文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《租赁市场中储能容量配置双层鲁棒优化模型》-优快云博客

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本文提出了一种租赁市场中储能容量配置的双层鲁棒优化模型，旨在提升共享储能的经济效益并丰富电网的调节性资源。以下是文章的核心内容概述：

研究背景：
- 在双碳目标背景下，电力行业需要构建以新能源为主体的新型电力系统。
- 高比例新能源带来电力系统惯量降低和调节性资源匮乏的问题。
- 共享储能通过分时复用等方式提升利用率，衍生出新的商业模式。
共享储能商业运营模式：
- 提供租赁服务和参与现货市场交易。
- 考虑风电机组出力和现货价格的不确定性，构建主从博弈的鲁棒优化模型。
双层鲁棒优化模型：
- 上层模型：最小化共享储能的年成本，确定租赁价格和容量规划方案。
- 下层模型：以风电场集群的考核成本最低为目标，更新各时段租赁容量。
模型特点：
- 考虑风电场集群与共享储能的能量共享与互动博弈。
- 采用改进K-means聚类和鲁棒优化方法刻画多时间尺度上的不确定性。
优化结果验证：
- 通过多场景对比分析验证配置结果的有效性。
- 提供共享储能多应用场景的容量优化配置新思路。
关键结论：
- 提出的模型能有效激励共享储能参与电网辅助服务，降低风电场集群考核成本。
- 丰富共享储能服务模式，提升利用率和经济效益。
- 计及不确定性影响，提升共享储能在各种潜在情景下的应对能力和充裕度。
未来研究方向：
- 考虑共享储能参与调频、调峰等辅助服务市场交易，探索更多元化的商业运营模式和盈利渠道。

本文的研究为共享储能在租赁市场中的容量配置提供了一种新的方法，通过双层鲁棒优化模型实现了在不确定环境下的优化配置，为共享储能的规模化布局和运营提供了理论支持。

以下是仿真复现思路的描述以及对应的程序代码表示。为了简化，这里使用Python语言，并假设使用Pyomo库来构建和求解双层鲁棒优化模型。

# 导入必要的库
from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import SolverFactory

# 定义仿真参数
num_wind_farms = 3  # 风电场数量
num_hours = 24  # 模拟的小时数
wind_power_uncertainty = 0.1  # 风电出力不确定性
price_uncertainty = 0.1  # 现货价格不确定性
租赁价格上限 = 1.2  # 租赁价格上限
租赁价格下限 = 0.8  # 租赁价格下限

# 创建模型
model = ConcreteModel()

# 定义变量
model.租赁价格 = Var(within=NonNegativeReals)
model.租赁容量 = Var(within=NonNegativeReals)

# 定义目标函数（上层模型）
def objective_rule(model):
    return model.租赁价格 * model.租赁容量
model.objective = Objective(rule=objective_rule, sense=minimize)

# 添加约束条件（上层模型）
def wind_power_constraint_rule(model, i):
    return model.租赁容量 <= (1 + wind_power_uncertainty) * demand[i]
model.wind_power_constraints = Constraint(num_wind_farms, rule=wind_power_constraint_rule)

# 添加现货市场价格不确定性约束（上层模型）
def price_uncertainty_constraint_rule(model):
    return model.租赁价格 <= (1 + price_uncertainty) * market_price
model.price_uncertainty_constraints = Constraint(rule=price_uncertainty_constraint_rule)

# 求解模型
solver = SolverFactory('glpk')
results = solver.solve(model, tee=True)

# 输出结果
print("租赁价格:", model.租赁价格.value)
print("租赁容量:", model.租赁容量.value)

# 定义仿真主循环（下层模型）
for hour in range(num_hours):
    # 更新风电出力和现货价格不确定性
    wind_power_actual = wind_power_forecast * (1 + wind_power_uncertainty * random.random())
    price_actual = market_price * (1 + price_uncertainty * random.random())

    # 根据实际出力和价格更新租赁容量
    def update_capacity_rule(model):
        return model.租赁容量 == wind_power_actual / price_actual
    model.update_capacity_constraints = Constraint(rule=update_capacity_rule)

    # 求解下层模型
    results = solver.solve(model, tee=False)

    # 输出每小时的租赁容量结果
    print("小时 {}: 租赁容量 {}".format(hour, model.租赁容量.value))

注释：

此代码仅为仿真复现思路的简化表示，实际实现需要根据具体的网络结构、环境交互逻辑和约束条件进行详细设计。
random.random() 用于模拟不确定性因素，实际应用中可能需要更复杂的随机过程或场景分析方法。
wind_power_forecast 和 market_price 需要根据实际情况或历史数据进行预测。
Pyomo是一个用于优化的Python库，glpk是一个开源的线性规划求解器。
上层模型的目标是最小化年成本，下层模型的目标是根据不确定性更新租赁容量。
代码中省略了具体的数据输入和模型参数设置，这些需要根据实际的电动汽车充电网络和交通模型来实现。

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