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多综合能源微网(integrated energy microgrids，IEM)配置共享储能电站(shared energy storage plant，SES)能显著提升系统能源利用率以及储能利用效率。然而，系统在实际运行中面临着主体协同管理、新能源出力随机性、多能负荷功率不确定性以及各个主体隐私保护等诸多挑战。针对上述问题，该文提出基于两阶段鲁棒的多综合能源微网-共享储能电站协同优化运行策略。首先，构建min-max-min两阶段鲁棒优化模型，第一阶段决策各IEM与SES电能交互量，第二阶段决策最恶劣情况下各IEM内调度计划，针对第二阶段含有“0-1”整数变量无法用KKT条件转对偶求解的问题，据此提出重构与分解(Reconstruction and Decomposition， RD)—列和约束生成(Column Constraint Generation， C&CG)算法的求解方法。其次基于纳什谈判理论，建立多IEM-SES系统运行效益最大化问题和电能交易支付最大化问题。最后，为保护各IEM隐私采用交替方向乘子法对两个问题进行分布式求解。通过仿真验证，所提策略兼顾了系统的鲁棒性和经济性，有效的保护了各主体的隐私性。
要复现论文中的仿真实验，我们需要遵循以下步骤，并将其转化为程序语言的伪代码表示：
仿真复现思路：
-
初始化参数：根据论文中提供的系统参数，包括IEM和SES的设备模型、负荷需求、新能源出力预测、电价策略等，初始化系统模型。
-
构建模型：
- 定义第一阶段的优化模型，确定各IEM与SES之间的电能交互量。
- 定义第二阶段的优化模型，在最坏情况下确定各IEM的调度计划。
-
算法实现：
- 实现RD-CCG算法来解决第二阶段的优化问题。
- 实现基于纳什谈判的合作运行模型。
-
求解优化问题：
- 使用ADMM算法求解子问题1（系统效益最大化问题）。
- 使用ADMM算法求解子问题2（交易电价最大化问题）。
-
迭代求解：通过迭代求解，直到满足收敛条件。
-
结果分析：分析优化结果，包括电能交互量、交易电价、运行成本等，并与论文中的仿真结果进行对比。
程序语言伪代码：
# 步骤1: 初始化系统参数
IEM_parameters = {...} # IEM的设备模型、负荷需求等
SES_parameters = {...} # SES的设备模型等
load_forecast = {...} # 负荷预测数据
renewable_output_forecast = {...} # 新能源出力预测数据
tariff_policy = {...} # 电价策略
# 步骤2: 构建优化模型
def build_optimization_model(IEM_parameters, SES_parameters, ...):
# 定义第一阶段模型
# 定义第二阶段模型
pass
# 步骤3: 实现算法
def RD_CCG_algorithm(...):
# 实现RD-CCG算法
pass
def Nash_negotiation_model(...):
# 基于纳什谈判的合作运行模型
pass
# 步骤4: 使用ADMM算法求解子问题
def ADMM_solver(subproblem, ...):
# 实现ADMM算法求解
pass
# 步骤5: 迭代求解
def iterative_solution(...):
while not convergence_condition_met(...):
# 迭代求解优化问题
pass
return optimal_solution
# 步骤6: 结果分析
def analyze_results(optimal_solution, ...):
# 分析电能交互量、交易电价、运行成本等
pass
# 主程序
if __name__ == "__main__":
optimization_model = build_optimization_model(...)
optimal_solution = iterative_solution(...)
analyze_results(optimal_solution)请注意，上述伪代码仅为程序逻辑的高层次描述，并不包含具体的数学模型和算法实现细节。实际编程时，需要根据论文中提供的数学公式和算法步骤，使用适当的编程语言（如Python、MATLAB等）和优化工具箱（如CPLEX、MOSEK、YALMIP等）来实现具体的功能。此外，还需要根据实际的仿真平台和环境进行相应的调整。
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