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这个标题涉及到考虑风电出力不确定性的电网无功-电压控制鲁棒分区方法。让我们逐步解读这个标题的主要关键词和概念：
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考虑风电出力不确定性：
- 指明研究的焦点是风电的出力，而且在此情境下，研究者考虑到风电出力的不确定性。这可能是由于风力的波动性和不可预测性。
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电网无功-电压控制：
- 暗示研究关注电力系统的无功功率和电压的控制。无功功率和电压是电力系统中重要的参数，对于维持系统稳定性和运行效果至关重要。
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鲁棒分区方法：
- 提到使用了鲁棒分区方法。这可能是一种数学或控制理论中的方法，用于将系统划分为不同的区域，以实现鲁棒性，即在面对不确定性时仍能保持系统的性能。
将这些概念整合在一起，这个研究可能致力于开发一种电力系统控制策略，特别是在考虑到风电出力不确定性的情况下，实现电网的无功功率和电压的控制，并通过鲁棒分区方法来增强系统的鲁棒性。这种研究有望提高电力系统的稳定性和可靠性，尤其是在大规模整合可再生能源，如风能，的电力系统中。
摘要：基于无功就地平衡的原则对电网分区，是电力系统无功电压分层分区控制的关键。目前，随着风电等出力具有较强随机性和波动性的可再生能源发电渗透率大幅增长，系统运行状态发生较大变化的可能性大幅增加。新能源出力的大幅波动可能造成系统潮流的大范围变化。现有无功电压控制分区方法依赖潮流信息，当潮流发生较大变化时，分区结果也会发生较大变化，进而影响无功电压控制效果。提出一种适应频繁多变潮流的无功-电压控制鲁棒分区方法。首先，利用高斯混合模型刻画了风机出力随机特性，进而基于线性潮流推导网络节点电压的概率分布；然后，以Wasserstein距离为基础，从节点电压相关性角度出发，在统计意义上定义了节点间的电气距离；最后，以社团理论中的模块度指标最优为目标实现区域的划分。基于新英格兰39节点系统的仿真算例表明，该方法在保持分区鲁棒性的同时，能够较好地实现区域间电压控制解耦。
这段摘要描述了一种基于无功就地平衡原则的电力系统分区方法，该方法是实现无功电压分层分区控制的关键。以下是对摘要各部分的解读：
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电网分区与无功就地平衡：
- 摘要指出了电力系统中无功电压分层分区控制的重要性，并将这一控制原则与无功就地平衡联系起来。无功就地平衡是确保系统稳定性的一个关键原则，而电网的分区则是实现这一原则的手段之一。
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可再生能源和系统运行状态的变化：
- 摘要强调了随着可再生能源，特别是风电等具有较强随机性和波动性的能源在电力系统中的渗透率增加，系统运行状态发生较大变化的可能性显著增加。这主要是由于新能源出力的大幅波动可能引起系统潮流的广泛变化。
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现有无功电压控制分区方法的限制：
- 提到了现有无功电压控制分区方法存在的问题，即这些方法依赖潮流信息，当潮流发生较大变化时，导致分区结果也发生较大变化，从而影响无功电压控制效果。
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提出的鲁棒分区方法：
- 引入了一种适应频繁多变潮流的无功-电压控制鲁棒分区方法。该方法的主要步骤包括：
- 利用高斯混合模型刻画了风机出力的随机特性。
- 基于线性潮流推导网络节点电压的概率分布。
- 以Wasserstein距离为基础，从节点电压相关性角度定义了统计意义上的电气距离。
- 最终以社团理论中的模块度指标最优为目标实现区域的划分。
- 引入了一种适应频繁多变潮流的无功-电压控制鲁棒分区方法。该方法的主要步骤包括：
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仿真算例结果：
- 摘要提到基于新英格兰39节点系统的仿真算例，表明提出的方法在保持分区鲁棒性的同时，能够较好地实现区域间电压控制解耦。这表示该方法在电力系统中可能具有实际应用的有效性。
总体而言，这一方法旨在通过考虑可再生能源波动性和电气距离等因素，提高电力系统的鲁棒性和无功电压控制的效果。
关键词： 电压控制分区;高斯混合模型;电气距离;复杂网络理论;模块度指标;
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电压控制分区：
- 这指的是将电力系统划分为不同的区域，以实现对电压的控制。电压控制对于电力系统的稳定性和运行效果至关重要。
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高斯混合模型：
- 这是一种统计模型，用于描述多个不同的概率分布如何组合形成观察数据的模型。在这里，它被用来刻画风机出力的随机特性，可能是为了更准确地考虑风电等可再生能源的波动性。
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电气距离：
