文章解读与仿真程序复现思路——电力系统自动化EI\CSCD\北大核心《基于节点碳势需求响应的电力系统双层优化调度》

2023-12-13 09:38:15

这个标题涉及到电力系统的双层优化调度,其中考虑了节点碳势需求响应。让我们逐步解读这个标题:

  1. 电力系统: 指的是一个涉及电力生成、传输和分配的整体系统,包括发电厂、输电网、变电站以及终端用户。

  2. 基于节点: 表明优化调度的焦点是电力系统中的特定节点,可能是一个发电站、变电站或用户。

  3. 碳势需求: 这可能是指在电力系统中考虑碳排放和环境影响的需求。"碳势"可能是碳排放的一种度量或者与环保相关的一个术语。

  4. 响应: 指的是系统对某些变化或需求做出的反应。在这里,可能是指电力系统对于节点碳势需求变化的响应。

  5. 双层优化调度: 表明在这个问题中应用了双层优化的方法。双层优化通常包括两个层次的优化问题,其中一个层次的决策会影响另一个层次的问题。在电力系统中,这可能涉及到上层问题(如电力市场运营)和下层问题(如发电单元的运行控制)之间的协同优化。

因此,整个标题的含义可能是:通过考虑特定节点的碳势需求响应,进行电力系统的双层优化调度。这样的调度可能旨在在满足电力需求的同时,最小化碳排放或实现其他环境和经济目标。

摘要:为实现电力系统低碳排放、助力经济提升,在建立碳势引导多元柔性负荷模型的基础上,提出一种基于节点碳势需求响应的双层优化调度策略。首先,利用比例共享原则追踪碳排放流,搭建碳排放流模型,从时空维度感知各节点的碳势变化规律。其次,将碳流分析纳入负荷侧需求响应机制中,利用节点碳势建立负荷聚合商需求响应碳排放模型,并厘清不同碳势强度下负荷聚合商调度差异,构建基于节点碳势需求响应的电力系统双层优化调度模型。模型上层为电网运营商最优经济调度,模型下层为负荷聚合商需求响应经济调度。最后,以改进IEEE 30节点系统为例,验证了所提方法的有效性。

这段摘要描述了一种为实现电力系统低碳排放、促进经济提升的方法,并介绍了该方法的关键步骤和验证过程。以下是对摘要各部分的解读:

  1. 目标: 该研究的主要目标是在电力系统中实现低碳排放,并同时推动经济发展。

  2. 方法基础: 方法的基础是建立了一个碳势引导多元柔性负荷模型。这个模型可能涉及到对各种负荷(如电力需求)的柔性调整,以适应碳排放和经济目标。

  3. 提出的方法: 在碳势引导多元柔性负荷模型的基础上,提出了一种基于节点碳势需求响应的双层优化调度策略。

  4. 碳排放流模型: 通过利用比例共享原则,建立了碳排放流模型,以在时空维度上感知各节点的碳势变化规律。

  5. 负荷侧需求响应机制: 将碳流分析纳入负荷侧需求响应机制中,以利用节点碳势建立负荷聚合商需求响应碳排放模型。

  6. 调度模型: 建立了基于节点碳势需求响应的电力系统双层优化调度模型。该模型分为上层和下层,分别为电网运营商最优经济调度和负荷聚合商需求响应经济调度。

  7. 验证过程: 使用改进的IEEE 30节点系统作为案例,验证了所提出方法的有效性。

总体而言,这项研究致力于在电力系统中融合碳排放和经济目标,通过节点碳势需求响应的双层优化调度策略,实现了对碳排放和经济的协同优化。改进的IEEE 30节点系统的验证表明该方法在实际应用中是可行的。

关键词:碳排放流; 多元柔性负荷;需求响应;电动汽车;双层优化调度;

  1. 碳排放流: 这指的是在电力系统中跟踪和分析碳排放的流动过程。在这个上下文中,可能涉及建立模型以追踪不同节点的碳排放量,并通过比例共享原则来理解和优化整个系统中的碳排放流。

  2. 多元柔性负荷: 这表示考虑了电力系统中多种负荷的柔性调整能力。在这种情况下,负荷可能是可调的,以适应不同的要求,可能包括通过需求侧响应实现的负荷调整。

  3. 需求响应: 这指的是电力系统中的一种机制,通过该机制,负荷能够对电力系统的需求变化作出响应。在这里,可能是指负荷的柔性调整,以匹配碳排放和经济优化的要求。

  4. 电动汽车: 提到电动汽车可能表示在电力系统中考虑了电动汽车的影响。电动汽车的充电需求和行驶行为可能被纳入模型,以更全面地理解和管理系统的负荷。

  5. 双层优化调度: 这表示提出的方法采用了双层的优化调度策略。上层可能涉及电网运营商的最优经济调度,而下层可能是针对负荷聚合商的需求响应经济调度。通过这种双层结构,可以更有效地协调碳排放和经济目标。

