这个标题涉及到一种解决在能源系统中考虑风电不确定性的方法。让我们逐步分解这个标题，以便更好地理解其含义：

1. 计及风电不确定性： 这指的是在能源系统中，风力发电的产出具有不确定性。因为风速是难以预测的，风力发电的实际产能可能会波动，导致电力系统中风电供应的不确定性。

2. 多场景多时段： 这表明考虑了多种可能的情景和多个时间段。在考虑风电不确定性时，可能会分析不同风速下的多种情景，并且可能会针对不同时间段进行评估，因为风力的变化在不同时间段可能不同。

3. 安全约束： 指的是在能源系统中确保运行的安全性和稳定性所设置的限制或条件。这些约束可能涉及到电力网络的稳定运行、频率控制、电压控制等方面。

4. 机组组合解耦求解方法： 这指的是一种解决方法，其目标是解决在满足安全约束条件下，对于电力系统中各种发电机组合的优化配置。解耦表示将问题分解为不同的部分或者子问题，并独立求解这些子问题。在这种情况下，解耦方法可能会将风电的不确定性与机组组合优化问题分开来求解，以更好地处理复杂性。

因此，标题所描述的方法可能涉及以下方面：

• 考虑不同风速下多种情景的风电产能预测。
• 针对不同时间段，对风电不确定性进行建模和分析。
• 制定安全约束，以确保电力系统运行的稳定性和安全性。
• 采用一种机组组合解耦的求解方法，可能将风电不确定性与机组配置问题分开，分别解决以优化电力系统的配置与运行，同时满足安全约束条件。

这种方法的目标是在考虑了风电不确定性的情况下，以安全可靠的方式优化电力系统的配置，使其在多种情景和不同时间段下都能有效运行。

摘要：为了加速求解计及风电不确定性的安全约束机组组合问题，提出计及风电不确定性的多场景多时段安全约束机组组合解耦求解方法。将原问题解耦为多个场景的安全约束机组组合问题；通过将各场景的调度时段分为多个子时段对各场景安全约束机组组合问题进行解耦，形成多个并行的子问题；为了确保多场景解耦和多时段解耦解的可行性，利用一致性约束耦合不同的子问题，并在目标函数中添加惩罚项。通过算例分析验证了所提方法的有效性。结果表明，在可接受的精度下，所提方法比传统集中式方法显著缩短了多场景安全约束机组组合问题的求解时间。

这段摘要描述了一种用于求解包含风电不确定性、安全约束和机组组合问题的方法，主要特点如下：

1. 问题背景：

   • 目标是解决计及风电不确定性的安全约束机组组合问题。
   • 提出的方法旨在加速这一问题的求解过程。

2. 解耦方法：

   • 将原始问题解耦成多个场景的安全约束机组组合问题。
   • 将各个场景的调度时段进一步分解为多个子时段，从而对每个场景的安全约束机组组合问题进行解耦。
   • 形成多个并行的子问题，以提高求解效率。

3. 一致性约束和惩罚项：

   • 为了确保多场景和多时段解耦的可行性，引入了一致性约束，将不同子问题耦合在一起。
   • 在目标函数中添加了惩罚项，可能是为了对不符合一致性约束的解进行惩罚，以保证整体的一致性和可行性。

4. 算例分析验证：

   • 通过具体的算例分析，验证了提出的方法的有效性。
   • 结果显示，在可接受的精度下，所提方法相比传统的集中式方法显著缩短了多场景安全约束机组组合问题的求解时间。

综合而言，这种方法通过解耦原问题，引入一致性约束和惩罚项，以及并行处理子问题的方式，提高了对计及风电不确定性的安全约束机组组合问题的求解效率，并在算例中得到了验证。

关键词:风电; 安全约束机组组合;多场景解耦;多时段解耦;目标级联分析;
 

这些关键词涉及能源系统规划和优化中的重要概念：

1. 风电：

   • 指利用风能转化为电能的发电方式。风能是可再生能源之一，通过风力发电可以减少对传统化石燃料的依赖，并减少温室气体的排放。

2. 安全约束机组组合：

   • 指在电力系统中，根据各种条件（如负荷需求、能源可靠性、网络稳定性等）对发电机组进行组合，以确保在各种情况下系统能够安全可靠地运行。这些约束可能包括最小和最大发电能力、运行时段、设备可靠性等。

3. 多场景解耦：

   • 指在解决复杂问题时，将问题分解成不同的场景或情境，以便更好地理解和解决每个场景下的子问题。在能源系统中，这可能涉及考虑不同的气候、负荷情况、能源来源等。

4. 多时段解耦：

   • 指将时间段分割成更小的子时段，以便更精确地分析和解决在不同时间范围内可能出现的问题。在能源系统中，这种方法可以更好地处理负荷波动、能源供应不确定性等。

5. 目标级联分析：

   • 指通过逐级分析和定义目标，将整体目标细化为更小的、可管理的目标，并在不同级别上进行分析和优化。在能源系统规划中，这可能涉及从整体能源规划到具体的设备或场景级别的目标分析和优化。

