电力系统优化与调度软件：AIMMS二次开发_（14）.电力系统优化中的不确定性分析.docx

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电力系统优化中的不确定性分析

引言

在电力系统优化中，不确定性是一个重要的因素。电力系统受到多种不确定因素的影响，如天气变化、电力需求波动、设备故障等。这些不确定性因素可能导致优化结果的不可靠性和系统运行的不稳定性。因此，对不确定性进行分析和处理是电力系统优化中的关键环节。本节将详细介绍如何在AIMMS中进行不确定性分析，并提供具体的代码示例和数据样例。

不确定性分析的基本概念

不确定性分析是指在优化模型中考虑不确定因素的影响，从而提高模型的鲁棒性。常见的不确定性分析方法包括：

场景分析（ScenarioAnalysis）：通过生成多个不同的场景来模拟不确定因素的影响。

鲁棒优化（RobustOptimization）：通过构建鲁棒优化模型来保证在最坏情况下模型的性能。

随机优化（StochasticOptimization）：通过概率分布来描述不确定因素，并构建随机优化模型。

场景分析

场景生成

场景生成是指根据不确定性因素的概率分布或历史数据生成多个不同的场景。这些场景可以用来模拟不同情况下的电力系统运行状态。AIMMS提供了强大的场景生成功能，可以通过以下步骤实现：

定义不确定参数：首先需要定义模型中的不确定参数。

生成场景：使用AIMMS的场景生成工具生成多个场景。

求解模型：在每个生成的场景下求解优化模型。

分析结果：对每个场景的优化结果进行分析，评估模型在不同情况下的性能。

代码示例

假设我们有一个简单的电力系统模型，需要考虑电力需求的不确定性。我们将通过生成多个场景来模拟不同的需求情况。

模型定义

首先，定义模型中的不确定参数和优化变量：

!定义不确定参数

ParameterDemand{

IndexDomain:(t);

Range:nonnegative;

}

!定义优化变量

VariableGeneration{

IndexDomain:(t);

Range:nonnegative;

}

!定义目标函数

ObjectiveMinimizeCost{

Definition:sum(t,Cost(t)*Generation(t));

}

!定义约束条件

ConstraintGenerationLimit{

IndexDomain:(t);

Definition:Generation(t)=MaxGeneration(t);

}

ConstraintMeetDemand{

IndexDomain:(t);

Definition:Generation(t)=Demand(t);

}

场景生成

接下来，生成多个场景来模拟不同的需求情况：

!定义场景集合

SetScenarios{

Index:s;

}

!定义场景下的需求参数

ParameterScenarioDemand{

IndexDomain:(s,t);

Range:nonnegative;

}

!生成场景

ProcedureGenerateScenarios{

Body:{

!假设我们生成10个场景

Scenarios:=1..10;

!生成每个场景下的需求参数

for(s)do

for(t)do

ScenarioDemand(s,t):=Uniform(0.8*Demand(t),1.2*Demand(t));

endfor;

endfor;

}

}

求解模型

在每个生成的场景下求解优化模型：

!定义场景下的目标函数值

ParameterScenarioCost{

IndexDomain:(s);

}

!求解模型

ProcedureSolveScenarios{

Body:{

for(s)do

!重置模型

reset;

!设置当前场景的需求参数

Demand(t):=ScenarioDemand(s,t);

!求解模型