文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《内嵌新能源不确定性的综合能源市场机制设计 》

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这篇文章的核心内容是关于内嵌新能源不确定性的综合能源市场机制设计。以下是文章的主要点：

1. 研究背景：随着新能源在综合能源系统中的渗透率增加，传统的确定性市场机制无法充分考虑新能源的不可预测性。

2. 研究目标：提出一种考虑新能源不确定性的热-电综合能源市场定价及分配机制，采用基于Wasserstein距离的分布鲁棒机会约束对新能源不确定性进行建模。

3. 方法论：

   • 提出一种综合能源市场出清模型，考虑热能传输延迟等系统运行约束。
   • 利用影子价格理论推导出新能源不确定性、各能源设备提供的备用容量的影子价格以及能源设备所在节点的节点边际价格。
   • 提出一种奖惩分明的综合能源市场价值分配机制，对新能源不确定性和负荷单独收取合理费用。

4. 主要贡献：

   • 提出一种兼具可计算性和可解释性的综合能源市场出清模型。
   • 建立了内嵌新能源不确定性的综合能源市场定价方法。
   • 提出一种奖惩分明的综合能源市场价值分配机制。

5. 结果：

   • 算例结果表明，与基于矩信息的分布鲁棒定价相比，所提方法能更准确地表征新能源不确定性，降低结果的保守性，并单独制定不确定性价格分量，保证新能源主体合理收益，有序推动新能源参与市场交易。

6. 关键词：不确定性边际价格；分布鲁棒机会约束；Wasserstein距离；综合能源市场。

文章通过理论分析和算例验证了所提市场机制的有效性，并讨论了不同新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
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
    params = {
        '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(params):
    # 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

# 构建综合能源市场出清模型
def build_market_clearing_model(params, prosumer_data, aggregator_data, system_data):
    m = gp.Model("MarketClearingModel")
    
    # 定义变量
    # 例如：能源设备的出力、备用容量等
    # ...
    
    # 目标函数：社会福利最大化
    # 例如：m.setObjective(..., GRB.MAXIMIZE)
    # ...
    
    # 约束条件
    # 例如：功率平衡、热力系统热功率平衡、支路传输功率约束等
    # ...
    
    result = m.optimize()
    return result

# 主程序
def main():
    params = define_parameters()
    prosumer_data, aggregator_data, system_data = load_data(params)
    
    # 运行市场出清模型
    result = build_market_clearing_model(params, prosumer_data, aggregator_data, system_data)
    
    # 输出结果
    print("市场出清结果：", result)

if __name__ == "__main__":
    main()

文字注释：

1. 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。

2. 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。

3. build_market_clearing_model()：构建综合能源市场出清模型，包括定义决策变量、目标函数和约束条件。这里使用了GUROBI优化求解器，需要根据文章的具体内容和数据进行详细的模型构建。

4. main()：主程序流程，包括参数定义、数据读取和市场出清模型的求解。

请注意，这个程序框架需要根据文章的具体内容和数据进行详细的实现和调整。具体的模型参数、约束条件和目标函数需要根据文章中的数学模型进行设定。

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