- 在这个上下文中，电气距离指的是节点间的电气相关性的度量。通过使用Wasserstein距离，从统计角度定义了节点间的电气距离，可能是为了在分区时考虑节点之间的电气关联。
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复杂网络理论：
- 这是一种研究网络结构和性质的理论，用于分析复杂系统中节点之间的关系。在这里，可能是采用复杂网络理论来理解电力系统中节点之间的电气关系，以更好地进行分区。
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模块度指标：
- 模块度是复杂网络理论中的一个指标，用于衡量网络的分割程度。在这个上下文中，模块度指标可能被用作实现区域划分的目标，以最优地划分系统中的区域。
这些关键词共同揭示了这种电压控制分区方法的核心特征，包括统计建模、电气关联度的考虑、复杂网络理论的应用以及使用模块度指标来实现最优的区域划分。整体而言，这些方法旨在提高电力系统的鲁棒性和无功电压控制效果。
仿真算例：
本节首先介绍基于新英格兰 39 节点系统的算 例设置，然后介绍所提方法在测试系统中的分区结 果，并与现有分区方法所得结果进行比较，证明所 提方法的合理性和优势。本小节在改进新英格兰 39 节点标准测试系统 的基础上验证所提的无功-电压分区方法的有效 性。网络拓扑结构、同步发电机和负荷模型、基础 潮流设置与文献[24]设置一致。其中，第 30、31、 37 和 39 号同步机更换为风机，其容量与原位置同 步机一致。 地理位置相近的风机出力具有一定相关性[17]， 若采用固定端口出力功率因数的无功补偿方式，则风机并网端口输出无功也具有一定相关性。本文测 试算例中，风机并网端口 30、31、37 和 39 无功出 力均具有随机性，图 2 中以节点 30-31、30-37 和 30-39 无功出力二维联合分布概率密度图的方式， 展示了本文后续仿真算例中风机出力随机性的设 置方式。
仿真程序复现思路：
由于原文未提供具体的无功-电压分区方法和相关的仿真细节，以下提供一个简化的示例，用于说明可能的仿真代码框架。请注意，实际实现需要根据具体方法和模型的要求进行更详细和准确的编写。
import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 读取网络拓扑数据
G = nx.read_edgelist("network_topology.txt", nodetype=int)
# 定义无功-电压分区方法
def proposed_partition_method(network_topology):
# 实现所提出的无功-电压分区方法
# ...
def existing_partition_method(network_topology):
# 实现现有的分区方法
# ...
# 应用分区方法并绘制结果
proposed_result = proposed_partition_method(G)
existing_result = existing_partition_method(G)
# 绘制分区结果
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
nx.draw(G, with_labels=True, node_color=proposed_result, cmap=plt.cm.Blues)
plt.title("Proposed Method")
plt.subplot(1, 2, 2)
nx.draw(G, with_labels=True, node_color=existing_result, cmap=plt.cm.Oranges)
plt.title("Existing Method")
plt.show()
# 验证方法的有效性
def compare_results(proposed_result, existing_result):
# 对比分区结果的指标，证明所提方法的合理性和优势
# ...
# 进行分区结果的比较
comparison_result = compare_results(proposed_result, existing_result)
print("Comparison Result:", comparison_result)
# 模拟风机出力的随机性并绘制二维联合分布概率密度图
wind_power_30_31 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(1000, 2))
wind_power_30_37 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(1000, 2))
wind_power_30_39 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(1000, 2))
# 绘制二维联合分布概率密度图
sns.jointplot(x=wind_power_30_31[:, 0], y=wind_power_30_31[:, 1], kind="kde")
plt.title("Wind Power Distribution (Nodes 30-31)")
plt.show()
请注意，上述代码示例仅为演示目的，并没有完整实现仿真的细节。在实际应用中，需要根据具体的方法、电力系统模型和数据格式进行详细的编写。
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