风电并网调度的鲁棒优化与混合决策规则应用

1. 风电并网调度面临的挑战与解决思路

现代电力系统正经历着从传统化石能源向可再生能源转型的关键时期。以风电为代表的可再生能源大规模并网，给电力系统调度带来了前所未有的挑战。风电出力具有显著的间歇性和波动性特征，其预测误差可能高达实际出力的20%-30%。这种不确定性使得传统的确定性机组组合（Unit Commitment）模型在实际运行中常常面临两种困境：要么方案过于保守导致运行成本居高不下，要么因无法适应实际波动而不得不频繁调整调度计划。

面对这一行业痛点，我们开发了一套基于混合决策规则（MDR）的完全自适应分布式鲁棒多阶段优化框架。这套方案的核心价值在于：

• 采用Wasserstein距离构建概率模糊集，避免了对风电出力精确概率分布的依赖
• 引入混合决策规则，使决策变量能够跨时段动态关联
• 通过多阶段建模捕捉系统状态的时序演化特征
• 最终转化为混合整数线性规划（MILP）问题，保证计算可行性

2. 关键技术原理与实现方法

2.1 Wasserstein模糊集的构建与应用

Wasserstein距离是衡量两个概率分布差异的有效工具。在我们的框架中，它被用来构建风电出力的模糊集合：

matlab复制function ambiguity_set = build_wasserstein_set(historical_data, epsilon)
    % 历史数据预处理
    normalized_data = normalize(historical_data);
    
    % 场景生成
    N_scenarios = 100;
    scenarios = scenario_generation(normalized_data, N_scenarios);
    
    % 构建模糊集
    ambiguity_set = struct;
    ambiguity_set.scenarios = scenarios;
    ambiguity_set.epsilon = epsilon; % 控制保守程度
    ambiguity_set.probabilities = ones(N_scenarios,1)/N_scenarios;
end

关键参数epsilon的选择需要权衡方