文章解读与仿真程序复现思路——中国电机工程学报EI\CSCD\北大核心《计及电动汽车需求响应的高速公路服务区光储充鲁棒优化配置》

这个标题涉及到一个关于高速公路服务区的优化配置问题，其中考虑了电动汽车需求响应和光储充的因素。让我们逐步解读这个标题：

1. 高速公路服务区： 涉及到高速公路上的服务区，这是供驾驶员休息、加油、用餐等的地方。

2. 电动汽车需求响应： 意味着在服务区的规划中，考虑了电动汽车的需求。这可能包括电动汽车的充电设施，停车位的规划等，以满足电动汽车用户的需求。

3. 光储充： 这可能指的是采用太阳能光伏发电（光）、电能储存技术（储）、以及电动汽车充电设施（充）的综合方案。

4. 鲁棒优化配置： 表明这是一个优化配置问题，并强调了鲁棒性。鲁棒性通常指的是在面对不确定性或变化时系统的稳定性和性能，因此在这个上下文中可能是指服务区配置的方案应该对各种变化和不确定性具有较好的适应性。

因此，整个标题可能描述了一个关于在高速公路服务区中采用光伏发电和电能储存技术，以及考虑电动汽车需求的优化配置问题，并且该配置方案应该具有一定的鲁棒性，以应对不同条件下的需求和变化。

摘要：为践行“双碳”战略和“交通强国”战略，新能源与交通的融合发展成为必然趋势，构建清洁、高效、弹性、智能的高速公路绿色能源系统已成为实现经济社会可持续发展的必然选择。针对高速公路服务区光储充一体化系统的规划配置问题，以日均总成本最小为目标函数，建立了计及源荷不确定性的min-max-min两阶段鲁棒优化模型。通过在电源侧配置超级电容器-锂离子电池混合储能系统，实现平抑光伏出力波动与参与净负荷削峰填谷等多场景应用；同时在负荷侧考虑电动汽车参与由分时电价引导的需求响应机制，促进供需两端适配平衡。根据所提模型的特点，采用嵌套列和约束生成算法予以求解。算例分析表明，所提方法能够合理优化配置高速公路服务区光储充容量，指导高速公路绿色能源系统的建设。

这段摘要介绍了一个针对高速公路服务区的光储充一体化系统规划配置问题的研究。以下是对摘要的详细解读：

1. 背景：

   • “双碳”战略和“交通强国”战略： 指的是应对气候变化的“双碳”战略，以及发展交通行业的“交通强国”战略。这表明研究的目标与国家的发展战略相一致。
   • 新能源与交通融合发展： 强调了新能源和交通的结合，这可能包括电动汽车等新能源交通工具。

2. 目标：

   • 构建清洁、高效、弹性、智能的高速公路绿色能源系统： 突出了对高速公路服务区绿色能源系统的要求，包括清洁、高效、弹性和智能等特性。

3. 问题描述：

   • 规划配置问题： 涉及到对高速公路服务区光储充一体化系统的规划配置问题。
   • 目标函数： 以日均总成本最小为目标函数，说明研究的优化目标是在降低总成本的基础上实现系统配置。

4. 方法：

   • 建立了计及源荷不确定性的min-max-min两阶段鲁棒优化模型： 说明了采用了鲁棒优化方法来应对系统中源荷不确定性的挑战。
   • 配置超级电容器-锂离子电池混合储能系统： 在电源侧采用混合储能系统来平抑光伏出力波动，同时实现净负荷的削峰填谷。
   • 考虑电动汽车参与需求响应机制： 在负荷侧考虑电动汽车的参与，通过分时电价引导实现需求响应，促进供需平衡。

