文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《计及电-气园区综合能源系统多重不确定性的变置信区间优化调度 》

本文主要是介绍文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《计及电-气园区综合能源系统多重不确定性的变置信区间优化调度 》，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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这篇论文的核心内容是关于电-气园区综合能源系统（EGPIES）在面临天然气管道泄漏和风电出力波动等多重不确定性因素时的优化调度问题。研究旨在提高系统的供电可靠性，同时保证经济性。以下是论文的主要内容：

研究背景：

• 随着“双碳”目标的推进，清洁能源并网增多，系统不确定性增强，尤其是电-气园区综合能源系统。
• 天然气管道泄漏和风电波动性对系统供电可靠性构成威胁。

研究目的：

• 提出一种适应多重不确定性的EGPIES自适应优化调度方法。

主要内容：

1. 失荷程度划分：根据天然气泄漏量和储能对系统负荷损失的影响，将失荷程度分为无失荷/轻度失荷、中度失荷、重度失荷和严重失荷。
2. 风电不确定性处理：采用场景法和条件风险价值（CVaR）理论量化风电不确定性。
3. 自适应多目标函数：结合系统运行成本、环境治理成本、负荷损失和CVaR成本，通过隶属函数处理，将多目标问题转换为单目标问题。
4. 遗传粒子群算法（GAPSO）：用于求解处理后的多目标函数，得到不同泄漏程度下的机组调度结果和自适应改变的风电置信区间。

研究方法：

• 利用遗传粒子群算法（GAPSO）进行优化调度。
• 通过隶属函数将多目标优化问题转换为单目标问题。

算例分析：

• 基于EGPIES进行日前优化调度，分析不同失荷程度下的系统机组出力情况及风电置信度调整范围。
• 对比不同置信度和目标函数选择方案，验证所提模型的有效性。

结论：

• 提出的自适应优化调度方案在保持良好经济性的同时，降低了系统的负荷损失，提高了供电可靠性。
• 自适应调整风电置信度的CVaR成本低于固定置信度95%的方案。
• 根据失荷程度自适应选择目标函数的方法能有效提高算法的寻优能力。

关键词：

• 园区综合能源系统
• 多重不确定性
• 自适应优化调度
• 遗传粒子群算法
• 置信区间

为了复现论文中的仿真实验，我们可以遵循以下步骤，并以程序语言的方式表示关键的伪代码：

仿真复现思路：

1. 数据准备：收集天然气管道泄漏数据、风电出力数据、负荷需求数据以及EGPIES中各机组的参数。

2. 失荷程度划分：根据天然气泄漏量和储能对系统负荷损失的影响，使用预定义的规则将失荷程度进行分类。

3. 风电不确定性处理：

   • 使用拉丁超立方法对风电出力的预测误差进行采样。
   • 采用同步回代缩减法对采样得到的场景进行削减。

4. 自适应多目标函数构建：

   • 定义系统运行成本、环境治理成本、负荷损失和CVaR成本。
   • 利用隶属函数将多目标问题转换为单目标问题。

5. 优化模型求解：

   • 初始化遗传粒子群算法（GAPSO）的参数。
   • 迭代求解优化模型，更新粒子位置和速度。
   • 根据失荷程度自适应调整目标函数和风电置信度。

6. 结果分析：

   • 分析不同失荷程度下的机组调度结果。
   • 对比不同置信度和目标函数选择方案的结果。

7. 验证与测试：

   • 验证所提模型在理想通信环境下的经济调度能力。
   • 测试算法的即插即用特性和与差分隐私策略的比较。

程序语言伪代码：

# 步骤1: 数据准备
load_data()# 步骤2: 失荷程度划分
def classify_loss_degree(leakage_rate, storage_release):# 根据泄漏率和储能释放量对失荷程度进行分类pass# 步骤3: 风电不确定性处理
def sample_wind_power_errors():# 使用拉丁超立方法对风电出力误差进行采样passdef reduce_scenarios():# 采用同步回代缩减法对场景进行削减pass# 步骤4: 自适应多目标函数构建
def construct_multi_objective_function():# 定义和构建多目标函数pass# 步骤5: 优化模型求解
def initialize_gapso_parameters():# 初始化GAPSO算法参数passdef update_particles_position_and_velocity():# 更新粒子的位置和速度passdef adapt_target_function_and_confidence_degree():# 根据失荷程度自适应调整目标函数和置信度passdef solve_optimization_model():while not termination_condition:update_particles_position_and_velocity()adapt_target_function_and_confidence_degree()return optimal_solution# 步骤6: 结果分析
def analyze_results(optimal_solution):# 分析不同失荷程度下的机组调度结果pass# 步骤7: 验证与测试
def verify_economic_dispatch():# 验证经济调度能力passdef test_plug_and_play_feature():# 测试即插即用特性passdef compare_with_differential_privacy():# 与差分隐私策略进行比较pass# 主程序
if __name__ == "__main__":initialize_gapso_parameters()optimal_solution = solve_optimization_model()analyze_results(optimal_solution)verify_economic_dispatch()test_plug_and_play_feature()compare_with_differential_privacy()

请注意，上述伪代码仅为程序逻辑的高层次描述，并不包含具体的数学模型和算法实现细节。实际编程时，需要根据论文中提供的数学公式和算法步骤，使用适当的编程语言（如Python、MATLAB等）和优化工具箱（如CPLEX、Gurobi等）来实现具体的功能。此外，还需要根据实际的仿真平台和环境进行相应的调整。

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