本文主要是介绍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《计及电力不平衡风险的配电网分区协同规划》，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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这篇论文的核心内容是关于配电网在大规模分布式可再生能源接入背景下，如何进行计及电力不平衡风险的分区协同规划。以下是论文的主要内容：
研究背景：
- 为了实现“双碳”目标，配电网需要接纳越来越多的分布式可再生能源，这些能源的波动性和不确定性给配电网的电力平衡带来了挑战。
研究目的：
- 提出一种配电网分区协同规划方法，考虑电力不平衡风险，以优化配电网的运行和规划。
主要内容：
- 源荷特性仿射模型：基于非参数估计方法构建，用于描述源荷特性的时序波动性和不确定性。
- Wasserstein 距离指标：用于聚类，减少时序预测误差概率分布的数量。
- A*算法：计算在电力廊道受限条件下负荷点之间的距离，构建负荷点间距离矩阵和功率特性匹配度矩阵，以划分馈线区块。
- 电力不平衡风险价值 (PIRV)：提出计算方法，量化灵活性资源水平与电力不平衡风险的关系。
- 配电网双层协同规划模型：上层以线路和储能装置投资费用最低为目标，下层以配电网运行成本和电力不平衡风险成本最低为目标。
研究方法：
- 采用蒙特卡洛模拟法和二阶锥方法对规划模型进行求解。
算例分析：
- 以西北某地区实际配电网为案例，验证所提方法的有效性和优越性。
- 对比了不同规划方法，包括鲁棒规划方法、基于典型日分析的确定性规划方法以及考虑电力不平衡风险的规划方法。
结论：
- 提出的规划方法能够有效降低配电网的电力不平衡风险，提高新能源的消纳能力，实现配电网的协调规划运行。
关键词：
- 源荷特性
- 馈线区块
- 源网荷储
- 不确定性
- 配电网规划
为了复现论文中的仿真实验，我们可以遵循以下步骤，并以程序语言的方式表示关键的伪代码：
仿真复现思路：
-
数据准备：收集配电网的历史风光出力和负荷需求数据。
-
源荷特性仿射模型构建：
- 使用高斯核密度估计方法和EM算法计算时序预测偏差的概率分布。
- 采用Wasserstein距离指标合并相似的预测误差概率分布。
-
馈线区块划分：
- 使用A*算法计算考虑电力廊道建设空间限制下负荷点间的距离。
- 构建负荷点间距离矩阵和功率特性匹配度矩阵。
-
电力不平衡风险价值 (PIRV) 计算：
- 量化灵活性资源水平与电力不平衡风险的关系。
-
配电网双层协同规划模型求解：
- 上层规划模型：最小化线路和储能装置投资费用。
- 下层优化运行模型：最小化运行成本和电力不平衡风险成本。
-
模型求解：
- 使用分支定界法和内点法求解混合整数线性规划问题。
-
结果分析：
- 对比不同规划方法的年化投资成本、运行成本、弃电和切负荷量。
-
灵活性资源调控结果分析：
- 分析储能充放电功率、净负荷曲线、线路负载率等指标。
程序语言伪代码：
# 步骤1: 数据准备
load_historic_data()# 步骤2: 源荷特性仿射模型构建
def construct_affine_model():# 使用高斯核密度估计和EM算法计算概率分布probability_distributions = calculate_probability_distributions()# 使用Wasserstein距离进行概率分布聚类clustered_distributions = cluster_distributions(probability_distributions)return clustered_distributions# 步骤3: 馈线区块划分
def divide_feeder_blocks():# 计算负荷点间距离矩阵distance_matrix = calculate_distance_matrix()# 使用A*算法计算路径paths = calculate_paths()# 构建功率特性匹配度矩阵matching_matrix = construct_matching_matrix()# 划分馈线区块feeder_blocks = divide_feeder_blocks(distance_matrix, matching_matrix)return feeder_blocks# 步骤4: PIRV计算
def calculate_PIRV():# 量化灵活性资源与电力不平衡风险的关系pirv_values = quantify_risk_relationship()return pirv_values# 步骤5: 配电网双层协同规划模型求解
def solve_planning_model(feeder_blocks, pirv_values):# 上层规划模型：最小化投资费用investment_cost = minimize_investment_cost(feeder_blocks)# 下层优化运行模型：最小化运行成本和风险成本operation_cost = minimize_operation_cost_and_risk(pirv_values)return investment_cost, operation_cost# 步骤6: 模型求解
def solve_model():clustered_distributions = construct_affine_model()feeder_blocks = divide_feeder_blocks()pirv_values = calculate_PIRV()investment_cost, operation_cost = solve_planning_model(feeder_blocks, pirv_values)return investment_cost, operation_cost# 步骤7: 结果分析
def analyze_results(investment_cost, operation_cost):# 对比不同规划方法的成本和性能指标comparison_results = compare_planning_methods(investment_cost, operation_cost)return comparison_results# 主程序
if __name__ == "__main__":investment_cost, operation_cost = solve_model()analysis_results = analyze_results(investment_cost, operation_cost)print(analysis_results)请注意，上述伪代码仅为程序逻辑的高层次描述，并不包含具体的数学模型和算法实现细节。实际编程时，需要根据论文中提供的数学公式和算法步骤，使用适当的编程语言（如Python、MATLAB等）和优化工具箱（如CPLEX、Gurobi等）来实现具体的功能。此外，还需要根据实际的仿真平台和环境进行相应的调整。
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