目录
✨1.课题概述
📊2.系统仿真结果
✅3.核心程序或模型
🚀4.系统原理简介
4.1 含大规模风电的IEEE6节点系统状态空间建模
4.2 SMPC目标函数构建
4.3 SMPC在IEEE6风电系统中的优势与局限
💢5.完整工程文件
✨1.课题概述
大规模风电具有强随机性、波动性，风电出力的随机扰动会给电力系统频率稳定、功率平衡带来巨大挑战。传统确定性模型预测控制（MPC）仅基于确定预测值设计控制策略，无法显式考虑风电出力的概率分布特性，只能采用保守的安全裕度，造成系统运行成本升高，甚至在极端随机场景下出现约束越限。随机模型预测控制（Stochastic Model Predictive Control，SMPC）将随机变量的概率信息引入滚动优化框架，在满足机会约束的前提下，兼顾控制经济性与随机扰动下的系统安全性，适合处理含大规模风电接入的IEEE 6节点电力系统优化调控问题。
📊2.系统仿真结果
✅3.核心程序或模型
%风场状态参数,通过建立这几部分模型的建立获得风场的状态空间方程 %x(k+1) = A*x(k) + B*u(k) + G*w(k) %y(k) = C*x(k) + D*u(k) + v(k) %Xs1 <= x(k) <= Xe1 %Xs2 <= u(k) <= Xe2 N = 20;%20个风机 p = 3;%每个风机3个状态 Np = N*p; %IEEE6网络节点数据 %system MVA base baseMVA = 100; %bus data % bus_i type Pd Qd Gs Bs area Vm Va baseKV zone Vmax Vmin bus = [ 1 3 0 0 0 0 1 1.05 0 230 1 1.05 1.05; 2 2 0 0 0 0 1 1.05 0 230 1 1.05 1.05; 3 2 0 0 0 0 1 1.07 0 230 1 1.07 1.07; 4 1 70 70 0 0 1 1 0 230 1 1.05 0.95; 5 1 70 70 0 0 1 1 0 230 1 1.05 0.95; 6 1 70 70 0 0 1 1 0 230 1 1.05 0.95;]; %generator data % bus Pg Qg Qmax Qmin Vg mBase status Pmax Pmin Pc1 Pc2 Qc1min Qc1max Qc2min Qc2max ramp_agc ramp_10 ramp_30 ramp_q apf gen = [ 1 0 0 100 -100 1.05 100 1 200 50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 2 50 0 100 -100 1.05 100 1 150 37.5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 3 60 0 100 -100 1.07 100 1 180 45 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;]; %branch data % fbus tbus r x b rateA rateB rateC ratio angle status angmin angmax branch = [ 1 2 0.1 0.2 0.04 40 40 40 0 0 1 -360 360; 1 4 0.05 0.2 0.04 60 60 60 0 0 1 -360 360; 1 5 0.08 0.3 0.06 40 40 40 0 0 1 -360 360; 2 3 0.05 0.25 0.06 40 40 40 0 0 1 -360 360; 2 4 0.05 0.1 0.02 60 60 60 0 0 1 -360 360; 2 5 0.1 0.3 0.04 30 30 30 0 0 1 -360 360; 2 6 0.07 0.2 0.05 90 90 90 0 0 1 -360 360; 3 5 0.12 0.26 0.05 70 70 70 0 0 1 -360 360; 3 6 0.02 0.1 0.02 80 80 80 0 0 1 -360 360; 4 5 0.2 0.4 0.08 20 20 20 0 0 1 -360 360; 5 6 0.1 0.3 0.06 40 40 40 0 0 1 -360 360; ]; gencost = [ 2 0 0 3 0.00533 11.669 213.1; 2 0 0 3 0.00889 10.333 200; 2 0 0 3 0.00741 10.833 240; ];🚀4.系统原理简介
模型预测控制核心是滚动时域优化，在每个采样时刻，基于系统当前状态，在有限预测时域内求解优化控制问题，仅将第一个控制量作用于实际系统；下一采样时刻采集新的系统状态，重复该优化求解过程，以此处理模型失配、外部扰动带来的误差。传统MPC的约束为硬约束，要求在预测时域内所有场景下变量必须满足不等式约束，面对风电这类随机扰动，只能预留极大备用容量，经济性较差。
SMPC的核心创新是引入机会约束（概率约束），不再要求约束在所有随机场景下严格成立，只要求约束满足的概率大于预设置信水平。对于风电出力这类服从概率分布的随机扰动，SMPC利用扰动的统计信息，将随机约束转化为可求解的确定性等价约束，在保证系统越限概率可控的同时降低运行成本。SMPC框架包含三个核心要素：电力系统状态空间模型、风电随机扰动概率模型、带机会约束的滚动目标函数。在IEEE6节点系统中，控制对象为发电机有功出力、可调节无功、储能充放电功率；随机扰动为风电场有功出力波动；状态变量包含节点相角、发电机转子角速度、母线电压幅值。
4.1 含大规模风电的IEEE6节点系统状态空间建模
IEEE6节点系统包含3台同步发电机、6条输电线路、多个负荷节点，在某一负荷节点接入大规模风电场，风电场出力为随机变量。首先建立连续时间状态方程，再离散化为SMPC适用的离散状态空间模型。
连续形式电力系统状态方程:
采用零阶保持法离散化，采样时间为T_s，得到离散状态模型，该模型作为SMPC的预测模型.
4.2 SMPC目标函数构建
SMPC目标函数需要同时兼顾发电机调节成本、频率偏差惩罚、控制动作平滑性，在预测时域N_p内最小化期望代价，采用期望形式目标函数：
在IEEE6系统优化场景中，状态惩罚项主要惩罚发电机转速偏差（系统频率偏差）与节点电压偏差；控制项惩罚同步发电机有功调节增量、储能充放电功率，避免机组调节成本过高。当采用场景近似方法时，期望算子可以替换为有限场景的平均代价，若生成Ns个风电随机场景，则目标函数改写为：
下标s代表第s个风电出力场景，不同场景下扰动ws取值不同，而控制序列u(k+i|k)是全局一致的，不随场景变化，这是开环SMPC的典型特征。
4.3 SMPC在IEEE6风电系统中的优势与局限
相比传统确定性MPC，SMPC直接利用风电概率信息，不需要预留过大备用容量，提升系统运行经济性；机会约束可以直接量化越限风险，便于调度部门权衡安全与成本。但缺点也较为明显：若场景数量较多，每次滚动求解的计算负担显著增加；当风电分布存在强非高斯、重尾特征时，高斯假设下的机会约束转换会带来一定保守性；同时SMPC对状态估计精度较为敏感，状态估计误差会降低随机约束的可靠性。在IEEE6这类小规模测试系统中，计算压力较小，适合验证SMPC理论；当扩展到大规模电网时，需要结合降阶模型、场景缩减算法降低计算复杂度。
SMPC通过滚动优化 + 随机机会约束，为含大规模风电接入电力系统提供了兼顾经济性与概率安全的调控方案。在IEEE6节点仿真平台上，可以完整复现风电随机扰动下的频率、电压调控过程，是研究随机扰动下电力系统模型预测控制的经典测试框架。
💢5.完整工程文件
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