综合来看,关键词指向了一种综合考虑碳排放、多元柔性负荷、需求响应、电动汽车等因素的电力系统优化方法,采用双层结构进行调度,以达到低碳排放和经济提升的目标。

仿真算例:本文采用改进 IEEE 30 节点电网耦合典型居 民、工业、商业 LA 进行分析,其拓扑结构如图 2 所 示。图中,居民 LA1、商业 LA2、工业 LA3 分别接入 节点 24、节点 26 和节点 29,容量为 600 MW 的风电 场代替节点 13 的火电机组。 火电机组相关参数如附录 C 表 C1 所示,分时购 电电价如附录 C 表 C2 所示。蒙特卡洛法生成 1 000 个风电场景及削减后 4 个场景下风电出力曲线如附 录 C 图 C1、图 C2 所示。各场景概率分别为:0.281、 0.239、0.221、0.259;风 力 发 电 成 本 系 数 为 60元/MW,风电弃风惩罚系数为 250 元/MW,风电 碳排放系数为 0.043 tCO2/MW。设置 LA 单位购电 量碳排放配额系数为 0.728 tCO2/MW[24] ,碳交易基 准价格为 252 元/t,价格增长系数为 0.25[25],各 LA 碳排放区间长度分别为 1、25、90 t。假设所有 EV 均 为同一型号,EV 相关参数如附录 C 表 C3 所示。设 定各 LA 中 EV 数量分别为 800、300、500 辆。TL、CL 合同参数如附录 C 表 C4 和表 C5 所示。设置调 度周期为 24 h,Δt=1 h,采用 MATLAB 调用 Gurobi 求解。为验证本文所提模型及方法的有效性,分析节 点碳势及分时电价协同引导各 LA 柔性负荷进行需 求响应的情况。设立以下 5 种场景(各场景考虑因 素见附录 C 表 C6): 场景 1:考虑固定电价、负荷不参与优化调度, 不考虑碳交易; 场景 2:考虑分时电价引导柔性负荷调整的双 层优化调度策略,不考虑碳交易; 场景 3:考虑分时电价及阶梯型碳交易,柔性负 荷不参与优化调度; 场景 4:考虑固定电价、阶梯型碳交易及节点碳 势引导柔性负荷调整的双层优化调度策略; 场景 5:考虑分时电价、阶梯型碳交易及节点碳 势引导柔性负荷调整的双层优化调度策略。

仿真程序复现思路:

为了复现上述仿真,需要按照文章中描述的模型和算例设置进行步骤化处理。以下是仿真的复现思路,并用伪代码表示:

% 仿真参数设置
nodes = 30; % 节点数
wind_capacity = 600; % 风电场容量
ev_counts = [800, 300, 500]; % 各 LA 中 EV 数量
simulations = 1000; % 蒙特卡洛仿真次数
time_slots = 24; % 时间槽数

% 生成 IEEE 30 节点电网拓扑结构
% 这里可以使用现有的电网拓扑生成算法或者直接构造一个拓扑矩阵

% 生成风电场景
wind_scenarios = monte_carlo_simulation(simulations);

% 设置各种参数
% 包括火电机组参数、电价、碳排放系数等
thermal_params = read_table('附录 C 表 C1');
electric_prices = read_table('附录 C 表 C2');
carbon_factors = struct('wind', 0.043, 'la', 0.728, 'trade_price', 252, 'growth_factor', 0.25);

% 仿真过程
for scenario = 1:5
    switch scenario
        case 1
            % 场景 1
            % 固定电价、负荷不参与优化调度,不考虑碳交易
            result = run_scenario(thermal_params, electric_prices, carbon_factors, wind_scenarios, nodes, wind_capacity, ev_counts, time_slots, 'fixed_price');
        case 2
            % 场景 2
            % 分时电价引导柔性负荷调整的双层优化调度策略,不考虑碳交易
            result = run_scenario(thermal_params, electric_prices, carbon_factors, wind_scenarios, nodes, wind_capacity, ev_counts, time_slots, 'time_price_guided');
        case 3
            % 场景 3
            % 分时电价及阶梯型碳交易,柔性负荷不参与优化调度
            result = run_scenario(thermal_params, electric_prices, carbon_factors, wind_scenarios, nodes, wind_capacity, ev_counts, time_slots, 'carbon_trade_only');
        case 4
            % 场景 4
            % 固定电价、阶梯型碳交易及节点碳势引导柔性负荷调整的双层优化调度策略
            result = run_scenario(thermal_params, electric_prices, carbon_factors, wind_scenarios, nodes, wind_capacity, ev_counts, time_slots, 'node_carbon_guided');
        case 5
            % 场景 5
            % 分时电价、阶梯型碳交易及节点碳势引导柔性负荷调整的双层优化调度策略
            result = run_scenario(thermal_params, electric_prices, carbon_factors, wind_scenarios, nodes, wind_capacity, ev_counts, time_slots, 'time_price_carbon_guided');
    end
    
    % 对结果进行分析和可视化
    analyze_and_visualize(result);
end

% 辅助函数定义
function scenarios = monte_carlo_simulation(simulations)
    % 使用蒙特卡洛法生成风电场景
    % 返回一个包含 1000 个场景的数据结构
end

function params = read_table(table_name)
    % 从附录中读取参数表格
    % 返回一个包含参数的数据结构
end

function result = run_scenario(thermal_params, electric_prices, carbon_factors, wind_scenarios, nodes, wind_capacity, ev_counts, time_slots, strategy)
    % 运行指定场景的仿真
    % 返回包含仿真结果的数据结构
end

function analyze_and_visualize(result)
    % 分析和可视化仿真结果
end

以上伪代码中,包含了生成电网拓扑结构、蒙特卡洛仿真、读取参数表格、运行仿真场景、以及结果分析和可视化等步骤。具体的函数实现需要根据具体的仿真框架和参数格式进行设计。在 MATLAB 中,可以使用相关工具箱(如 Optimization Toolbox)来进行优化求解。 Gurobi 的 MATLAB 接口可以通过 Gurobi 官方网站获取并安装。

此外,具体的电网拓扑结构生成和参数读取函数的实现需要根据文献提供的具体信息进行设计。最后,对于仿真结果的分析和可视化也需要根据文献中的具体指标和要求进行具体的实现。

文章来源:https://blog.csdn.net/LIANG674027206/article/details/134905182
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