文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《考虑源网荷效益的峰谷电价与峰谷时段双层优化模型》

这个标题涉及到电力定价和能源效益的优化模型。让我来分解一下：

峰谷电价：这是一种电力定价策略，即在一天内不同时间段设定不同的电价。通常，高峰时段（需求高）的电价相对较高，而低谷时段（需求低）的电价相对较低。这种策略有助于平衡电网负荷，鼓励用户在低需求时段使用电力，减少高峰时段的压力。
峰谷时段：这指的是电力需求或消耗的两个极端，即高峰时段和低谷时段。高峰时段通常是一天中需求最高的时段，而低谷时段则是需求最低的时段。
双层优化模型：这是一种数学模型，用于解决包含两个层次（或两个优化问题）的复杂问题。在这种情况下，可能会同时考虑电价和用电时段，以最大化能源效益和电力系统的优化。

所以，整个标题可以理解为一个关于如何优化电力系统运行的模型，该模型考虑了电价差异和用电时段，以最大化能源效益。

摘要：用户响应行为测算需求解峰谷时段与峰谷电价之间的双线性项，目前仅考虑负荷曲线的数值大小对峰谷时段进行单独划分，分时电价实行效果受限。提出峰谷时段与峰谷电价的双层优化模型，考虑风电不确定性下电源与电网的规划成本与发电成本，较真实地反映分时电价的实际经济效用；考虑用户响应的不确定性，保证分时电价实行后的源网荷效益在一定范围内变化；峰谷时段划分与峰谷电价设计均以系统成本最低为目标分别优化得到，充分考虑峰谷时段划分、峰谷电价设计和用户响应行为之间的交互机理。仿真结果表明，与单独划分峰谷时段的模型相比，所提模型能够制定更优、科学性更强的峰谷时段和峰谷电价，进一步降低了系统总成本。

这段摘要探讨了电力系统中峰谷电价和峰谷时段的优化问题。让我逐句解释：

用户响应行为测算需求解峰谷时段与峰谷电价之间的双线性项：这指出了一个重要的挑战，即需要确定用户行为对峰谷时段和峰谷电价之间关系的一种双线性（存在线性关系）表达方式。
目前仅考虑负荷曲线的数值大小对峰谷时段进行单独划分，分时电价实行效果受限：目前的方法只考虑电力负荷曲线的大小来划分高低负荷时段，这导致了分时电价的效果受到限制。
提出峰谷时段与峰谷电价的双层优化模型：为了克服上述限制，作者提出了一个双层优化模型，同时考虑了峰谷时段和峰谷电价的优化问题。
考虑风电不确定性下电源与电网的规划成本与发电成本，较真实地反映分时电价的实际经济效用：这里考虑了风力发电的不确定性对电源和电网规划成本以及发电成本的影响，以更真实地反映分时电价的经济效益。
考虑用户响应的不确定性，保证分时电价实行后的源网荷效益在一定范围内变化：考虑了用户响应的不确定性，确保了分时电价实施后源网荷效益在一定范围内波动，可能是为了控制风险或不确定性。
峰谷时段划分与峰谷电价设计均以系统成本最低为目标分别优化得到：峰谷时段和峰谷电价的优化目标都是以系统成本最低为考量。
充分考虑峰谷时段划分、峰谷电价设计和用户响应行为之间的交互机理：这里强调了在优化过程中考虑了峰谷时段划分、电价设计以及用户响应之间的相互影响和关联。
仿真结果表明，与单独划分峰谷时段的模型相比，所提模型能够制定更优、科学性更强的峰谷时段和峰谷电价，进一步降低了系统总成本：最后，仿真结果显示，新提出的模型相比只考虑时段划分的模型，能够制定更优、更科学的峰谷时段和峰谷电价，从而降低了整个系统的总成本。

这段摘要总体来说，提出了一个复杂的模型，考虑了多个因素之间的相互影响，以优化电力系统的运行成本和效率。

关键词:峰谷时段; 峰谷电价;源网荷效益;风电不确定性;响应不确定性;

这些关键词涉及到电力系统管理和优化的关键概念。以下是每个关键词的解释：

峰谷时段：
- 定义：电力系统中，一天内被划分为不同时间段，其中高电力需求时段称为“峰时段”，而低电力需求时段称为“谷时段”。
- 作用：优化峰谷时段可以更有效地分配电力资源，降低系统负荷波动，减轻高峰时段的压力。
峰谷电价：
- 定义：一种电价策略，即在不同的时间段内设定不同的电价，通常在高峰时段设定较高的电价，而在低谷时段设定较低的电价。
- 作用：通过激励用户在低谷时段使用电力，峰谷电价有助于平滑电力需求曲线，提高电力系统的效率。
源网荷效益：
- 定义：源（发电源）、网（电力网络）、荷（电力负荷）三者之间的效益关系，即考虑电力系统中发电、传输和消耗之间的整体效益。
- 作用：优化源网荷效益有助于最大程度地提高电力系统的整体效率和经济性。
风电不确定性：
- 定义：涉及风力发电的波动性和不可预测性，因为风速随时发生变化，导致风电产能的不确定性。
- 作用：在电力系统规划中，必须考虑风电不确定性，以制定更可靠的电力供应计划。
响应不确定性：
- 定义：用户对电力价格和时段的响应可能是不确定的，即难以准确预测用户在不同电价和时段下的行为。
- 作用：在制定电力政策和定价策略时，需要考虑用户响应的不确定性，以更准确地预测和管理电力系统的需求。

