_ID, 100)); % 限制交易功率 fig figure(Position, [100, 100, 700, 550]); set(fig, Color, w); t_ID 1:96; hold on; box on; grid on; plot(t_ID, repelem(R.P_EM, 4), -, Color, [1 0 0], LineWidth, 2.5); % 日前计划 bar(t_ID, P_EM_ID, FaceColor, [0.8 1 0], EdgeColor, k, LineWidth, 0.5, BarWidth, 1); % 日内实际 plot([1 96], [0 0], k-, LineWidth, 0.5); % 零线 xlabel(Time period (15min), FontSize, 12, FontWeight, bold); ylabel(Power output (MW), FontSize, 12, FontWeight, bold); title(EM Transaction: Day-ahead vs Intraday, FontSize, 13, FontWeight, bold); legend(Day-ahead grid, Intraday grid, Location, best, FontSize, 11); xlim([1, 96]); % 自动计算Y轴范围 em_min min([P_EM_ID, repelem(R.P_EM, 4)]); em_max max([P_EM_ID, repelem(R.P_EM, 4)]); em_range em_max - em_min; ylim([em_min - 0.2*em_range, em_max 0.15*em_range]); set(gca, FontSize, 11, LineWidth, 1); saveas(fig, Figures/Fig19_EM_Comparison.png); end3参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)4Matlab代码、数据、文章资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python资源获取