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这篇论文的核心内容是提出了一种基于天气数据和深度主动学习（Deep Active Learning, DAL）的新型电力系统供需失衡风险快速评估方法。以下是关键点的总结：
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研究背景：新型电力系统面临来自源网荷储多方面的挑战，特别是由于天气因素直接影响新能源输出功率，导致风光出力波动，增加了电力系统的运行风险。
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研究目的：为了量化评估天气因素对系统供需平衡的冲击，提出了一种快速评估方法，以提高评估的效率和准确性。
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方法论：
- 建立了一个电力系统生产模拟模型，考虑了源、网、荷、储等多个环节，分析异常天气条件下的系统供需失衡。
- 提出了一种新的日尺度分布式风险指标，使用风险曲线来描述系统的长期风险。
- 引入了深度主动学习框架，构建了耦合的主风险预测网络和误差预测子网络的双深度神经网络，以及相应的损失函数和训练过程。
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实验验证：使用IEEE标准测试案例进行效果验证和方法比较，结果表明所提方法具有高效性、准确性和可扩展性。
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主要贡献：
- 提出了适用于失负荷风险评估的DAL框架和训练流程。
- 建立了日内电力系统生产模拟模型和风险量化指标。
- 基于训练损失预测进行了主动筛选，构建了耦合的两个深度神经网络。
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研究意义：该研究为新型电力系统的风险快速评估提供了新颖有效的方法，有助于提高电力系统在面对天气不确定性时的韧性。
复现仿真实验的基本思路可以分为以下几个步骤：
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数据准备：收集所需的天气数据（如风速、太阳辐射强度、温度等）和负荷数据。这些数据可以来自公开数据集或实际的电力系统运行记录。
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模型建立：根据论文中描述的方法，建立电力系统生产模拟模型，包括新能源出力模型、储能模型、常规机组出力约束、网架及潮流约束等。
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风险量化指标定义：定义日失负荷量（Daily Energy Not Supplied, DENS）作为风险量化指标，并构建风险曲线。
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深度主动学习框架搭建：实现深度主动学习框架，包括主风险预测网络和误差预测子网络的构建，以及相应的损失函数定义。
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模型训练：使用初始标注数据训练深度神经网络，并通过主动学习策略不断选择新的标注样本进行迭代训练。
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效果验证：使用IEEE标准测试案例或其他测试案例验证模型的效果，通过风险曲线与实际数据的对比来评估模型的准确性。
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结果分析：分析模型预测结果，使用均方误差（MSE）和曲线接近度（CP）等指标评估模型性能。
以下是使用Python语言和Keras库进行深度学习模型搭建和训练的伪代码示例：
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
from keras.optimizers import Adam
# 假设已经加载了天气数据和负荷数据
weather_data, load_data = load_data_from_source()
# 建立电力系统生产模拟模型（伪代码，需根据实际情况实现）
def build_production_simulation_model():
# 定义新能源出力模型、储能模型等
pass
# 定义日失负荷量风险量化指标
def calculate_DENS(model_output):
# 根据模型输出计算DENS
pass
# 构建主风险预测网络和误差预测子网络
def build_dal_model():
input_layer = Input(shape=(data_dimension,))
# 主网络
main_net = Dense(288, activation='relu')(input_layer)
main_net = Dense(1152, activation='relu')(main_net)
main_output = Dense(1, name='main_output')(main_net)
# 误差预测子网络
sub_input = Input(shape=(predicted_output_dimension,))
sub_net = Dense(72, activation='relu')(sub_input)
sub_net = Dense(288, activation='relu')(sub_net)
error_output = Dense(1, name='error_output')(sub_net)
# 模型编译
model = Model(inputs=[input_layer, sub_input], outputs=[main_output, error_output])
optimizer = Adam(lr=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss={'main_output': 'mean_squared_error', 'error_output': custom_loss_function})
return model
# 定义自定义的损失函数
def custom_loss_function(y_true, y_pred):
# 实现论文中提到的损失函数逻辑
pass
# 训练模型
def train_model(model, train_data, val_data, epochs=20):
history = model.fit(x=train_data['features'], y=train_data['outputs'],
validation_data=val_data, epochs=epochs)
return history
# 主函数
def main():
# 数据预处理
train_data, val_data = preprocess_data(weather_data, load_data)
# 构建模型
model = build_dal_model()
# 训练模型
history = train_model(model, train_data, val_data)
# 效果验证和评估
evaluate_model(model, val_data)
if __name__ == "__main__":
main()请注意，上述代码仅为示例，实际实现时需要根据具体的模型结构、数据格式和损失函数的定义进行相应的调整和完善。此外，还需要实现数据加载、预处理、模型评估等辅助函数。
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