微电网两阶段鲁棒优化调度：MATLAB中CCG算法应用与仿真

两阶段鲁棒优化调度的 MATLAB 实现，思路清晰、代码实用，适合搞微电网经济调度的朋友。YALMIP 配合 CPLEX，写起来还挺顺手，尤其是用了 CCG 算法，逻辑蛮清晰的。第一阶段搞个保守方案，第二阶段再迭代优化，挺像实际工程里的操作流程。

微电网的两阶段优化调度，讲白了就是先保底、再修正。第一阶段是对不确定因素“先算一笔”，比如负荷波动或者光伏出力不稳；用CCG 算法来迭代调整，让方案更贴近实际情况。

MATLAB 配 YALMIP+CPLEX这一套组合，其实上手不算难，关键是变量建模和约束表达方式得熟点。文里给了个简化的代码结构，还蛮清晰，比如：

ops = sdpsettings('solver','cplex');
optimize(Constraints, Objective, ops);

代码不长，逻辑也清晰，运行效率还不错，适合做原型验证。如果你正在做微电网经济调度相关项目，这套方案可以参考下，思路也容易迁移到风光储或多能协同那类问题上。

对了，如果你对其他算法也感兴趣，比如遗传算法、灰狼优化或者BAS 算法，文末还有一堆可下载的项目资源，都是 MATLAB 写的，代码质量也还行。

如果你在用 MATLAB 做电力系统优化，是涉及不确定性的场景，真的可以试试这套 CCG 两阶段调度思路。代码能跑、逻辑靠谱，拿来改改也方便。