1 主要内容
之前发布了华电学报的复现程序《基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度》，具体链接为【防骗版】基于目标级联法的微网群多主体分布式优化调度，虽然对模型及结果进行了复现，但是部分模型细节和参数并没有完全实现，本次发布该程序的完整复现版本，主要实现的内容如下：
1.考虑多源异质分布式电源的出力随机性，增加风光出力的鲁棒约束；
2.完全复现基于目标级联法的分布式求解流程；
3.参数基本完全按照文献所列；
4.程序目标函数和约束条件和文献一致。
程序主要内容
建立微网群系统的两级递阶优化调度模型: 上层是微网群能量调度中心优化调度模型，下层是子微网优化调度模型，然后对所建递阶优化调度模型耦合性和分布性进行分析，采用一种新型的协同优化方法---------目标级联法，实现上下层模型的解耦独立优化，以3微网为算例进行验证，证明方法的可行性。
上层微网群模型
下层微网模型
模型流程图
2 部分程序
%最终迭代后结果图
figure;
wwz=max(gPpcc1,0);
wwf=min(gPpcc1,0);
yyf=[-x_P_ch1;wwf]';
bar(yyf,'
stack
');
hold on
yyz=[x_P_dis1;x_P_g1;PV1;x_c_ld1;wwz]'
;bar(yyz,'stack');
plot(Pload1+Pkk1,'r','LineWidth',1.5)
xlabel('时间/h');
ylabel('功率/MW');
title('微网1功率');
sy=legend('储能充电','接受微网群电功率','储能放电','柴油发电','光伏','负荷响应','供给其他微网','微网1负荷');
sy.NumColumns = 3;
figure;
wwz=max(gPpcc2,0);
wwf=min(gPpcc2,0);
yyf=[-x_P_ch2;wwf]';
bar(yyf,'
stack
');
hold on
yyz=[x_P_dis2;x_P_g2;PW2;x_c_ld2;wwz]'
;bar(yyz,'stack');
plot(Pload2+Pkk2,'r','LineWidth',1.5)
xlabel('时间/h');
ylabel('功率/MW');
title('微网2功率');
sy=legend('储能充电','接受微网群电功率','储能放电','柴油发电','风电','负荷响应','供给其他微网','微网2负荷');
sy.NumColumns = 3;
figure;
wwz=max(gPpcc3,0);
wwf=min(gPpcc3,0);
yyf=[-x_P_ch3;wwf]';
bar(yyf,'
stack
');
hold on
yyz=[x_P_dis3;sum(x_P_g3);PW3;PV3;x_c_ld3;wwz]'
;bar(yyz,'stack');
plot(Pload3+Pkk3,'r','LineWidth',1.5)
xlabel('时间/h');
ylabel('功率/MW');
title('微网3功率');
sy=legend('储能充电','接受微网群电功率','储能放电','柴油发电','风电','光伏','负荷响应','供给其他微网','微网3负荷');
sy.NumColumns = 3;
figure;
plot(pv13,'r-o','LineWidth',1)
hold on
plot(pw2,'b-*','LineWidth',1)
plot(pw3,'m-s','LineWidth',1)
legend('MG1/MG3光伏','MG2风电','MG3风电');
xlabel('预测时段/h');
ylabel('可再生能源预测出力/p.u.');
grid on
figure;
plot(ploadz,'r-o','LineWidth',1)
hold on
plot(pload1,'b-*','LineWidth',1)
plot(pload2,'m-s','LineWidth',1)
plot(pload3,'c-^','LineWidth',1)
legend('微网群负荷','子微网1负荷','子微网2负荷','子微网3负荷');
xlabel('预测时段/h');
ylabel('预测负荷功率/p.u.');
grid on
figure;
title_name = '独立优化模型惩罚项';
title(title_name); %%关键
plot(faz,'b-o','LineWidth',1.5);
hold on
plot(fa1,'b-o','LineWidth',1.5);
plot(fa2,'r-*','LineWidth',1.5);
plot(fa3,'k-^','LineWidth',1.5);
xlabel('迭代次数');
ylabel('独立优化模型惩罚项/元');
grid on
figure;
title_name = '最大连接变量偏差';
title(title_name); %%关键
plot(detamax,'m-o','LineWidth',1.5);
xlabel('迭代次数');
ylabel('最大连接变量偏差/kW');
grid on
figure;
title_name = '整体经济性';
title(title_name); %%关键
plot(y4,'b-o','LineWidth',1.5);
xlabel('迭代次数');
ylabel('整体经济性/元');
grid on
figure;
subplot(311)
plot(gPpcc1c,'--','LineWidth',1.5)
hold on
plot(gPMGc(1,:),'-','LineWidth',1.5)
grid on
legend('下层连接变量值','上层连接变量值');
xlabel('迭代次数');
ylabel('子微网1联络功率');
% ylim([0 200]);
subplot(312)
plot(gPpcc2c,'--','LineWidth',1.5)
hold on
plot(gPMGc(2,:),'-','LineWidth',1.5)
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('子微网2联络功率');
% ylim([0 500]);
subplot(313)
plot(gPpcc3c,'--','LineWidth',1.5)
hold on
plot(gPMGc(3,:),'-','LineWidth',1.5)
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('子微网3联络功率');3 程序结果
