文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《》

news2024/11/16 21:37:59

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这篇论文的核心内容是关于多产消者在电力市场中考虑可再生能源和柔性负荷的两阶段四层主从-合作博弈鲁棒模型及其求解方法。以下是关键点的总结：

研究背景：随着碳中和目标的提出，分布式产消者能源系统应运而生。产消者通过优化能源管理降低运行成本，并可通过形成合作联盟提高用电经济性和供电可靠性。
研究问题：现有的主从-合作交易模型多为确定性模型，未充分考虑可再生能源（如风电和光伏）的不确定性和柔性负荷的影响。
研究方法：
- 提出两阶段四层主从-合作博弈鲁棒模型，考虑可再生能源不确定性和柔性负荷。
- 引入“最大波动幅度”概念和波动比例系数来建立可再生能源不确定性集。
- 建立max-max-min-max形式的鲁棒模型，提出交替迭代的列约束生成算法加速求解。
求解算法：
- 结合共识乘子交替方向法与改进的动态自适应交替优化法，解决非凸鲁棒模型的收敛问题。
- 设计分布式求解算法保护产消者隐私。
模型和策略：
- DSO（配电网运营商）作为领导者，制定购售电价。
- 产消者根据价格导向，选择与其他产消者或DSO进行交易。
仿真测试：基于某智慧能源示范项目，测试所提模型和方法的有效性。
研究结论：
- 柔性负荷提高了产消者的调度灵活性，降低了成本，但可能减少DSO的收益。
- 初始场景数的增加可以提高优化结果的经济性，但也会增加求解时间。

要复现论文中的仿真，我们需要根据论文描述的模型和方法，设计一个仿真程序。以下是仿真复现的思路，以及用伪代码表示的程序框架：

1. 初始化参数

定义DSO（配电网运营商）和产消者的参数，包括可再生能源的预测出力、柔性负荷模型参数、购售电价等。

# 定义DSO和产消者的参数
dso_params = {...}  # 包括购电价格、售电价格等
prosumer_params = {...}  # 包括可再生能源出力、负荷需求等

2. 建立可再生能源不确定性集

使用“最大波动幅度”和波动比例系数来定义可再生能源的不确定性集。

def create_renewable_energy_uncertainty_set(predicted_power, fluctuation_amplitude, uncertainty_margin):
    # 根据预测出力、波动幅度和不确定性裕度创建不确定性集
    pass

3. 定义柔性负荷模型

包括可削减负荷、可平移负荷和可转移负荷的数学模型。

def define_flexible_load_models(prosumer_params):
    # 根据产消者参数定义柔性负荷模型
    pass

4. 建立主从-合作博弈鲁棒模型

根据论文描述，建立max-max-min-max形式的鲁棒模型。

def build_stackelberg_cooperative_robust_model(dso_params, prosumer_params, uncertainty_set, flexible_load_models):
    # 建立主从-合作博弈鲁棒模型
    pass

5. 求解鲁棒模型

使用交替迭代的列约束生成算法和改进的动态自适应交替优化法求解模型。

def solve_robust_model(robust_model):
    # 使用BADMM和DAP-AOP求解鲁棒模型
    # 初始化变量、罚函数等
    iteration = 0
    while not convergence_criteria_met:
        # 迭代求解过程
        iteration += 1
    return optimal_solution

6. 仿真测试

基于智慧能源示范项目的参数，测试所提模型和方法的有效性。

def simulate_smart_energy_project(dso_params, prosumer_params):
    # 创建不确定性集
    uncertainty_set = create_renewable_energy_uncertainty_set(...)
    # 定义柔性负荷模型
    flexible_load_models = define_flexible_load_models(...)
    # 建立鲁棒模型
    robust_model = build_stackelberg_cooperative_robust_model(...)
    # 求解鲁棒模型
    optimal_solution = solve_robust_model(robust_model)
    # 分析结果
    analyze_results(optimal_solution)
    return optimal_solution

7. 结果分析

分析仿真结果，包括DSO的购售电策略、产消者的合作价格、柔性负荷调度结果等。

def analyze_results(optimal_solution):
    # 分析DSO的购售电策略
    # 分析产消者的合作价格
    # 分析柔性负荷调度结果
    pass

注意：

上述代码仅为伪代码，具体实现需要根据论文中详细的数学模型和算法描述进行。
需要进一步定义参数和变量，以及实现具体的数学公式和逻辑。
可能需要引入优化库（如SciPy）和数学规划库（如PuLP）来处理优化问题。
需要根据实际数据调整和验证模型。

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