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《基于改进生成对抗网络与碳足迹的配电网多目标双层规划》
这个标题涉及到多个关键概念，让我们逐一解释：
1.基于改进生成对抗网络（GAN）：这指的是使用生成对抗网络的方法来解决某个问题。生成对抗网络是一种机器学习模型，由生成器和判别器组成，它们通过对抗性训练来生成以假乌有的数据，并判别这些数据与真实数据的区别。在这个背景下，文章可能探讨了如何使用改进的GAN来解决特定问题。
2.碳足迹：碳足迹是指某个活动、产品、组织或系统产生的温室气体排放量。在这个上下文中，文章似乎涉及到与电力配电网络相关的碳足迹，可能是指如何降低电力配电网络的碳排放。
3.配电网：配电网络通常指的是电力分配系统，它用于将电力从发电站传送到终端用户，包括住宅、工业和商业用途。文章可能关注如何改进或优化电力分配系统。
4.多目标双层规划：这是一个数学和决策建模的概念，用于解决多个目标之间的权衡和冲突。多目标意味着有多个目标需要优化，而双层规划通常意味着有两个层次的决策，上层和下层，上层层次通常是决策者或规划者，下层层次通常是执行者。文章可能探讨了如何在电力配电网络中实施多目标双层规划，以实现改进的碳足迹和其他目标。
综合起来，这个标题表明文章探讨了如何利用改进的生成对抗网络技术来解决电力配电网络的多个问题，包括减少碳足迹。这可能涉及到电力系统规划、优化和管理方面的研究。
摘要：针对风光等可再生能源(renewable energy，RE)出力的不确定给配电网规划运行带来的巨大挑战，本文提出了一种基于改进生成对抗网络与碳足迹的配电网多目标双层规划模型。首先，采用带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty，WGAN-GP)来模拟大量风光出力场景，通过K-medoids聚类算法进行场景缩减。其次，通过全生命周期评价方法确定各发电单元的碳足迹系数。接着，建立考虑碳足迹的配电网双层规划模型，上层以年综合成本最小为目标函数，优化分布式电源(distributed generation，DG)、储能系统(energy storage system，ESS)及补偿电容(capacitor banks，CB)的规划方案；下层以运行成本、电压偏移量以及碳排放量最小为目标函数，考虑有载调压变压器(on-load tap changer，OLTC)、可削减负荷、补偿电容、储能及分布式电源制定在典型场景下的配电网运行策略。然后，对模型的上、下层进行关联统一，将其转换为单层模型，再采用归一化法向约束法(normalized normal constraint，NNC)求解单层多目标模型。最后，通过IEEE33节点配电系统进行仿真分析，验证了模型的有效性。
这節摘要描述了一种关于电力配电网规划与运行的研究，主要关注利用可再生能源（RE，通常是风能和太阳能）的不确定性出力来解决碳排放、成本和运行稳定性等多个目标的问题。以下是摘要中提到的关键点的解读：
1.问题描述：文章首先指出了可再生能源出力不确定性对电力配电网规划与运行的挑战。这是因为可再生能源的产量取决于自然因素，如风力和太阳辐射，这种变化性会对电网的稳定性和碳排放等方面产生影响。
2.方法提议：文章提出了一种解决这些问题的方法，该方法基于改进生成对抗网络（Wasserstein GAN with gradient penalty，WGAN-GP）来模拟风光出力场景，然后使用K-medoids聚类算法对这些场景进行缩减。这有助于理解和管理可再生能源波动性。
3.碳足迹评估：在此基础上，文章使用全生命周期评价方法确定了各发电单元的碳足迹系数，也就是不同发电方式的碳排放量。
4.多目标双层规划：接下来，文章建立了一个多目标双层规划模型。上层的目标是降低年度综合成本，通过优化分布式电源（DG）、储能系统（ESS）和补偿电容（CB）的规划方案来实现。下层的目标包括降低运行成本、电压偏移量和碳排放量，通过考虑有载调压变压器（OLTC）、可削减负荷、补偿电容、储能和分布式电源等制定配电网运行策略。
5.模型统一化求解：然后，文章将上下层模型进行关联统一，将其转化为单层模型，然后使用归一化法向约束法（NNC）来求解多目标模型。
6.仿真验证：最后，作者使用IEEE33节点配电系统进行仿真分析，以验证模型的有效性，这意味着他们测试了模型在实际情况下的性能。
综合而言，这篇文章的目标是通过使用生成对抗网络和多目标双层规划来应对可再生能源不确定性，降低碳排放、成本和电网运行问题。这种方法的有效性在仿真中得到了验证。
关键词：可再生能源；生成对抗网络；碳足迹；双层规划 模型；归一化法向量约束法
当我们深入了解这些关键词时，我们可以更好地理解文章的核心内容：
1.可再生能源：
2.解读: 可再生能源是指自然过程中能够不断恢复的能源，如太阳能、风能、水能等。在这篇文章中，它指的是风光等可再生能源，其出力的不确定性是该研究关注的焦点之一。
3.生成对抗网络 (GAN)：
4.解读: GAN是一种机器学习模型，由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成逼真的数据。在这里，文章使用改进的Wasserstein GAN来模拟大量风光出力场景，以便更好地理解和处理可再生能源的不确定性。
5.碳足迹：
6.解读: 碳足迹是指某个活动或系统在其整个生命周期中产生的温室气体排放量。在这篇文章中，作者使用全生命周期评价方法确定各发电单元的碳足迹系数，以考虑不同发电方式的碳排放。
7.双层规划模型：
8.解读: 双层规划模型是一种决策模型，通常包括上层和下层决策。在这里，上层目标是最小化年综合成本，优化分布式电源、储能系统和补偿电容的规划方案；下层目标包括最小化运行成本、电压偏移量和碳排放量，通过制定配电网运行策略来实现。
