当前位置：首页 > article >正文

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《融合引调水工程的抽水蓄能电站与光伏联合运行短期优化调度模型》

article 2024/11/6 10:25:20

本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

这是一篇关于融合引调水工程的抽水蓄能电站与光伏联合运行短期优化调度模型的研究论文，主要内容包括：

研究背景：
- 针对中国西部地区水资源分布不均和新能源消纳的双重挑战，提出了将引调水工程、抽水蓄能电站及光伏电站三者统筹开发运行的方案。
研究目的：
- 提出一种三者联合运行的短期优化调度模型，以实现水资源的跨地域空间调配，并提高光伏能源的全额消纳及平稳送出。
研究方法：
- 使用改进蚁群聚类算法处理光伏不确定性，构建光伏出力场景。
- 以联合体期望收益最大为目标，对抽蓄电站、抽蓄机组、引调水工程及电网约束进行精细化建模。
- 将原模型转化为混合整数线性规划（MILP）模型，并通过商业求解器CPLEX进行求解。
研究结果：
- 模型不仅实现了水资源的跨地域空间调配，还通过抽蓄快速调节能力实现光伏的全额消纳以及平稳送出，并提高了联合体收益。
- 在峰谷平电价的引导下，有效降低了电网峰谷差。
关键词：
- 抽水蓄能电站、引调水工程、光伏不确定性、整体期望收益最大、混合整数线性规划。
研究内容：
- 详细描述了抽水蓄能-引调水工程-光伏联合运行模式，包括目标函数和约束条件。
- 介绍了模型求解过程，包括模型转换、光伏出力场景构建和求解流程。
实例分析：
- 以西南地区正在规划的某抽水蓄能电站、光伏电站以及配套的引调水工程为参考构建应用实例，验证模型和求解方法的有效性。
结论：
- 联合调度运行能打破水网与电网边界，一体化解决新能源消纳与水资源综合利用问题。
- 模型提高了联合体的可调度性，符合实际调度需求，并提高了模型的精细化建模程度。

为了复现论文中提到的融合引调水工程的抽水蓄能电站与光伏联合运行短期优化调度模型，我们需要遵循以下步骤：

环境搭建：准备仿真环境，包括Python编程环境和CPLEX求解器。
数据处理：处理光伏出力数据，使用改进蚁群聚类算法构建光伏出力场景。
模型建立：根据论文描述，建立混合整数线性规划（MILP）模型。
模型求解：使用CPLEX求解器求解MILP模型。
结果分析：分析和验证仿真结果的正确性和有效性。

以下是使用Python语言表示的仿真复现思路：

import cplex
from cplex.exceptions import CplexError
import numpy as np
import pandas as pd

# 步骤1: 环境搭建
# 安装CPLEX求解器，并确保Python能够调用CPLEX库

# 步骤2: 数据处理
def improved_ant_colony_clustering(pv_data, cluster_num):
    # 改进蚁群聚类算法处理光伏不确定性，构建光伏出力场景
    # 这里只是一个示例，实际中需要实现具体的算法逻辑
    clustered_scenarios = {}
    # 假设逻辑
    for i in range(cluster_num):
        clustered_scenarios[i] = pv_data[np.random.choice(len(pv_data), len(pv_data)//cluster_num, replace=False)]
    return clustered_scenarios

# 步骤3: 模型建立
def build_milp_model(parameters):
    # 创建CPLEX模型
    milp = cplex.Cplex()
    milp.objective.set_sense(milp.objective.sense.maximize)
    
    # 添加变量
    for param in parameters:
        milp.variables.add(names=[param['name']], types=[cplex.Variable.Type.continuous], lb=[0])
    
    # 添加约束
    for constraint in parameters['constraints']:
        milp.linear_constraints.add(
            lin_expr=[[{param['name']: param['coefficient']}]],
            senses=[constraint['sense']],
            rhs=[constraint['value']]
        )
    
    # 设置目标函数
    milp.objective.set_linear(list(parameters['objective'].items()))
    
    return milp

# 步骤4: 模型求解
def solve_milp(milp):
    try:
        milp.solve()
        solution = milp.solution.get_values()
        return solution
    except CplexError as exc:
        print(exc)

# 步骤5: 结果分析
def analyze_results(solution):
    # 分析和验证仿真结果的正确性和有效性
    print("Solution:", solution)

# 主程序
def main():
    # 读取光伏出力数据
    pv_data = pd.read_csv("pv_output_data.csv").values
    
    # 构建光伏出力场景
    cluster_num = 4  # 假设聚类数为4
    clustered_scenarios = improved_ant_colony_clustering(pv_data, cluster_num)
    
    # 定义模型参数
    parameters = {
        'variables': [
            {'name': 'x1', 'type': cplex.Variable.Type.continuous, 'lb': [0]},
            {'name': 'x2', 'type': cplex.Variable.Type.continuous, 'lb': [0]}
        ],
        'constraints': [
            {'name': 'c1', 'coefficient': 1, 'sense': '<', 'value': 10},
            {'name': 'c2', 'coefficient': 2, 'sense': '<', 'value': 20}
        ],
        'objective': {'x1': 1, 'x2': 2}
    }
    
    # 建立MILP模型
    milp = build_milp_model(parameters)
    
    # 求解MILP模型
    solution = solve_milp(milp)
    
    # 分析结果
    analyze_results(solution)

if __name__ == "__main__":
    main()

请注意，上述代码是一个概念性的示例，实际的光伏出力数据处理、改进蚁群聚类算法、MILP模型的建立和求解需要根据具体的应用场景和数据进行调整。此外，代码中的数据和函数是假设性的，实际应用中需要替换为真实的数据和具体的算法实现。

本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

查看全文

http://www.kler.cn/a/381419.html