文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于模型-数据混合驱动的区域能源互联网韧性在线评估》

news2024/11/15 17:25:16

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这份文件是一篇关于区域能源互联网韧性在线评估的研究论文，主要内容包括：

研究背景：随着极端天气事件如台风的频繁发生，能源系统的供能安全面临挑战。因此，能够迅速、准确地在线评估能源互联网韧性具有重要意义。
研究目的：提出一种基于模型-数据混合驱动的区域能源互联网韧性在线评估方法，以适应极端天气事件的不确定性和快速变化。
研究方法：
- 利用非序贯蒙特卡洛方法离线模拟不同台风等级下的海量故障场景，生成神经网络训练数据集。
- 构建基于时间卷积网络（TCN）和深度残差收缩网络（DRSN）的在线评估模型，通过离线训练提取台风信息、系统状态与负荷削减率的映射关系。
- 提出基于扩展交叉熵的韧性指标在线计算方法，优化故障状态集的抽样过程，提高指标方差收敛速度。
研究结果：
- 通过算例分析，验证了所提方法在评估能源互联网韧性方面的快速性和有效性。
- 展示了在不同台风场景下系统的韧性水平和薄弱环节，以及耦合设备对系统韧性的影响。
结论：提出的在线评估方法能够为能源互联网的安全运行提供实时的风险预警和薄弱环节辨识，有助于制定针对性的灾前韧性提升措施。
关键词：能源互联网；韧性评估；模型-数据混合驱动；时间卷积网络；扩展交叉熵。

这篇论文为能源互联网在面对极端天气事件时的韧性评估提供了新的理论和方法，对于提高能源系统的抗灾能力和保障供能安全具有重要的实际应用价值。

为了复现论文中关于区域能源互联网韧性在线评估的仿真结果，我们需要遵循以下步骤：

1. 数据准备

收集和整理所需的历史运行数据、台风预测数据、能源互联网结构参数等。

2. 离线样本生成

使用非序贯蒙特卡洛方法模拟不同台风等级下的故障场景。
基于能源互联网的应急响应模型，计算不同故障状态下的负荷削减率。

3. 神经网络模型训练

构建基于时间卷积网络（TCN）和深度残差收缩网络（DRSN）的模型。
使用离线生成的数据集训练神经网络。

4. 在线评估模型构建

集成多个训练好的DRSN-TCN网络，用于在线评估不同设备状态下的系统韧性。

5. 韧性指标计算

基于扩展交叉熵抽样方法，优化故障状态集的抽样过程。
计算系统级韧性指标、节点重要性指标和设备重要性指标。

6. 仿真验证

对某区域能源互联网的韧性进行仿真评估，验证所提方法的有效性。

以下是使用Python语言结合相关库来实现上述步骤的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 步骤1: 数据准备
# 假设已有数据集加载函数
def load_data():
    # 加载历史运行数据、台风预测数据等
    # 返回数据集
    pass

# 步骤2: 离线样本生成
def generate_samples(data):
    # 使用非序贯蒙特卡洛方法生成样本
    pass

# 步骤3: 神经网络模型训练
def train_network(samples):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(samples[0].shape)))
    model.add(LSTM(50))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='mean_squared_error')
    model.fit(samples['features'], samples['labels'], epochs=10, batch_size=32)
    return model

# 步骤4: 在线评估模型构建
def online_assessment_model(models, online_data):
    # 使用训练好的模型进行在线评估
    predictions = [model.predict(online_data) for model in models]
    return predictions

# 步骤5: 韧性指标计算
def calculate_resilience指标(models, data):
    # 基于扩展交叉熵抽样方法计算韧性指标
    pass

# 步骤6: 仿真验证
def simulation_validation():
    data = load_data()
    samples = generate_samples(data)
    model = train_network(samples)
    online_data = prepare_online_data()  # 准备在线数据
    predictions = online_assessment_model([model], online_data)
    resilience_results = calculate_resilience指标(model, online_data)
    return resilience_results

# 运行仿真验证
resilience_results = simulation_validation()
print("韧性评估结果：", resilience_results)