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《规模新能源接入场景下计及灵活性资源协同均衡的电力系统黑启动动态分区方法》

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《规模新能源接入场景下计及灵活性资源协同均衡的电力系统黑启动动态分区方法》，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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本文提出的黑启动动态分区方法是为了解决在大规模新能源接入的新型电力系统中，面对大规模停电事故时的快速恢复问题。随着风电、太阳能等新能源在电力系统中的比重不断增加，系统的运行和恢复策略需要适应这些新能源的特性，尤其是在应急恢复阶段。新能源机组相比于传统同步机组具有启动速度快、启动过程灵活等特点，但同时也伴随着出力波动性大、预测准确性相对较低等问题。因此，如何在黑启动过程中充分利用新能源机组的优势，同时妥善处理其带来的挑战，成为了一个亟待解决的问题。

为了应对这一挑战，研究者提出了一个计及灵活性资源协同均衡的黑启动动态分区多目标混合整数线性规划模型。该模型的目标是最大化分区凝聚度、机组加权发电量，并最小化子系统重构进度差异。通过这个模型，可以在保证新能源机组运行安全的同时，实现系统分区重构过程中新能源机组出力的高效利用，有效提升系统重建效率。

模型的构建考虑了多个方面：

分区凝聚度：通过量化子系统内部连接的紧密程度，优化模型旨在形成电气距离小、内部联系紧密的分区，以提高系统恢复的效率和安全性。
机组加权发电量：通过加权机组的发电量，模型引导分区方案向最大化系统发电能力的方向演进，其中越早恢复的机组将被赋予更高的权重。
子系统重构进度差异：考虑到新能源出力的波动性可能导致子系统恢复能力动态变化，模型引入了子系统间重构进度差异的概念，以主动同步各子系统的恢复进程，减少系统整体恢复时间。
灵活性资源动态均衡约束：模型考虑了灵活性资源，如同步机组的热备用和储能资源，以确保在分区过程中这些资源能够协同调度与保障，从而更好地应对新能源出力的不确定性。

为了求解这个复杂的优化模型，研究者采用了基于收缩时域模型预测控制(SHMPC)的滚动优化框架。该框架的核心思想是在每个决策时步，根据当前系统状态和预测的风电出力，更新优化时域，并在此基础上进行模型优化求解。这种方法能够有效降低风电出力预测误差对分区优化方案的影响，并且能够根据系统状态的变化动态调整分区方案，以适应系统恢复过程中的变化。

为了提高求解效率，研究者使用了广义Benders分解方法，将原问题分解为机组分区优化的主问题和系统分区优化的子问题，并通过迭代求解。这种方法不仅能够降低模型求解的复杂度，还能够确保在给定的优化时域内得到全局最优解。

通过在IEEE 39节点和IEEE 118节点系统上的仿真验证，研究者展示了所提方法的有效性。仿真结果表明，该方法能够在保障新能源机组支撑应急启动能力的同时，高效利用同步机组出力，促进系统发电能力的快速恢复。此外，该方法还能够显著提前子系统的并列时间，减小停电损失，提升系统的整体恢复速度。

总结来说，本文提出的黑启动动态分区方法，不仅继承和发展了现有的黑启动分区研究成果和动态分区思路，而且高度符合新型电力系统停电防御系统的建设需求，对于提升新型电力结构下的电力应急保障能力具有重要的实际意义。未来的研究将进一步考虑分布式新能源和弹性负荷对黑启动分区恢复的影响，以进一步提升新型电力系统的停电防御能力。

为了复现本文提出的黑启动动态分区方法的仿真，我们需要遵循以下步骤，并将其表示为伪代码：

初始化参数：定义系统模型参数，包括新能源机组、传统机组、储能设备的特性，以及系统网络拓扑结构。
构建优化模型：根据本文提出的多目标混合整数线性规划模型，构建优化问题的目标函数和约束条件。
实施SHMPC滚动优化框架：在每个决策时步，根据当前系统状态和预测的风电出力，更新优化时域，并在此基础上进行模型优化求解。
应用Benders分解：将原问题分解为机组分区优化的主问题和系统分区优化的子问题，并通过迭代求解。
仿真迭代：重复执行上述步骤，直到所有机组恢复并达到稳态。
结果分析：分析仿真结果，验证所提方法的有效性。

以下是伪代码表示的仿真复现思路：

# 伪代码：黑启动动态分区方法的仿真复现# 初始化参数
Initialize_system_parameters() {# 定义新能源机组、传统机组、储能设备特性# 定义系统网络拓扑结构
}# 构建优化模型
Construct_optimization_model() {# 定义目标函数：最大化分区凝聚度、机组加权发电量、最小化子系统重构进度差异# 定义约束条件：包括连通性约束、机组启动约束、功率匹配约束等
}# 实施SHMPC滚动优化框架
Implement_SHMPC_framework() {for each decision_step in simulation_time {# 更新系统状态和风电预测Update_system_status_and_wind_forecasting()# 根据当前状态和预测，更新优化时域Update_optimization_time_domain()# 求解优化模型Solve_optimization_model()}
}# 应用Benders分解
Apply_Benders_decomposition() {while not convergence {# 解机组分区优化主问题Solve_master_problem()# 解系统分区优化子问题Solve_sub_problem()# 检查子问题的可行性和主问题的最优性Check_feasibility_and_optimality()# 根据子问题的解更新主问题的约束Update_constraints_based_on_subproblem_solution()}
}# 仿真迭代
Simulate_black_start_partition() {Initialize_system_parameters()Construct_optimization_model()while not all_units_restored {Implement_SHMPC_framework()Apply_Benders_decomposition()}# 分析结果Analyze_results()
}# 主函数
Main() {Simulate_black_start_partition()
}# 运行仿真
Run_simulation() {Main()
}

在实际编程实现中，我们需要选择合适的编程语言（如Python、MATLAB等），并利用相关的优化求解器（如CPLEX、Gurobi等）来求解混合整数线性规划问题。同时，还需要编写代码来处理风电出力预测、系统状态更新等任务。上述伪代码提供了一个高层次的仿真复现框架，具体的实现细节将取决于所使用的工具和平台。

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