这些关键词在电力系统优化中起到重要作用，特别是在考虑可再生能源、用户行为和电力系统整体效益时。优化这些因素可以帮助提高电力系统的可持续性、效率和经济性。

仿真算例：本文基于如附录 C 图 C2 所示的 IEEE 30 节点系统进行算例分析，系统中包含 6 台火电机组以及 4 座风电场，风电场分别接入节点 7、10、16、24，每座风电场的装机容量均为 35 MW。火电机组数据如附录 C 表 C1 所示。根据电力规划设计总院发布的《中国电力发展报告 2019》，煤电概算单位造价为 405 万元/MW，线路工程单位造价为 1 万元/ （MWkm），电源和电网的规划期均为 20 a，电源和电网的资金回收系数均为 0.118[18]。系统中原有线路长度均为 100 km，传输容量为 25MW，为更好地展示实行分时电价的效果，均在原有线路的基础上新增线路，且新增容量与原线路容量一致。电源可选机组类型同机组 G5，新增电源待选节点为节点 6、10、15、18、22、27。各月份典型日负荷曲线选取于我国某省，如附录 C 图 C3 所示。用户对各时段的电价弹性响应行为系数如附录 C 表 C2 所示。实行分时电价前火电机组的上网电价为 420 元/（MW•h），输配电价为 180 元/（MW•h），不考虑基本电价、功率因素调整电费、政府基金及附加等电价，销售电价为 600 元/（MW•h）；实行分时电价后上网电价、输配电价、销售电价的上下浮动比例一致。

仿真程序复现思路：

复现上述仿真涉及多个步骤，包括建模电力系统、设定参数、运行仿真等。由于缺少具体的仿真软件和框架的信息，我将提供一个通用的伪代码示例，你可以根据实际情况使用相应的仿真工具和编程语言来实现。这里以Python为例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class PowerSystem:
    def __init__(self, num_nodes, num_generators, num_wind_farms, wind_capacity, line_length, transmission_capacity, num_months):
        self.num_nodes = num_nodes
        self.num_generators = num_generators
        self.num_wind_farms = num_wind_farms
        self.wind_capacity = wind_capacity
        self.line_length = line_length
        self.transmission_capacity = transmission_capacity
        self.num_months = num_months

        # 初始化系统状态
        self.generator_status = np.zeros(num_generators)
        self.wind_power_output = np.zeros(num_wind_farms)
        self.load_curve = self.generate_load_curve()

    def generate_load_curve(self):
        # 生成月度典型日负荷曲线，这里使用随机数据代替
        np.random.seed(42)
        load_curve = np.random.rand(self.num_months, 24) * 1000  # 生成随机负荷数据
        return load_curve

    def calculate_generation_cost(self):
        # 计算发电成本，这里简单使用一个固定值代替
        generation_cost = 405  # 万元/MW
        return generation_cost

    def calculate_transmission_cost(self):
        # 计算输电线路成本，这里简单使用一个固定值代替
        transmission_cost = 1  # 万元/(MW•km)
        return transmission_cost

    def calculate_revenue(self, selling_price, generation, transmission):
        # 计算收入
        revenue = (selling_price - generation - transmission) * self.transmission_capacity
        return revenue

    def run_simulation(self):
        total_revenue = 0

        for month in range(self.num_months):
            for hour in range(24):
                # 获取当前时刻的负荷
                current_load = self.load_curve[month, hour]

                # 计算风电场输出
                wind_power = np.sum(self.wind_power_output)
                
                # 计算发电成本和输电线路成本
                generation_cost = self.calculate_generation_cost()
                transmission_cost = self.calculate_transmission_cost()

                # 计算用户响应
                elasticity_coefficient = 0.1  # 电价弹性响应系数，这里简单使用一个固定值代替
                selling_price = 600  # 初始销售电价

                # 调整电价
                adjusted_price = selling_price * (1 + elasticity_coefficient * (current_load - wind_power))

                # 计算收入
                revenue = self.calculate_revenue(adjusted_price, generation_cost, transmission_cost)

                # 更新系统状态
                self.generator_status = np.random.choice([0, 1], size=self.num_generators)  # 更新机组状态
                self.wind_power_output = np.random.rand(self.num_wind_farms) * self.wind_capacity  # 更新风电场输出

                total_revenue += revenue

        return total_revenue

# 创建电力系统实例
power_system = PowerSystem(num_nodes=30, num_generators=6, num_wind_farms=4, wind_capacity=35,
                           line_length=100, transmission_capacity=25, num_months=12)

# 运行仿真
total_revenue = power_system.run_simulation()

print("总收入:", total_revenue)

这个例子是一个基本的框架，具体的模型和参数需要根据实际情况进行调整。此外，如果有具体的仿真软件或库，可能需要根据其文档和接口进行进一步的调整。希望这个例子能帮助你更好地理解仿真程序的编写过程。