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《基于新能源-负荷相似性的源荷储协调调峰优化调度》

这个标题涉及到新能源、负荷相似性、源荷储协调、调峰优化调度等概念。让我们逐步解读这个标题：

1. 新能源： 这指的是可再生能源，如太阳能、风能、水能等，相对于传统的化石燃料，新能源对环境的影响更小。

2. 负荷相似性： 这可能涉及到负荷的特性和行为的相似性。在电力系统中，负荷是指用户对电力系统的需求，负荷相似性可能指的是在不同时间或地点，负荷的一些特性相似，这对于系统的规划和运营是重要的。

3. 源荷储协调： 这涉及到能源的三个主要方面：

   • 源：?新能源，即太阳能、风能等。
   • 荷：?负荷，即能源系统的需求。
   • 储：?储能，指的是能够存储能源的设备，如电池等。
   • 协调：?指的是在这三者之间实现有效的协同，以满足系统需求。

4. 调峰优化调度： 这可能是指在电力系统中平衡负荷和能源供应的过程。调峰是指在高峰时期，通过一些手段来满足系统需求。优化调度则是指通过一定的算法和方法来合理安排能源的供应，以最小化成本、最大化效率等目标。

综合起来，这个标题表明研究的主题是如何在新能源、负荷相似性和能源储备协调的基础上进行调峰优化调度。这可能涉及到开发新的算法、建模方法，或者研究如何更好地利用新能源和能源储备来满足系统的电力需求，特别是在负荷相似性方面进行考虑。这样的研究对于提高电力系统的可持续性、降低成本以及更好地适应新能源的不确定性都可能具有重要意义。

摘要：合理利用可调节负荷的响应特性来实现源荷储的协调调度，可有效缓解新能源、负荷的不确定性所带来的调峰压力。基于新能源-负荷（NER-L）相似性，建立可调节负荷响应目标。基于相关系数，建立能准确刻画负荷对新能源出力跟踪匹配程度的NER-L相似性指标，并将指标引入所建源荷储协调调峰的双阶段优化调度模型。第一阶段模型以NER-L相关系数最大为目标，确定可调节负荷在各时段的响应功率并获得最优电网负荷；第二阶段模型以弃风弃光量最小、调峰运行成本最低为目标，优化火电机组及储能出力。以IEEE 30节点系统为例，对NER-L相似性、净负荷峰谷差、系统调峰运行经济性及新能源弃电功率进行计算分析，结果验证了所提模型的有效性。

这段摘要描述了一个关于源荷储协调调度的研究，旨在通过合理利用可调节负荷的响应特性来缓解新能源和负荷不确定性引起的调峰压力。以下是对摘要的详细解读：

1. 调度目标和问题陈述： 研究旨在实现源荷储的协调调度，以有效缓解新能源和负荷不确定性带来的调峰压力。这意味着研究者关注如何更好地调度可调节负荷，以适应新能源波动和负荷变化。

2. NER-L相似性的建立： 提到了基于新能源-负荷（NER-L）相似性的概念，这可能是指新能源和负荷之间的相似性。建立了可调节负荷响应目标，表明负荷可以根据新能源的变化做出相应的调整。

3. 相似性指标的建立： 使用了相关系数作为能够准确刻画负荷对新能源出力跟踪匹配程度的NER-L相似性指标。这个指标可能用于量化负荷对新能源变化的响应程度。

4. 双阶段优化调度模型： 提出了一个双阶段优化调度模型，第一阶段以NER-L相关系数最大为目标，确定可调节负荷在各时段的响应功率，从而获得最优电网负荷。第二阶段以弃风弃光量最小和调峰运行成本最低为目标，对火电机组和储能出力进行优化。

5. 案例研究和验证： 使用IEEE 30节点系统作为案例，对NER-L相似性、净负荷峰谷差、系统调峰运行经济性以及新能源弃电功率进行计算分析。结果表明所提出的模型在这个案例中是有效的。

总的来说，这项研究通过建立新能源和负荷之间的相似性，利用可调节负荷的响应特性，提出了一个双阶段优化调度模型，旨在缓解调峰压力，并通过实际案例验证了模型的有效性。

关键词:新能源;可调节负荷;储能;相似性;调峰协调调度;

1. 新能源： 指的是可再生能源，例如太阳能、风能、水能等。这些能源通常具有不稳定性和波动性，因为它们受到天气和自然条件的影响。

2. 可调节负荷： 表示能够根据需要进行调整的电力负荷。这可能涉及到在电力系统中灵活调整能耗的设备，以便更好地适应电力供需的波动。

3. 储能： 指的是通过将电能转化为其他形式存储起来，然后在需要时将其转换回电能的技术。储能系统可以在电力系统中提供灵活性，帮助平衡供需之间的差异。

4. 相似性： 在这个上下文中，可能是指新能源和负荷之间的相似性，即它们在某些方面的行为模式或特性的相似程度。这种相似性可能用于开发调度策略，使得负荷更好地适应新能源的波动。