这些关键词涉及到能源系统规划、优化和解决复杂问题的方法，尤其在考虑风能等可再生能源不确定性对系统运行和安全的影响时，需要考虑多种约束和场景，以便有效地管理电力系统。

仿真算例：选取基于 IEEE 118 节点系统的算例验证多场 景 SCUC 解耦机制的有效性。整个 SCUC 模型包括 96 个时段，每个时段为 15 min。火电机组参数如附 录 C 表 C1 所示。本文的研究重点在于计及风电不 确定性的多场景多时段 SCUC 问题的解耦求解方 法，因此，以风电机组出力模型表示整座风电场的 出力。在节点 7、11、13、16、21 处各增加 1 台风 电机组，风力资源的相关数据参考文献[17]。利用 蒙特卡洛抽样方法[18]生成 20 个随机场景，各场景 出现的概率均为 1/20。风电机组预测出力如附录 C 图 C1 所示。负荷预测曲线如附录 C 图 C2 所示。 为了确保 SCUC 模型结果的有效性，采用 K-means 聚类[18-21] 的方式为基准场景生成数据。设置收敛精 度 ε=0.01，将拉格朗日乘子向量组的所有值均初始 化为 10，将惩罚因子设为 1，将弃风成本系数设为 200 元/MW。对于所有随机场景的 SCUC 模型以及 基准场景的 SCUC 模型，将总时段均划分为 4 段。在 MATLAB 2018b 中采用 Yalmip 语言进行建模， 并调用 Gurobi 对模型进行求解。

仿真程序复现思路：

在仿真中，你需要考虑以下步骤，并使用MATLAB 2018b中的Yalmip语言和Gurobi进行建模和求解。以下是仿真的复现思路，其中包括一些伪代码表示：

% 步骤1: 导入数据
% 这里假设你有相应的数据文件，如火电机组参数、风电机组相关数据、风电机组预测出力、负荷预测曲线等
% 请根据你的数据格式进行读取

% 示例数据读取：
power_system_data = load('power_system_data.mat');
wind_forecast = power_system_data.wind_forecast;
load_forecast = power_system_data.load_forecast;

% 步骤2: 设置仿真参数
total_time_periods = 96;  % 总时段数
time_period_duration = 15;  % 每个时段的时长（分钟）

% 步骤3: 生成随机场景
num_scenarios = 20;
prob_scenario = 1 / num_scenarios;

% 利用蒙特卡洛抽样方法生成随机场景，包括风电机组出力和相关数据
wind_power_scenarios = generate_wind_scenarios(wind_forecast, num_scenarios);

% 步骤4: 生成基准场景数据
% 使用K-means聚类生成基准场景数据
base_scenario = generate_base_scenario(wind_forecast, num_clusters);

% 步骤5: 定义SCUC模型
% 使用Yalmip语言定义多场景多时段SCUC模型，包括目标级联分析算法
yalmip('clear');

% 定义变量
P = sdpvar(ng, total_time_periods, 'full');  % 火电机组出力
W = sdpvar(nw, total_time_periods, 'full');  % 风电机组出力

% 定义目标函数
objective = 0;
for t = 1:total_time_periods
    for s = 1:num_scenarios
        % 根据目标级联分析算法定义目标函数
        objective = objective + scenario_weight(s) * your_objective_function(P(:, t), W(:, t), other_parameters);
    end
end

% 定义约束
constraints = [];
for t = 1:total_time_periods
    % 添加能量平衡等约束
    constraints = [constraints, sum(P(:, t)) + sum(W(:, t)) == load_forecast(t)];
    % 添加其他约束
    % ...
end

% 步骤6: 设置模型参数
epsilon = 0.01;
initial_lagrange_multipliers = 10 * ones(length(constraints), 1);
penalty_factor = 1;
wind_curtailment_cost_coefficient = 200;

% 步骤7: 将总时段划分为4段
segments = 4;
time_segments = reshape(1:total_time_periods, [], segments);

% 步骤8: 调用Gurobi求解SCUC模型
options = sdpsettings('solver', 'gurobi', 'verbose', 1);
optimize(constraints, objective, options);

% 步骤9: 获取结果并分析
% 从Gurobi中获取解，并进行结果分析，包括系统运行状态、各机组出力等
if (strcmpi(result.solvertime, 'Gurobi') && result.problem == 0)
    % 获取解
    P_optimal = value(P);
    W_optimal = value(W);
    
    % 进行结果分析
    analyze_results(P_optimal, W_optimal, other_results);
else
    error('求解器未成功收敛或出现问题。');
end

% 结束

请注意，上述代码仅为伪代码示例，实际实现需要根据具体情况进行调整和修改。确保根据你的数据格式和模型细节进行适当的修改。在实际使用中，请确保你已正确安装和配置了MATLAB、Yalmip和Gurobi。