文章解读与仿真程序复现思路——中国电机工程学报EI\CSCD\北大核心《考虑极端事件的电力系统惯量与一次调频备用联合规划配置方法》

本文主要是介绍文章解读与仿真程序复现思路——中国电机工程学报EI\CSCD\北大核心《考虑极端事件的电力系统惯量与一次调频备用联合规划配置方法》，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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这份文件是一篇关于电力系统规划的研究论文，主要内容包括：

1. 研究背景与问题：随着电力系统中风电、光伏和储能等变流器接口资源(inverter based resources, IBR)的增加，系统同步惯量水平降低，导致系统抗扰动能力下降，增加了极端事件下频率失稳的风险。

2. 研究目的：提出一种考虑极端事件的电力系统惯量与一次调频备用的联合规划配置方法，以提升新型电力系统对极端事件的应对能力。

3. 研究方法：

   • 建立了包含源-储-荷多类调节资源的系统频率响应模型。
   • 使用序贯蒙特卡洛随机生产模拟获取系统失负荷集合。
   • 构建了惩罚模型来衡量频率变化率(RoCoF)越限损失。
   • 提出了频率安全概率指标，以刻画频率越限的概率分布与损失期望。
   • 开发了考虑风险偏好的备用成本收益模型，用于多元灵活性资源的协同规划配置。

4. 研究成果：

   • 验证了所提方法可以根据决策者的风险偏好灵活制定不同风险范围下的最优规划方案。
   • 通过改进的IEEE-RTS79案例分析，证明了所提方法的有效性。

5. 关键词：极端事件、备用规划、安全概率指标、风险偏好分析、频率稳定。

6. 论文结构：包括引言、系统频率响应模型、频率安全概率指标评估、备用规划配置方案获取、算例分析和结论等部分。

7. 结论：所提出的联合规划方法能够在考虑决策者风险偏好的情况下，为电力系统惯量和一次调频备用提供最优的联合规划配置方案，有效提升系统对极端事件的响应能力。

这篇论文对于理解和改进电力系统在面对极端事件时的频率稳定性和资源配置具有重要意义。

为了复现论文中提到的仿真算例，我们需要遵循以下步骤，并使用相应的程序语言（如Python）来实现：

仿真复现思路：

1. 建立系统模型：

   • 创建电力系统的频率响应模型，包括火电、水电、燃气、风电、光伏和储能等不同类型的发电资源。
   • 为每种类型的发电资源定义惯性常数、容量和占比。

2. 随机生产模拟：

   • 使用序贯蒙特卡洛方法模拟系统运行，包括风光出力的随机性和常规机组的故障情况。
   • 模拟足够长的时间（如30年）以获取失负荷集合。

3. 系统扰动集合获取：

   • 通过模拟，获取不同扰动大小下的系统失负荷情况。

4. 惯量与一次调频备用联合规划：

   • 根据系统频率响应模型，计算在不同惯量水平下的系统RoCoF和频率最低点。
   • 构建惩罚模型，评估RoCoF越限损失。

5. 风险偏好分析：

   • 定义风险因子γ，并根据不同的风险偏好进行备用容量规划。

6. 优化问题求解：

   • 建立总成本收益模型，以最大化风险偏好收益为目标函数。
   • 考虑资源容量约束、系统有功平衡约束等，使用优化算法（如线性规划、遗传算法等）求解最优备用容量。

7. 结果分析与验证：

   • 分析不同风险因子下的规划结果，验证所提方法的有效性。

程序语言表示（Python示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import linprog# 定义系统参数
inertia_constants = {'火电': 7.25, '水电': 4.82, '燃气': 9.0, '风电': None, '光伏': None, '储能': 5.0}
unit_capacities = {'火电': 2225, '水电': 300, '燃气': 80, '风电': 900, '光伏': 300, '储能': 20}
unit_percentages = {'火电': 0.5817, '水电': 0.0784, '燃气': 0.0209, '风电': 0.2354, '光伏': 0.0784, '储能': 0.0052}# 随机生产模拟函数
def monte_carlo_simulation(inertia_constants, unit_capacities, simulation_years=30):# 模拟代码实现pass# 惯量与一次调频备用联合规划函数
def joint_planning(inertia_constants, unit_capacities, disturbance_set):# 规划代码实现pass# 风险偏好分析函数
def risk_preference_analysis(risk_factor_gamma, joint_planning_results):# 分析代码实现pass# 优化问题求解函数
def optimize_reserve_capacity(objective_function, constraints):# 使用线性规划或其他优化算法求解res = linprog(c=objective_function, A_eq=constraints['A_eq'], b_eq=constraints['b_eq'], bounds=constraints['bounds'])return res# 主程序
def main():# 进行随机生产模拟disturbance_set = monte_carlo_simulation(inertia_constants, unit_capacities)# 进行惯量与一次调频备用联合规划joint_planning_results = joint_planning(inertia_constants, unit_capacities, disturbance_set)# 风险偏好分析risk_factor_gamma = 0.5  # 示例风险因子risk_preference_analysis(risk_factor_gamma, joint_planning_results)# 优化问题求解objective_function = [...]  # 定义目标函数系数constraints = {'A_eq': [...],  # 定义等式约束系数'b_eq': [...],  # 定义等式约束常数'bounds': [...]  # 定义变量界限}optimal_results = optimize_reserve_capacity(objective_function, constraints)print("Optimal reserve capacity:", optimal_results)if __name__ == "__main__":main()

请注意，上述代码仅为示例框架，实际实现时需要根据论文中的具体方法和模型详细填充每个函数的内部逻辑。此外，可能需要使用专业的电力系统仿真软件或库来更准确地模拟和分析。

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