文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《面向用电碳计量的备用碳表系统优化配置方法》-优快云博客

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这篇文章《面向用电碳计量的备用碳表系统优化配置方法》主要研究了在电力系统中实现实时、精准用电碳计量的备用碳表系统的优化配置方法。以下是文章的核心内容：

研究背景：
- 随着“碳达峰·碳中和”目标的推进，对电力碳表计量准确性和连续性的要求愈发严格。
- 仅靠独立碳表系统难以应对越来越高的要求，需要探索备用碳表系统的优化配置方法。
研究目的：
- 提出一套备用碳表系统优化配置方法，以保证在碳表系统故障失灵时，能够衔接完成电力系统的碳计量工作。
方法论：
- 提出分步优化的方式：
  - 第一步：确定最优备用碳表装置数量，以配置成本最低为目标。
  - 第二步：以最小化备用碳表系统计量误差为目标，提出备用碳表装置优化布点方法。
核心模型：
- 备用碳表系统优化配置模型，包括成本最小化模型和误差最小化模型。
- 模型考虑了电力系统全环节碳计量的需求，以及经济成本和计量误差的可控性。
算例仿真：
- 基于PJM 5节点系统和中国某地市实际电力系统的运行数据开展算例仿真。
- 仿真结果表明，该方法能够在保证电力系统完整碳排放信息计量的前提下，以最小的备用碳表系统配置成本，实现不超过0.2%的碳排放计量误差。
结论：
- 提出的方法能够有效地在满足电力系统完整碳计量需求的情况下，确定经济性最优的碳表数量配置方案，并确定碳表装置的优化布点方案。
未来工作：
- 进一步研究和探索相关问题的线性近似和加速求解方法，以支撑工程化应用。
- 探索基于网损误差校正的改进备用碳表优化配置方法。

这篇文章为电力系统碳计量提供了一种新的备用系统配置方法，有助于提高电力系统碳计量的准确性和连续性，对于实现电力系统的低碳转型具有重要意义。

以下是仿真复现思路的描述，以及使用Python语言实现的程序框架。请注意，以下代码是一个简化的框架，用于展示如何结构化这个问题的解决方案。实际的实现需要根据具体的模型参数和数据进行调整。

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义成本最小化问题
def cost_minimization(costs, constraints):
    """
    成本最小化问题的定义。
    
    参数:
    costs: 碳表配置成本。
    constraints: 约束条件，包括布置碳表位置约束、完整计量需求约束、无冗余计量约束。
    
    返回:
    最优备用碳表数量和配置方案。
    """
    # 定义目标函数（成本最小化）
    def objective(x):
        return np.sum(x * costs)
    
    # 定义约束条件
    constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - np.sum(constraints['required'])},
                   {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x - np.array(constraints['limits'])})
    
    # 初始猜测
    x0 = np.zeros(len(costs))
    # 调用优化求解器
    result = minimize(objective, x0, method='SLSQP', constraints=constraints)
    
    return result.x, result.fun

# 定义误差最小化问题
def error_minimization(errors, constraints):
    """
    误差最小化问题的定义。
    
    参数:
    errors: 碳排放计量误差。
    constraints: 约束条件，包括最小布置碳表数量约束。
    
    返回:
    最优备用碳表布点方案和最小误差。
    """
    # 定义目标函数（误差最小化）
    def objective(x):
        return np.sum(np.abs(errors[x == 1]))
    
    # 定义约束条件
    constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - constraints['min_sensors']})
    
    # 初始猜测
    x0 = np.zeros(len(errors))
    # 调用优化求解器
    result = minimize(objective, x0, method='SLSQP', constraints=constraints)
    
    return result.x, result.fun

# 主程序
def main():
    # 假设数据
    costs = np.array([10, 20, 15, 18, 12])  # 碳表配置成本示例
    errors = np.array([0.5, 0.3, 0.4, 0.2, 0.6])  # 碳排放计量误差示例
    required_sensors = 3  # 完整计量需求的最少碳表数量
    
    # 约束条件
    constraints = {
        'required': required_sensors,
        'limits': [1, 1, 1, 1, 1]  # 布置碳表位置约束示例
    }
    
    # 成本最小化
    optimal_sensors, min_cost = cost_minimization(costs, constraints)
    print("最优备用碳表数量:", np.sum(optimal_sensors))
    print("最小成本:", min_cost)
    
    # 误差最小化
    min_errors, min_error_value = error_minimization(errors, {'min_sensors': required_sensors})
    print("最优备用碳表布点方案:", min_errors)
    print("最小误差:", min_error_value)

# 运行主程序
if __name__ == "__main__":
    main()

注释：