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
这篇文章是关于主动配电网优化调度的研究，主要考虑了电-热-氢负荷和动态重构。以下是文章的核心内容概括：
-
研究背景：在新的能源形势下，提高主动配电网（ADN）的综合运行品质是当前面临的重要问题。
-
研究目的：提出一种计及电-热-氢负荷和动态重构的主动配电网优化调度方法，以降低运行成本、减小峰谷差、减少污染气体排放。
-
系统模型：建立了包含风力发电、光伏发电、氢储能系统以及电动汽车、地板辐射供暖/供冷系统等在内的主动配电网系统数学模型。
-
可调潜力分析：分析了电动汽车、地板辐射供暖/供冷系统和氢储能系统的运行规律与可调潜力。
-
优化调度模型：构建了确定性优化调度模型，考虑了各子系统出力和支路开关状态作为决策变量，并以降低运行成本、减小峰谷差、减少污染为目标。
-
不确定性处理：采用信息间隙决策理论（IGDT）描述源荷不确定性，建立了风险规避型调度模型，确保系统在不确定性下具有良好的鲁棒性。
-
算例分析：基于IEEE-33节点系统，对不同调度方案进行了对比分析，验证了所提方法的有效性。
-
研究结果：通过算例分析，表明考虑可调潜力和动态重构的优化调度模型能够有效降低电网运行成本、减小峰谷差，并减少污染气体排放。
-
关键词：主动配电网（ADN）、优化调度、信息间隙决策理论（IGDT）、动态重构、可调潜力。
-
结论：所提出的优化调度模型能够综合考虑电-热-氢负荷的可调性和源荷不确定性，通过动态重构提高了系统的经济性和环保性，并在不同情况下均显示出良好的鲁棒性。
根据文章的摘要和仿真算例描述，以下是复现仿真的大致思路，以及使用Python语言的伪代码表示：
仿真复现思路：
-
环境搭建：准备Python开发环境，安装必要的库，如NumPy、SciPy、Pandas等，用于数据处理和优化模型求解。
-
参数定义：根据文章中提供的系统模型参数，初始化风力发电、光伏发电、电动汽车、地板辐射供暖/供冷系统和氢储能系统的参数。
-
模型构建：
- 构建电动汽车充放电模型、地板辐射供暖/供冷系统模型和氢储能系统模型。
- 建立主动配电网的数学模型，包括电功率平衡、热功率平衡和氢负荷平衡等约束。
-
优化目标定义：定义优化目标，如最小化运行成本、峰谷差和污染气体排放。
-
约束条件实现：实现包括功率平衡、设备运行限制、拓扑结构等在内的约束条件。
-
不确定性处理：使用信息间隙决策理论（IGDT）处理源荷不确定性。
-
求解优化问题：使用适当的优化求解器（如CPLEX、Gurobi或Scipy.optimize）求解建立的优化模型。
-
结果分析：分析优化结果，包括成本、峰谷差、污染气体排放量等，并与文章中的仿真结果进行对比。
-
调整与优化：根据结果分析，调整模型参数或约束条件，优化仿真过程。
Python伪代码：
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# 定义系统参数
# 此处应根据文章中的参数进行初始化
params = {
# ... 系统参数初始化
}
# 定义优化目标函数
def objective_function(x):
# 根据文章中的优化目标构建目标函数
# x 是决策变量的数组
# 返回优化目标值
return ...
# 定义约束条件
def constraints(x):
# 根据文章中的约束条件构建约束函数
# 返回约束条件的数组
return ...
# 定义边界条件
bounds = [
# 每个决策变量的上下界
# (lower_bound, upper_bound),
]
# 设置优化问题的配置
options = {
# ... 优化求解器的配置参数
}
# 定义求解优化问题的函数
def solve_optimization_problem():
# 使用SciPy的minimize函数或其他优化求解器求解问题
result = minimize(
objective_function,
np.zeros(len(params['decision_variables'])),
method='SLSQP',
bounds=bounds,
constraints=constraints,
options=options
)
return result
# 主函数
def main():
# 进行仿真
optimization_result = solve_optimization_problem()
# 分析结果
# 此处应根据实际的优化结果进行分析，并与文章中的仿真结果对比
# 打印结果
print(optimization_result)
if __name__ == "__main__":
main()请注意，上述代码仅为伪代码，实际编程时需要根据具体的模型方程、优化目标和约束条件进行详细实现。此外，实际代码可能需要更多的函数和类来组织代码结构。
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
