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文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于节点碳势响应的新型电力系统鲁棒优化调度》

article 2024/11/20 20:41:59

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这篇论文的核心内容是研究基于节点碳势响应的新型电力系统鲁棒优化调度方法。主要贡献和研究内容包括：

节点碳势响应模型：提出了以节点碳势为关键引导信号的新型电力系统鲁棒优化调度方法，充分考虑了新型电力系统源荷双侧碳排放。
负荷聚合商节点碳势响应模型：构建了基于碳绿证耦合交易机制的多场景源网荷储系统架构，通过Shapley值分摊法公平合理地分摊负荷聚合商的碳排放责任。
鲁棒优化调度模型：建立了计及最恶劣条件下的多场景源网荷储两阶段鲁棒-合作博弈模型，并使用改进的列与约束生成（i-C&CG）算法进行求解。
算例分析：通过国内某电力公司实际运行数据的仿真实例验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，该方法能够显著降低碳排放量、系统总成本，提高新能源消纳率和降低负荷缺电率。
关键结论：
- 新型电力系统在考虑节点碳势响应的调度下能够实现低碳经济运行。
- 通过Shapley值分摊法公平合理地分摊负荷聚合商的碳排放责任，能够提高系统的经济性和低碳性。
- 基于置信间隙决策理论处理风光不确定性，可以规避新能源不确定性给系统调度带来的风险。

这篇论文对新型电力系统在“双碳”目标下的优化调度提供了新的研究思路和方法，对实现电力系统的低碳经济运行具有重要意义。

为了复现论文中提到的基于节点碳势响应的新型电力系统鲁棒优化调度方法，我们需要按照以下步骤进行：

1. 系统模型构建

构建包含火电机组、风电、光伏、负荷聚合商（LA）、储能等的电力系统模型。

2. 节点碳势响应模型

实现基于节点碳势的负荷聚合商响应模型，包括电动汽车（EV）、可削减负荷（CL）、可转移负荷（TL）的碳排放模型。

3. 鲁棒优化调度模型

构建上层电网运营商和下层负荷聚合商的鲁棒优化调度模型，并使用置信间隙决策理论（CGDT）处理风光不确定性。

4. 仿真验证

使用改进的IEEE 30节点系统进行算例仿真，验证所提方法的有效性和优越性。

程序实现

以下是使用Python语言实现上述步骤的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize

# 数据加载和预处理
def load_data():
    # 假设数据已经加载到DataFrame中
    data = pd.read_csv('power_system_data.csv')
    return data

# 节点碳势响应模型
def node_carbon_intensity_response(la_data, carbon_intensity):
    # 基于节点碳势的负荷聚合商响应模型
    # 包括EV、CL、TL的碳排放模型
    response = la_data * carbon_intensity
    return response

# 鲁棒优化调度模型
def robust_optimization_model(grid_data, la_response):
    # 定义目标函数：电网运营商和负荷聚合商的总成本最小
    def objective(x):
        cost = np.sum(x**2)  # 示例目标函数
        return cost
    
    # 定义约束条件
    def constraint(x):
        return x[0] + x[1] - 10  # 示例约束条件
    
    # 使用SciPy的minimize函数进行优化
    x0 = np.array([0, 0])  # 初始解
    cons = {'type': 'eq', 'fun': constraint}
    bnds = ((0, None), (0, None))  # 变量边界
    res = minimize(objective, x0, method='SLSQP', bounds=bnds, constraints=cons)
    return res.x

# 主程序
def main():
    # 加载数据
    grid_data = load_data()
    la_data = grid_data['la_data'].values
    carbon_intensity = grid_data['carbon_intensity'].values
    
    # 节点碳势响应
    la_response = node_carbon_intensity_response(la_data, carbon_intensity)
    
    # 鲁棒优化调度
    optimal_schedule = robust_optimization_model(grid_data, la_response)
    
    print("Optimal Schedule:", optimal_schedule)

if __name__ == '__main__':
    main()