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这篇论文的核心内容是提出并设计了一个考虑耦合安全约束的省间中长期电力交易联合优化出清模型，旨在提高市场运营效率和交易结果的可执行性。主要研究点和贡献包括：
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问题背景：随着省间中长期电力市场连续运营的启动，交易组织精度提高，安全约束逐步增多，特别是耦合性安全约束对交易出清精度提出了更高要求。
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研究目的：为了提高交易组织效率和结果可执行性，设计了一种新的联合出清模型，该模型在交易的不同阶段考虑了各种安全约束。
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安全约束分析：系统地梳理了省间电力交易全环节涉及的7类安全约束，包括发电机组出力约束、输电通道能力约束等，并特别强调了耦合安全约束的重要性。
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联合出清方式设计：提出了一种新的联合出清方式，该方式在交易准备、交易申报、预出清和联合出清四个业务环节中递进考虑不同安全约束。
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联合出清模型：建立了一个优化模型，目标是最小化预出清电力和联合出清电力之间的差值，同时满足输电通道、发电机组、供需平衡及省级节点送出受入等约束。
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算例验证：通过一个具体的算例，验证了联合优化出清方式的有效性。算例结果表明，联合出清方式能够在满足各类安全约束的条件下高效形成成交结果。
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研究结论：相比现有的非联合出清方式，联合出清方式有利于存在时空交集的交易共同承担安全约束带来的影响，大幅提高交易结果调整效率和精度，保障交易具备更高可执行性。
根据论文的核心内容，以下是仿真复现的思路和程序语言的表示：
仿真复现思路：
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初始化系统参数：加载电网结构、输电通道能力、发电机组参数、交易参与方等信息。
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定义安全约束：根据电网的物理特性和运行规则，定义包括输电通道能力约束、发电机组出力约束、耦合安全约束等在内的安全约束集合。
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交易准备：依据输电通道的能力确定交易标的，组织交易并收集交易申报信息。
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预出清：对每笔交易单独进行预出清，考虑单输电通道能力约束和供需平衡约束，形成预成交结果。
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安全校核：将预成交结果提交至调度机构进行安全校核，获取反馈的安全校核意见。
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联合出清：根据安全校核意见，使用联合出清模型对存在时空交集的多笔交易进行统一优化出清，以最小化调减电量为目标。
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结果分析：比较联合出清结果与非联合出清结果，分析联合出清方式的优势和对系统的影响。
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仿真验证：通过算例验证联合优化出清模型的有效性，确保交易结果的可执行性。
程序语言表示（Python伪代码）：
# 导入所需的库
# 假设有库可以处理优化问题，例如 scipy.optimize
# 初始化系统参数
def initialize_system():
# 加载电网结构、输电通道能力等
# ...
pass
# 定义安全约束
def define_security_constraints():
# 根据电网特性定义安全约束集合
# ...
pass
# 交易准备和申报
def trade_preparation_and_declaration():
# 组织交易，收集交易申报信息
# ...
pass
# 预出清
def pre_clearing(trade_declarations, security_constraints):
# 对每笔交易进行预出清
# ...
pass
# 安全校核
def security_verification(pre_clearing_results):
# 提交预成交结果至调度机构进行安全校核
# ...
pass
# 联合出清
def joint_clearing(pre_clearing_results, security_constraints):
# 使用联合出清模型进行优化
objective_function = define_objective_function()
constraints = define_constraints(security_constraints)
result = optimization_solver(object_function, constraints)
return result
# 结果分析
def analyze_results(joint_clearing_result, non_joint_clearing_result):
# 比较联合出清与非联合出清结果
# ...
# 主函数
def main():
initialize_system()
security_constraints = define_security_constraints()
trade_declarations = trade_preparation_and_declaration()
pre_clearing_results = pre_clearing(trade_declarations, security_constraints)
feedback = security_verification(pre_clearing_results)
joint_clearing_result = joint_clearing(pre_clearing_results, feedback)
analyze_results(joint_clearing_result, non_joint_clearing_result)
if __name__ == "__main__":
main()请注意，上述代码是一个高层次的伪代码示例，用于展示整个仿真流程的逻辑结构。在实际应用中，需要根据具体的优化求解器和编程环境进行详细的实现。此外，建模和求解过程中可能需要使用特定的数学工具包，例如 NumPy、Pandas 进行数据处理，SciPy 进行数学计算，以及 Pyomo 或 PuLP 等进行优化模型的建立和求解。
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