文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《考虑极端场景优化的高比例新能源电力系统规划方法 》

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这篇文章的核心内容是关于考虑极端场景优化的高比例新能源电力系统规划方法。以下是文章的主要点：

1. 研究背景：随着新能源累计装机容量的增加，风电和光伏出力的随机性和波动性给电力系统规划带来了新的挑战。

2. 研究目标：提出一种在保证模型求解精度条件下，大幅提升求解效率的高比例新能源电力系统规划方法。

3. 方法论：

   • 利用K-medoids聚类算法选取典型场景。
   • 提出一种以场景差异度最大化为原则的极端场景优化选取机制。
   • 构造基于极端场景优化的规划场景集，并建立电力系统源网储协同规划模型。

4. 主要贡献：

   • 提出了一种考虑极端场景优化的规划场景集构造方法，确保所选择的极端场景全面且场景间差异性足够。
   • 在Garver-6和HRP-38节点测试系统上验证了所提方法的有效性，包括求解精度、效率和可扩展性。

5. 结果：

   • 所提方法在控制总成本偏差和各类装机偏差方面显著优于其他方法。
   • 在不同测试系统上保持了较好的一致性，验证了方法的有效性。

6. 关键词：电力系统规划；极端场景优化；场景差异度；高比例新能源。

文章通过理论分析和算例验证了所提规划方法的有效性，并讨论了在不同测试系统上的应用结果。

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

# 构建电力系统规划模型
def build_power_system_planning_model(params, prosumer_data, aggregator_data, system_data):
    m = gp.Model("PowerSystemPlanningModel")
    
    # 定义变量
    # 例如：能源设备的出力、备用容量等
    # ...
    
    # 目标函数：最小化总成本
    m.setObjective(..., GRB.MINIMIZE)
    
    # 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)
    
    # 运行电力系统规划模型
    result = build_power_system_planning_model(params, prosumer_data, aggregator_data, system_data)
    
    # 输出结果
    print("电力系统规划结果：", result)

if __name__ == "__main__":
    main()

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