5. 求解方法：

   • 采用嵌套列和约束生成算法： 描述了所采用的求解方法，这些方法可能是用于解决鲁棒优化问题的高效算法。

6. 算例分析：

   • 提出的方法能够合理优化配置高速公路服务区光储充容量： 通过算例分析表明，所提出的方法在实际问题中能够合理地优化配置光储充一体化系统的容量。

7. 结论：

   • 指导高速公路绿色能源系统的建设： 表明该研究的成果具有指导实际高速公路绿色能源系统建设的实际应用意义。

总体来说，这个摘要突出了在实现“双碳”和“交通强国”战略的背景下，通过融合新能源与交通，构建高速公路服务区清洁、高效、弹性、智能的绿色能源系统的重要性，并提供了一个具体的鲁棒优化模型和方法来解决光储充一体化系统的规划配置问题。

关键词:高速公路服务区; 光储充-体化系统;混合储能;需求响应;鲁棒优化;

这些关键词涉及到一个关于高速公路服务区能源系统的研究，具体涉及以下几个方面：

1. 高速公路服务区：

   • 这是研究的背景场景，指的是位于高速公路上的服务区，通常用于供车辆休息、加油、用餐等。

2. 光储充一体化系统：

   • 这指的是将光伏发电（光）和储能系统（储）以及电动汽车充电（充）整合在一起的系统。光伏发电是通过太阳能光伏板将光能转化为电能，而储能系统则可以在能量充裕时储存电能，在需要时释放。这种一体化系统可能涉及多种技术，以实现能源的高效利用。

3. 混合储能：

   • 这可能是指在储能系统中采用多种储能技术的组合，如超级电容器和锂离子电池。这种混合储能系统可以提供更好的性能，应对能量波动等挑战。

4. 需求响应：

   • 意味着系统能够根据电力需求的变化做出相应的调整。在这个上下文中，可能指电动汽车能够根据电力价格或其他信号参与电力系统的调整，以平衡供需关系。

5. 鲁棒优化：

   • 这是一种考虑不确定性的优化方法，即在面对系统中各种不确定性和变化时，系统仍能够保持鲁棒性，即稳定性和性能。在这个研究中，鲁棒优化用于规划配置光储充一体化系统，以确保系统在不同条件下都能够有效运行。

综合起来，这些关键词指向了一个研究方向，旨在通过光储充一体化系统，包括混合储能技术，以及考虑需求响应和鲁棒优化的方法，来改善高速公路服务区的能源系统，使其更清洁、高效、灵活，并能够适应不同的环境条件和需求。

仿真算例：以图 1 所示高速公路服务区微能网为测试对象，验证本文所提模型及求解算法的有效性。本文设定光伏出力、常规负荷以及 EV 负荷功率的不确定性调节参数分别为 6、12、8，相应的最大波动偏差分别为预测值的 15%、10%、5%。此外，假设电力需求价格弹性系数矩阵中的自弹性系数为-0.20，互弹性系数为 0.03，设置 EV 负荷参与DR 的比例为 5%。蒙特卡洛模拟参数见附录 C 表C1，服务区微能网其他相关参数见附录 C 表 C2。所提模型通过 MATLAB 软件平台基于 YALMIP工具箱调用 GUROBI 求解器进行求解。