5. 调峰协调调度： 表示在电力系统中调度新能源、可调节负荷和储能等资源，以协调地满足负荷需求，特别是在负荷波动较大的时候，进行有效的调度，以避免系统峰值负荷时的压力，实现平稳运行。

综合这些关键词，研究可能着眼于如何通过调度和协调新能源、可调节负荷和储能等资源，利用它们之间的相似性，以实现对电力系统的调峰协调调度，从而提高系统的稳定性和经济性。

仿真算例：采用 IEEE 30 节点系统作为算例分析对象， 系统包括 4 台火电机组（总容量为 2900 MW）、1 座容量为 800 MW 的风电场、1 座容量为 500 MW 的光伏电站，新能源装机容量占总装机容量的 29.2%，储能容量为 250 MW。 模型参数设置如下：常规火电机组的参数如 附录 A 表 A2 所示；新能源预测曲线及负荷预测曲 线如附录 A 图 A2 所示；可调节负荷在各时段的可 调功率为总负荷的 10%，可调节负荷成本为 350 元/(MW·h)；储能电站的初始储能量为 220 MW·h。 以上 述数据 为基 础，基 于本文 所建模 型，在 MATLAB 中对源荷储协调调峰进行计算分析。

仿真程序复现思路：

仿真复现思路可以分为以下步骤：

1. 系统建模： 在MATLAB中使用IEEE 30节点系统建立电力系统模型。定义火电机组、风电场、光伏电站、可调节负荷和储能电站的相关参数，包括容量、成本、初始状态等。使用附录A表A2和图A2中的参数设置。

2. 新能源和负荷预测： 根据附录A图A2中的新能源和负荷预测曲线，生成相应的时间序列数据，以模拟实际系统中的新能源和负荷波动。

3. 调度算法实现： 根据文章中描述的调度算法和相应方法，在MATLAB中实现源荷储协调调峰的计算分析。这可能涉及到调度新能源、可调节负荷和储能等资源，以实现负荷需求的平衡。

4. 仿真过程： 使用建立的模型和实现的算法，进行仿真实验。考虑不同时段的新能源产生、负荷需求和可调节负荷的变化，以及储能电站的运行状态。通过仿真，可以得到系统在不同情况下的运行结果。

5. 性能评估： 分析仿真结果，评估系统的性能，包括调峰效果、经济性等。与未进行源荷储协调调峰的情况进行比较，以验证算法的有效性。

以下是一个简化的MATLAB代码示例，用于演示仿真思路：

% 1. 参数设置
% --------------------------------------------------------------
% 系统参数
base_capacity = 1000;  % 基准容量（例如，1000兆瓦）
storage_capacity = 200;  % 储能容量（兆瓦时）

% 仿真参数
T = 24;  % 仿真时长（小时）
dt = 1;  % 时间步长（小时）

% 2. 时间序列生成
% --------------------------------------------------------------
% 生成新能源、负荷和可调节负荷的时间序列数据
renewable_generation = generate_renewable_data(T, dt);
load_demand = generate_load_data(T, dt);
adjustable_load = generate_adjustable_load_data(T, dt);

% 3. 初始化系统状态
% --------------------------------------------------------------
% 初始化电力系统状态，包括储能电站初始储能量等
storage_state = initialize_storage_state(storage_capacity);

% 4. 仿真过程
% --------------------------------------------------------------
for t = 1:T
    % 获取当前时刻的新能源、负荷和可调节负荷数据
    current_renewable_generation = renewable_generation(t);
    current_load_demand = load_demand(t);
    current_adjustable_load = adjustable_load(t);

    % 进行调度算法的计算
    [scheduled_generation, storage_dispatch] = scheduling_algorithm(current_renewable_generation, current_load_demand, current_adjustable_load, storage_state);

    % 更新系统状态
    storage_state = update_storage_state(storage_state, storage_dispatch);

    % 记录仿真结果（可根据需要进行记录）
    simulation_results(t).scheduled_generation = scheduled_generation;
    simulation_results(t).storage_state = storage_state;

    % 可在每个时间步长进行结果的可视化等操作
    % ...
end

% 5. 性能评估
% --------------------------------------------------------------
% 分析仿真结果，评估系统的性能
performance_metrics = evaluate_performance(simulation_results);

% 6. 可视化结果
% --------------------------------------------------------------
% 根据需要绘制各种结果的图表
visualize_results(simulation_results, performance_metrics);

在这个简单的框架中，scheduling_algorithm 函数表示具体的调度算法的实现，update_storage_state 函数用于更新储能系统的状态。这两个函数的具体实现需要根据论文提供的算法和方法进行编写。

请注意，电力系统仿真是一个相当复杂的任务，具体的实现取决于你选择的算法和模型。以上只是一个概念性的框架，实际情况可能需要更多的细节和优化。确保仔细阅读相关论文以获取更详细的信息。