9.归一化法向量约束法：
10.解读: 归一化法向量约束法是一种用于求解多目标模型的方法。在这里，文章使用这种方法将上下层模型统一化求解，以便更有效地解决多目标双层规划模型。
这些关键词共同揭示了文章的研究方向和方法，即通过使用生成对抗网络、考虑碳排放和利用双层规划模型来应对可再生能源的不确定性，以实现更可持续的电力配电网络。
算例：本文采用 IEEE33 节点配电系统进行算例仿真。PV 待选安装节点为 7、14、17、23、28、29、31，WT 待选安装节点为 5、8、15、16、21、28、33，MT 待选安装节点为 6、11、16、19、23、28、31，CB 待选安装节点为 9、14、20、23、29，ESS待选安装节点为 9、15、19、21、23、29、32；单台 ESS 的额定容量为 100kWh，额定功率为25kW，充放电效率均为 0.95，始末荷电状态为0.4，荷电状态的上下限分别为 0.9 和 0.1，单台投资成本为175000 元，单个节点接入台数上限为5；ESS 允许安装的节点总数为 4，其余待规划对象允许安装的节点总数均为 2；OLTC 共有 5 个调节档位，调整步长为 2.5%，单日可调整次数上限为 5；CB 单日投切次数上限为 10 次；可削减负荷设置于 9、19、24、28、30、32 节点处，削减系数上、下限分别为 0.2 和 0；RE 并网的最大容量为 3.1MW；MT 爬坡率上限为 0.5，功率因数范围为超前 0.965 到滞后 0.965。部分模型参数如附录表 A1、A2 所示，其余参数见文献[14,20]。
仿真复现思路：
复现这篇文章中描述的算例需要使用特定的仿真工具和编程语言。通常，电力系统仿真和规划需要使用专门的工具，如MATLAB、Python、GAMS等，结合相应的库和数据文件。
以下是一种用Python和相关库进行算例仿真的示例思路：
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准备数据：
- 收集所需的电力系统数据，包括 IEEE33 节点配电系统的拓扑结构和节点参数，PV、WT、MT、CB、ESS的待选安装节点，设备的额定容量、效率、成本等信息，以及各种限制条件和模型参数。
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构建模型：
- 利用数学规划工具，如Pyomo、GAMS等，构建双层规划模型，其中上层模型负责投资决策，下层模型负责运行策略和调度。
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定义目标函数和约束：
- 根据文章描述的目标，定义上层和下层的优化目标函数。将各种约束条件包括节点安装限制、电池充放电限制、OLTC调整次数、CB投切次数、负荷削减等添加到模型中。
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求解模型：
- 使用求解器（如Gurobi、CPLEX）来求解构建的双层规划模型。这将产生最佳的投资和运行策略。
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结果分析：
- 分析模型的输出，包括每个节点的安装设备、发电量、能源利用率、碳排放等结果。与文章中的仿真结果进行对比，以验证模型的准确性。
以下是一个简化的Python伪代码示例，用于说明如何开始构建双层规划模型：
# 导入相关库
from pyomo.environ import *
# 创建一个空白的双层规划模型
model = ConcreteModel()
# 定义上层和下层决策变量
model.PV_installed = Var([7, 14, 17, 23, 28, 29, 31], domain=Binary)
model.WT_installed = Var([5, 8, 15, 16, 21, 28, 33], domain=Binary)
# ... 其他决策变量
# 定义上层和下层的优化目标函数
model.obj_upper = Objective(expr=..., sense=minimize)
model.obj_lower = Objective(expr=..., sense=minimize)
# 添加约束条件
model.constraints_upper = ConstraintList()
model.constraints_lower = ConstraintList()
# 添加节点安装约束
for node in [7, 14, 17, 23, 28, 29, 31]:
model.constraints_upper.add(sum(model.PV_installed[node] for node in [7, 14, 17, 23, 28, 29, 31]) <= 5)
# ... 其他约束条件
# 求解模型
solver = SolverFactory('gurobi') # 使用Gurobi求解器
results = solver.solve(model)
# 输出结果
model.display()
# 进一步分析和比较结果
请注意，上述示例代码是一个非常简化的示例，真正的复现需要考虑更多的细节和复杂性，包括数据的准备和输入、参数的设置、约束条件的详细规范等。复现时，您可能需要根据您选择的仿真工具和编程语言进行相应的配置和编程。确保您有所需的数据和库，并且能够访问相关的数学规划工具来构建和求解双层规划模型。