本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客
https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html
电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download
-
研究背景：随着高比例新能源的快速发展，电网的灵活性不足成为制约电网安全稳定运行的关键因素。综合能源系统具有多时间尺度和多主体的特性，协同运行和互动交易面临巨大挑战。
-
研究目的：构建基于纳什谈判的电氢能源系统多时间尺度协同运行优化模型，并通过交替方向乘子算法（ADMM）以分布式方式解决问题。
-
研究方法：
- 提出了一种电氢能源系统（EES-HES）的协同运行结构。
- 构建了考虑多时间尺度和多主体特性的EES-HES协同运行优化模型。
- 应用ADMM算法对问题进行分布式求解，保护交易主体隐私的同时实现效益的公平分配。
-
研究结果：
- 仿真结果表明，电氢能源系统的协同运行可以在不改变用户用能习惯的前提下，提高整体经济效益3.81%，个体经济效益分别提高4.16%和3.42%。
- 协同运行还能降低电能源系统的碳排放14.40%，验证了模型的有效性和电氢能源系统协同运行的优越性。
-
模型构建：
- 详细描述了EES和HES的运行模型，包括风电、光伏、燃气轮机、电化学储能、可转移及可削减负荷等设备的运行约束和目标函数。
- 设计了多时间尺度协同运行滚动优化框架，包括日前、日内、实时运行三个阶段的优化模型。
-
纳什谈判模型：
- 基于纳什谈判理论，建立了EES与HES之间的能量交易决策模型，包括日前和日内两个阶段的协同运行纳什谈判模型。
- 通过等效转换和ADMM算法，解决了协同运行中的博弈问题，实现了分布式求解。
-
算例分析：
- 通过算例分析，对比了协同运行和非协同运行模式下的调度情况、经济效益、碳排放情况等，展示了协同运行的优越性。
-
结论：
- 协同运行模式下，EES与HES的整体经济效益和个体经济效益均有显著提高，碳排放降低，且未改变用户侧用能习惯。
- 多时间尺度优化方法能有效应对预测偏差影响，提高系统运行稳定性。
- ADMM算法具有良好的收敛性，能有效解决协同运行中的优化问题。
为了复现论文中的仿真实验，我们需要遵循以下步骤，并使用程序语言（这里以Python为例）来实现：
-
初始化参数：定义电氢能源系统（EES-HES）的关键参数，包括设备特性、成本、价格等。
-
构建模型：根据论文中的描述，构建多时间尺度协同运行优化模型，包括日前、日内和实时运行阶段的模型。
-
实现算法：实现交替方向乘子算法（ADMM），用于解决分布式优化问题。
-
运行仿真：使用构建的模型和算法，运行仿真实验，获取协同运行和非协同运行模式下的调度情况、经济效益和碳排放情况。
-
分析结果：对比协同运行和非协同运行的结果，验证模型的有效性和协同运行的优越性。
以下是使用Python语言表示的仿真复现思路的伪代码：
# 导入必要的库
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# 初始化参数
def initialize_parameters():
# 这里包括风电、光伏、燃气轮机、电化学储能等设备的参数初始化
# 例如：gas_turbine_parameters, wind_turbine_parameters, ...
pass
# 构建优化模型
def build_optimization_model(parameters):
# 根据论文中的模型描述，构建多时间尺度协同运行优化模型
# 包括日前、日内和实时运行阶段的模型
# 例如：day_ahead_model, intraday_model, real_time_model
pass
# 实现ADMM算法
def admm_algorithm(model):
# 实现交替方向乘子算法，用于解决分布式优化问题
# 包括拉格朗日乘子的更新、惩罚项的添加等
# 返回优化问题的解
pass
# 运行仿真
def run_simulation(model):
# 使用构建的模型和ADMM算法，运行仿真实验
# 获取协同运行和非协同运行模式下的调度情况、经济效益和碳排放情况
pass
# 分析结果
def analyze_results(simulation_results):
# 对比协同运行和非协同运行的结果
# 验证模型的有效性和协同运行的优越性
pass
# 主函数
def main():
# 初始化参数
parameters = initialize_parameters()
# 构建优化模型
model = build_optimization_model(parameters)
# 运行仿真
simulation_results = run_simulation(model)
# 分析结果
analyze_results(simulation_results)
if __name__ == "__main__":
main()本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html
电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download
