文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《计及需求侧资源聚合商股权激励能源共享的区域综合能源系统协同优化运行策略》-优快云博客

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这篇文章的核心内容是关于区域综合能源系统（RIES）的协同优化运行策略，特别是计及需求侧资源聚合商股权激励能源共享的情况。以下是文章的主要点：

研究背景：随着双碳目标的推进，综合能源系统（IES）受到关注，需求侧资源聚合商（DRAs）作为新兴市场主体，通过聚合产消者（prosumers）的交易需求参与本地市场的能源共享。
研究目标：提出一种三层协同运行策略，以促进产消者和聚合商之间的能源共享，并在源荷不确定性影响下最小化系统、聚合商和产消者的期望运行成本。
方法论：
- 下层模型：关注产消者间的能源共享，以实现运行成本最小化。
- 中层模型：聚合商通过股权激励方式代理产消者群进行能源共享，解决效益分配问题。
- 上层模型：基于最小化中下层能源共享调整的基础上，实现系统运行成本最小化。
模型特点：
- 采用模糊集描述源荷预测误差的不确定性。
- 利用强对偶理论将模型转化为混合整数线性规划模型。
- 使用分布式交替方向乘子法（ADMM）求解。
结果：
- 通过算例分析，所提方法增加了聚合商间的交易量，促进了可再生能源的就地消纳。
- 系统成本降低，聚合商效益增加，产消者成本在不同预测误差下有所变化。
关键词：需求侧资源聚合商、能源共享、源荷不确定性、股权激励、软开关。
结论：提出的三层协同分布鲁棒运行策略能有效促进产消者、需求侧聚合商和综合能源系统的协调发展，实现能源的高效利用和成本的优化。

文章通过理论分析和算例验证了所提策略的有效性，并讨论了不同可再生能源渗透率和预测误差对系统运行成本的影响。

以下是复现文章中仿真思路的程序框架，使用Python语言，并结合了常用的科学计算库如NumPy和SciPy，以及优化求解器如GUROBI。请注意，这是一个高层次的框架，具体实现细节（如数据读取、模型参数设定等）需要根据文章的具体内容和数据进行填充。

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB

# 定义仿真参数
def define_parameters():
    # 这里定义仿真所需的参数，如电网、热网参数，产消者参数等
    # 例如：
    num_prosumers = 4  # 产消者数量
    num_aggs = 6      # 聚合商数量
    # ...其他参数
    return params

# 读取数据
def load_data():
    # 从文件或数据库中读取产消者、聚合商和系统的相关数据
    # 例如：
    prosumer_data = np.loadtxt('prosumer_data.txt')
    aggregator_data = np.loadtxt('aggregator_data.txt')
    system_data = np.loadtxt('system_data.txt')
    return prosumer_data, aggregator_data, system_data

# 构建下层产消者优化模型
def lower_level_optimization(prosumer_data):
    # 使用GUROBI构建产消者间的能源共享优化模型
    m = gp.Model("LowerLevelOptimization")
    # 定义变量、目标函数和约束条件
    # ...
    result = m.optimize()
    return result

# 构建中层聚合商优化模型
def middle_level_optimization(aggregator_data):
    # 使用GUROBI构建聚合商间的能源共享优化模型
    m = gp.Model("MiddleLevelOptimization")
    # 定义变量、目标函数和约束条件
    # ...
    result = m.optimize()
    return result

# 构建上层系统优化模型
def upper_level_optimization(system_data):
    # 使用GUROBI构建系统层面的优化模型
    m = gp.Model("UpperLevelOptimization")
    # 定义变量、目标函数和约束条件
    # ...
    result = m.optimize()
    return result

# 主程序
def main():
    params = define_parameters()
    prosumer_data, aggregator_data, system_data = load_data()
    
    # 运行下层优化
    lower_result = lower_level_optimization(prosumer_data)
    print("下层优化结果：", lower_result)
    
    # 运行中层优化
    middle_result = middle_level_optimization(aggregator_data)
    print("中层优化结果：", middle_result)
    
    # 运行上层优化
    upper_result = upper_level_optimization(system_data)
    print("上层优化结果：", upper_result)

if __name__ == "__main__":
    main()

文字注释：

define_parameters()：定义仿真所需的参数，这些参数可能包括产消者、聚合商和系统的特性参数，如容量、效率等。
load_data()：从外部数据源（如文件或数据库）中读取产消者、聚合商和系统的相关数据。
lower_level_optimization()：构建并求解下层产消者间的能源共享优化模型。这里使用了GUROBI优化求解器，需要定义决策变量、目标函数和约束条件。
middle_level_optimization()：构建并求解中层聚合商间的能源共享优化模型。同样使用GUROBI求解器。
upper_level_optimization()：构建并求解上层系统层面的优化模型，关注系统运行成本最小化。
main()：主程序流程，包括参数定义、数据读取和三层优化模型的求解。