仿真程序复现思路：

仿真的复现思路可以分为以下步骤：

1. 模型搭建：

   • 使用 MATLAB 平台，借助 YALMIP 工具箱搭建服务区微能网的优化模型。这个模型应该包括光储充一体化系统、混合储能、需求响应等相关变量和约束。

2. 不确定性建模：

   • 根据给定的不确定性调节参数，对光伏出力、常规负荷和EV负荷功率进行不确定性建模。可以采用蒙特卡洛模拟，使用附录 C 表C1中的参数进行多次随机抽样。

3. 约束生成：

   • 利用 NC&CG 算法，将问题的约束进行嵌套列和逐步生成。这有助于有效处理大规模问题，并逐步求解。

4. 参数设置：

   • 设定模型中的其他参数，包括电力需求价格弹性系数矩阵的各项参数、EV负荷参与 DR 的比例等，以满足仿真条件。

5. 调用求解器：

   • 利用 MATLAB 平台调用 GUROBI 求解器，对嵌套列和约束生成算法生成的子问题进行求解。确保 GUROBI 的相关接口在 MATLAB 中正确设置。

6. 仿真运行：

   • 运行仿真脚本，多次调用嵌套列和约束生成算法，每次使用不同的随机参数进行优化求解。记录每次求解的结果。

7. 结果分析：

   • 对多次仿真结果进行分析，验证模型及求解算法的有效性。可以通过比较不同参数设置下的最优解、收敛速度等指标，来评估模型的性能。

下面是一个简化的 MATLAB 仿真脚本示例，注意这只是一个伪代码示例，具体情况需要根据模型的复杂性进行适当的调整：

% 1. 模型搭建
function model = build_microgrid_model()
    % 在这里定义你的微能网模型，包括变量、约束和目标函数
    % 使用 YALMIP 来声明变量、约束和目标
    % 示例：
    P_pv = sdpvar(1, 1, 'full');
    P_load = sdpvar(1, 1, 'full');
    P_ev = sdpvar(1, 1, 'full');
    
    % ... 定义其他变量
    
    constraints = [P_pv >= 0, P_load >= 0, P_ev >= 0];
    
    % ... 添加其他约束
    
    objective = ... % 定义你的目标函数
    
    % 创建模型
    model = optimizer(constraints, objective, sdpsettings('solver', 'gurobi'), [P_pv; P_load; P_ev], objective);
end
 
% 2. 不确定性建模
function uncertainty_samples = generate_uncertainty_samples(num_samples)
    % 在这里生成不确定性样本
    % 示例：随机生成光伏出力、常规负荷和EV负荷功率的样本
    uncertainty_samples = rand(num_samples, 3); % 这里需要根据具体分布进行调整
end
 
% 3. 参数设置
function set_parameters(model, uncertainty_sample, elasticity_matrix, ev_participation_ratio)
    % 在这里设置模型参数
    % 示例：将不确定性样本传递给模型
    setvalue(model.input, uncertainty_sample);
    
    % ... 其他参数设置
end
 
% 4. NC&CG算法实现
function [solution, convergence] = nested_column_constraint_generation(model)
    % 在这里实现 NC&CG 算法
    % 示例：调用 YALMIP 和 GUROBI 进行优化
    [solution, diagnostics] = model();
    
    % ... 其他处理
    
    % 记录收敛信息
    convergence.status = diagnostics.problem;
    convergence.iterations = diagnostics.iterations;
end
 
% 5. 结果分析
function analyze_results(results)
    % 在这里对仿真结果进行分析
    % 示例：输出最优解和收敛信息的统计信息
    disp('Optimal solutions:');
    for i = 1:length(results)
        disp(['Sample ', num2str(i), ': ', num2str(results(i).solution)]);
    end
    
    disp('Convergence information:');
    for i = 1:length(results)
        disp(['Sample ', num2str(i), ': Status - ', num2str(results(i).convergence.status), ', Iterations - ', num2str(results(i).convergence.iterations)]);
    end
end
 
% 6. 主程序
% 设置仿真次数
num_samples = 100;
 
% 模型搭建
model = build_microgrid_model();
 
% 不确定性建模
uncertainty_samples = generate_uncertainty_samples(num_samples);
 
% 参数设置
elasticity_matrix = [-0.20, 0.03];
ev_participation_ratio = 0.05;
 
% 循环进行仿真
for i = 1:num_samples
    % 设置当前随机参数
    set_parameters(model, uncertainty_samples(i, :), elasticity_matrix, ev_participation_ratio);
 
    % 调用 NC&CG 算法进行优化
    [solution, convergence] = nested_column_constraint_generation(model);
 
    % 记录结果
    results(i).solution = solution;
    results(i).convergence = convergence;
end
 
% 结果分析
analyze_results(results);

请注意，上述代码仅为一个通用的框架，具体的微能网模型和算法需要根据实际情况进行详细的实现。此外，确保你的 MATLAB 环境已经正确配置 YALMIP 和 GUROBI。