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考虑风电不确定性的风储联合系统分布鲁棒优化调度的任务书
任务书：考虑风电不确定性的风储联合系统分布鲁棒优化调度
一、任务背景
随着全球能源需求的增长和能源转型政策的实施，可再生能源（如风能、太阳能等）在能源结构中扮演了越来越重要的角色。而在可再生能源中，风能占据了很大的比重。虽然风能具有清洁、环保等优点，但由于风速和风向的变化不确定性较大，因此也带来了风电发电效率不稳定、电网安全稳定性差等问题。为了解决这些问题，人们开发出了风储联合系统，将风能和储能技术有效结合，实现对风能的利用最大化和风电发电效率的提高。
然而，风储联合系统的调度管理也面临着一系列挑战。一方面，由于风速和风向的不确定性，风电的发电量也具有一定的不确定性，这对风储联合系统的调度管理提出了更高的要求；另一方面，风储联合系统中储能设备具有充放电效率、储能容量、储能成本等多种限制条件，这些条件也需要在调度管理中加以考虑。
因此，我们将开展这项任务，旨在利用分布鲁棒优化方法，构建适应风储联合系统特点的优化调度模型，从而实现风能的最大化利用和风储联合系统的高效、稳定运行。
二、任务内容
（一）研究内容
1.风能不确定性分析：通过对风速和风向等因素的量化分析，探究风能发电量的不确定性来源。
2.风储联合系统优化调度建模：基于风能不确定性和储能设备的限制条件，构建风储联合系统的优化调度模型。其中，分布鲁棒优化方法将被用于构建优化模型，以便更好地应对风电不确定性问题。
3.优化算法设计：设计适应风储联合系统特点的分布鲁棒优化算法，以实现高效、稳定的系统调度管理。
（二）数据采集和处理
1.获取风速、风向、温度等气象数据，包括历史数据和实时数据。
2.获取风储联合系统中储能设备的参数和限制条件等相关数据。
3.对数据进行预处理和清洗，以便于后续的优化调度建模。
（三）实验与分析
1.基于数据采集结果，建立风储联合系统的仿真模型，对其运行情况进行优化调度。
2.对模型进行验证和调优，分析其稳定性和有效性。
3.对分布鲁棒优化算法和模型进行性能、优化效果的评价和对比分析。
4.结合实验结果，对风储联合系统的调度管理方法进行总结和提高建议，为进一步优化风储联合系统运行提供参考。
三、任务要求
1.熟悉风能发电技术和储能技术，了解分布鲁棒优化理论和方法，并具有一定的建模和优化算法设计能力。
2.具备较强的数据采集、清洗和处理能力。
3.熟练掌握至少一种编程语言，能够编写模拟仿真程序和优化算法程序。
4.能够独立进行实验设计、数据分析、结果交流和撰写实验报告等工作。
5.具有良好的团队合作精神和沟通协调能力。
四、任务成果
1.论文：撰写不少于3000字的学术论文，介绍研究背景、研究内容、数据采集和处理方法、优化调度模型构建及验证、分析和总结等内容。
2.实验报告：撰写不少于2000字的实验报告，介绍实验流程、方法和结果等内容。
3.模拟仿真程序和优化算法程序：完成适应风储联合系统特点的分布鲁棒优化算法程序的编写，以及仿真程序的开发和测试。
4.附录资料：包括数据采集和处理过程中使用的相关文件、数据、代码以及其他相关文献等。
五、参考文献
[1]李悦.风储联合系统的模型及鲁棒优化调度研究[J].可再生能源,2019,37(12):43-50.
[2]尹华刚.基于分布鲁棒优化的风储联合系统调度研究[D].上海:上海交通大学,2019.
[3]陈煜烁,范垚,王玺明,等.风电健康度监测数据分析方法综述[J].中国电机工程学报,2019,39(5):1324-1333.
[4]张俊玲,蒋炜.基于非线性扩展伏安法的锂离子电池SOC估计算法[J].电池工业,2019,25(2):180-185.