文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《考虑风电不确定性的输配电系统鲁棒经济调度分布式算法》

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本文提出了一种考虑风电不确定性的输配电系统鲁棒经济调度分布式算法。核心内容包括：

鲁棒经济调度模型：建立了一个考虑风电出力不确定性的输配电系统鲁棒经济调度模型，采用多面体不确定集描述风电出力的不确定性。
分布式求解算法：在列与约束生成（C&CG）算法框架下，针对C&CG主问题和C&CG子问题，提出了基于利普希兹动态规划算法（LDP）和目标级联分析法（ATC）的分布式求解算法，以保证输电系统和配电系统信息的相对独立性。
仿真计算：在小型输配电系统和某实际输配电系统上进行了仿真计算，验证了所提算法的正确性和有效性。
算法优势：所提算法能有效处理风电波动产生的影响，保护输电系统与各配电系统的信息私密性，保证电网安全可靠运行。
风电可调不确定度预算参数：研究了风电可调不确定度预算参数对调度结果的影响，发现随着该参数的增大，系统总发电成本和弃风率均有所增加。
算法比较：将所提算法与交替方向乘子法（ADMM）算法进行比较，结果表明所提算法在计算时间和计算误差方面均优于ADMM算法。
研究局限性与未来方向：指出了研究的局限性，如目前仅考虑风电出力的不确定性，未来研究将扩展新能源类型，联合考虑风电和光伏的不确定性，开展更为细致的经济调度分析。

仿真程序复现思路：

# 考虑风电不确定性的输配电系统鲁棒经济调度分布式算法仿真复现

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import linprog
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 步骤1: 数据预处理
# 加载数据集
def load_data():
    # 假设数据集已经以CSV格式存储，包含风电出力、负荷等信息
    data = pd.read_csv('power_system_data.csv')
    return data

# 数据归一化处理
def normalize_data(data):
    # 对数据进行归一化处理
    normalized_data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())
    return normalized_data

# 步骤2: 建立鲁棒经济调度模型
# 定义目标函数和约束条件
def robust_dispatch_model(data):
    # 定义目标函数：最小化调度周期内ITDS的预调度与再调度成本
    # 定义约束条件：功率平衡、机组出力约束、爬坡约束等
    # 使用线性规划求解
    c = np.array([1] * len(data))  # 成本系数
    A_eq = np.array([[1] * len(data)])  # 等式约束系数
    b_eq = np.array([sum(data)])  # 等式约束值
    A_ub = np.array([[-1] * len(data) + [1] * len(data)])  # 不等式约束系数
    b_ub = np.array([-sum(data), sum(data)])  # 不等式约束值
    res = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, method='highs')
    return res.x  # 返回调度结果

# 步骤3: 分布式求解算法
# 使用C&CG算法框架，结合LDP和ATC方法
def distributed_solution_algorithm(data):
    # 初始化参数
    iterations = 0
    tolerance = 1e-6
    max_iterations = 100
    
    # C&CG主问题和子问题求解
    while iterations < max_iterations:
        # 解决C&CG主问题
        master_solution = solve_master_problem(data)
        
        # 解决C&CG子问题
        sub_solution = solve_sub_problem(data, master_solution)
        
        # 检查收敛性
        if check_convergence(master_solution, sub_solution, tolerance):
            break
        
        iterations += 1
    
    return master_solution, sub_solution

# 步骤4: 仿真计算
def simulation(data):
    # 归一化数据
    normalized_data = normalize_data(data)
    
    # 建立鲁棒经济调度模型
    dispatch_result = robust_dispatch_model(normalized_data)
    
    # 分布式求解算法
    master_solution, sub_solution = distributed_solution_algorithm(normalized_data)
    
    # 输出仿真结果
    print("鲁棒经济调度结果：", dispatch_result)
    print("主问题解：", master_solution)
    print("子问题解：", sub_solution)

# 主函数
def main():
    # 加载数据
    data = load_data()
    
    # 仿真计算
    simulation(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

文字注释：

步骤1：加载并预处理数据，包括归一化处理。
步骤2：建立鲁棒经济调度模型，定义目标函数和约束条件，并使用线性规划求解。
步骤3：使用C&CG算法框架，结合LDP和ATC方法，进行分布式求解。
步骤4：进行仿真计算，输出仿真结果。

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