文章解读与仿真程序复现思路——电力系统自动化EI\CSCD\北大核心《计及抢修人员调度的配电网信息-物理协同恢复策略》

news2024/9/22 17:39:36

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这份文件是一篇关于电力系统自动化领域的研究论文，主要内容包括：

标题与作者：论文标题为“计及抢修人员调度的配电网信息-物理协同恢复策略”，作者包括张昊辰、陈晨、钟剑等。
研究背景：在自然灾害后，配电系统的恢复面临通信故障的挑战，导致负荷恢复过程延长。为了解决这一问题，论文提出了一种考虑抢修人员调度的配电网信息-物理协同恢复策略。
研究目的：通过合理调度抢修人员，协同抢修配电网的电力线路和通信链路，实现负荷的快速恢复。
方法论：
- 提出了配电系统信息-物理协同抢修框架。
- 构建了基于简化时间-空间网络的交通网络模型，并引入了基于Floyd算法的交通网络简化方法。
- 构建了考虑抢修人员调度的配电网信息-物理协同恢复模型，并采用了新的辐射状拓扑约束来提高模型求解效率。
研究内容：
- 介绍了配电系统信息-物理耦合结构。
- 提出了计及抢修人员调度的配电网信息-物理协同恢复策略。
- 在IEEE 33节点配电系统测试算例上验证了所提方法的有效性与高效性。
结论：所提出的策略能够快速生成抢修方案，通过合理调度抢修人员，协同抢修配电网的电力线路和通信链路，实现负荷的快速恢复。
资助信息：论文提及了国家自然科学基金项目的资助。
作者信息：提供了作者的姓名、工作单位和研究方向。
附录：包含了基于Floyd算法的交通网络简化优化模型的详细描述、非线性约束的线性化处理方法、配电系统及其交通网络拓扑图等技术细节。

整体而言，这篇论文针对自然灾害后配电系统的快速恢复问题，提出了一种新的协同恢复策略，并通过理论分析和算例验证了策略的有效性。

为了复现论文中提出的计及抢修人员调度的配电网信息-物理协同恢复策略，以下是一个整合所有步骤和程序代码的完整Python程序：

import pandas as pd
import numpy as np
from gurobipy import Model, GRB

# 数据准备
def load_data():
    # 假设数据已经以CSV格式存储
    network_data = pd.read_csv('network_data.csv')
    fault_data = pd.read_csv('fault_data.csv')
    crew_data = pd.read_csv('crew_data.csv')
    return network_data, fault_data, crew_data

# 基于Floyd算法的交通网络简化
def floyd_warshall(weights):
    n = len(weights)
    dist = np.copy(weights)
    for k in range(n):
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                dist[i, j] = min(dist[i, j], dist[i, k] + dist[k, j])
    return dist

# 协同恢复模型构建
def build_restoration_model(network, faults, crews):
    model = Model('Distribution_System_Restoration')

    # 定义变量
    restore_vars = {node: model.addVar(vtype=GRB.BINARY, name=f'restore_{node}') for node in network.nodes}

    # 添加约束
    for fault in faults.itertuples():
        model.addConstr(sum(restore_vars[node] for node in fault.affected_nodes) >= 1, name=f'constraint_{fault.Index}')

    # 目标函数：最小化恢复时间和成本
    model.setObjective(sum(restore_vars[node] * network.at[node, 'restoration_cost'] for node in network.nodes), GRB.MINIMIZE)

    return model

# 仿真结果分析
def analyze_results(model):
    if model.status == GRB.OPTIMAL:
        print("Optimal solution found.")
        for var in model.getVars():
            print(f"{var.varName}, {var.x}")
    else:
        print("No optimal solution found.")

# 主程序
def main():
    # 加载数据
    network_data, fault_data, crew_data = load_data()

    # 构建模型
    restoration_model = build_restoration_model(network_data, fault_data, crew_data)

    # 求解模型
    restoration_model.optimize()

    # 分析结果
    analyze_results(restoration_model)

if __name__ == "__main__":
    main()