基于Benders分解的独立型微电网鲁棒优化容量配置模型

为了提高独立型微电网电源优化配置的鲁棒性，综合考虑了风、光和负荷的间歇性和随机性，建立了独立型微电网的双层鲁棒优化容量配置模型。外层为初始投资费用主问题，内层为基于风、光和负荷不确定集的运行优化子问题。采用对偶的方法对子问题进行解耦，利用大M法将其线性化，并通过Benders分解的方法将主子问题进行交互迭代，直至经济成本达到最优。在算例中将该方法与改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行对比，结果表明所提模型的鲁棒性更好，求解效率更高，验证了模型的合理性和有效性