文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《强沙尘暴下新能源基地的弹性评估及其提升方法 》

本文主要是介绍文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《强沙尘暴下新能源基地的弹性评估及其提升方法 》，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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这篇论文的核心内容是关于强沙尘暴条件下新能源基地的弹性评估及其提升方法的研究。主要研究点包括：

1. 背景与意义：中国沙漠和戈壁地区拥有丰富的风能和太阳能资源，但这些地区频繁发生的沙尘暴对新能源发电基地的开发和远距离输电造成了严重影响。因此，研究在极端天气条件下提高电力系统弹性（即系统在面对小概率高风险事件时的恢复能力）具有重要意义。

2. 研究方法：

   • 量化沙尘暴对新能源基地的影响，建立数学模型反映沙尘、强风与新能源出力、线路故障率之间的关系。
   • 利用蒙特卡洛抽样和系统信息熵选取典型故障场景，构建系统恢复模型。
   • 采用层次分析法（AHP）建立弹性评估指标。
   • 提出从规划角度的弹性提升方法，目标是最小化线路和储能的等效年投资成本及系统失负荷成本。

3. 研究成果：

   • 建立了一个面向弹性提升的线路扩建和储能配置联合规划模型，并转化为混合整数线性规划问题进行求解。
   • 通过仿真分析，验证了所提出的弹性评估和提升方法的有效性和准确性。

4. 结论：

   • 通过合理规划和配置储能设备与输电线路，可以有效提升电力系统在极端天气条件下的弹性。
   • 所提出的评估方法能够动态地、多阶段地评估电力系统的弹性，为建设高弹性新能源送端基地提供了参考。

为了复现论文中的仿真算例，我们需要遵循以下步骤，并用程序语言（这里以Python为例）表示出来：

1. 数据准备：收集或生成所需的风速和光照强度数据，以及新能源基地和电网的配置信息。

2. 模型建立：

   • 根据沙尘暴的影响，建立新能源出力模型。
   • 建立线路故障模型，计算不同风速下的线路故障率。
   • 使用蒙特卡洛抽样和系统信息熵选择典型故障场景。

3. 仿真设置：

   • 初始化电力系统状态，包括新能源基地的出力和电网的运行状态。
   • 设定沙尘暴的影响参数，如影响时间、速度和范围。

4. 运行仿真：

   • 在仿真时间内，根据沙尘暴的移动和影响，更新新能源出力和线路状态。
   • 应用故障模型，模拟线路故障和系统响应。
   • 计算系统失负荷情况和弹性指标。

5. 结果分析：

   • 分析仿真结果，评估系统弹性。
   • 比较不同场景下的系统表现，验证提升方法的有效性。

以下是使用Python语言的伪代码表示：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import norm# 1. 数据准备
# 假设已有风速和光照强度数据在DataFrame wind_speed和light_intensity中
# 新能源基地和电网配置信息在新能源基地和电网配置字典中# 2. 模型建立
def new_energy_output_model(wind_speed, light_intensity):# 根据沙尘暴影响计算新能源出力# 这里需要根据具体的模型公式来实现passdef line_failure_rate_model(wind_speed):# 计算线路故障率# 这里需要根据具体的模型公式来实现passdef monte_carlo_sampling(failure_rates):# 使用蒙特卡洛抽样选择典型故障场景pass# 3. 仿真设置
sandstorm_data = {'speed': 80,  # 沙尘暴移动速度'duration': 24,  # 影响持续时间（小时）'radius': 120  # 影响半径
}
system_state = initialize_system_state()
failure_scenarios = monte_carlo_sampling(line_failure_rate_model(wind_speed))# 4. 运行仿真
for t in range(sandstorm_data['duration'] * 60):  # 每小时更新一次状态system_state = update_system_state(system_state, new_energy_output_model, failure_scenarios)system_state = simulate_line_failures(system_state, line_failure_rate_model)loss_of_load = calculate_loss_of_load(system_state)# 记录每个时间步的系统状态和失负荷情况# 5. 结果分析
resilience_metrics = calculate_resilience_metrics(system_state, loss_of_load)
analyze_results(resilience_metrics)# 辅助函数实现（这里仅给出部分函数的框架）
def initialize_system_state():# 初始化系统状态passdef update_system_state(current_state, new_energy_model, failure_scenarios):# 更新系统状态passdef simulate_line_failures(state, failure_rates):# 模拟线路故障passdef calculate_loss_of_load(state):# 计算失负荷passdef calculate_resilience_metrics(state, loss_of_load):# 计算弹性指标passdef analyze_results(metrics):# 分析结果pass

请注意，上述代码仅为伪代码，用于展示仿真复现的基本思路和步骤。具体的函数实现需要根据论文中提供的详细模型和公式来编写。此外，实际应用中可能需要集成更多的数据和复杂的算法。

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