文章解读与仿真程序复现思路电网技术EI\CSCD\北大核心《考虑准线需求响应的高比例新能源电力系统调度优化》
这篇文章的标题是“考虑准线需求响应的高比例新能源电力系统调度优化”。让我们逐步解读这个标题的关键部分：
1.新能源电力系统： 指的是使用新兴、可再生能源（如太阳能、风能等）的电力系统。这种系统通常与传统的化石燃料发电系统不同，更注重可持续性和环保性。
2.高比例： 强调文章关注的是具有较高比例的新能源。这可能涉及到系统中新能源占比较大，相对于传统能源的比例较高，这在电力系统中是一个重要的问题，因为新能源的可变性和间歇性可能引入一些挑战。
3.电力系统调度优化： 涉及到对电力系统进行规划和优化，以确保在各种条件下系统能够高效运行。这可能包括发电机的调度、能源的分配以及对系统中各种能源的协调。
4.考虑准线需求响应： 强调文章关注的是在调度优化中考虑准线需求响应。这可能涉及到考虑电力系统中的基准需求（即准线）以及如何对这些需求进行响应，特别是在面对高比例新能源时，确保系统稳定性和灵活性。
综合起来，这篇文章的核心关注点是如何在电力系统中，特别是当新能源比例较高时，通过调度优化考虑准线需求响应，以提高系统的可靠性、效率和适应性。这可能涉及到一系列复杂的算法和方法，以解决新能源引入所带来的调度和运行的挑战。
摘要：随着新能源装机容量与发电量占比的快速攀升，传统火电机组装机容量大幅降低，为平移新能源出力的随机性和波动性，迫切需要将负荷侧纳入调度优化。为此，本文提出一种考虑准线需求响应的高比例新能源电力系统调度模型。首先，构建考虑新能源出力存在极端出力和极端爬坡情况的不确定性场景集；其次，根据各节点负荷结构特点，刻画节点负荷响应能力差异，并加入正则化项对准线形状进行约束，在此基础上提出了考虑负荷响应能力的节点负荷准线模型；再次，将准线需求响应引入日前调度，建立高比例新能源电力系统两阶段调度优化模型；最后，通过对IEEE-30节点系统的算例分析表明，本文所提调度方法能够有效抑制新能源的不确定性，增强了高比例新能源电力系统的新能源消纳能力和电力可靠供应能力。
这段摘要描述了一项研究，重点关注随着新能源在电力系统中的装机容量和发电量占比迅速增加，导致传统火电机组的装机容量大幅下降。为了解决新能源出力的随机性和波动性，作者提出了一种高比例新能源电力系统调度模型，特别考虑了负荷侧的调度优化，以应对系统中新能源的变化。
以下是对摘要各部分的详细解读：
1.新能源装机容量与发电量占比的攀升： 描述了新能源在电力系统中的快速增长，导致传统火电机组的装机容量大幅下降。
2.负荷侧纳入调度优化的迫切需求： 提到了为了应对新能源出力的随机性和波动性，需要将电力系统中的负荷侧考虑进调度优化，以平稳地消纳新能源的波动。
3.提出的调度模型： 作者引入了一个考虑准线需求响应的高比例新能源电力系统调度模型。该模型的构建包括：
4.构建了考虑新能源出力不确定性的场景集，特别关注了极端出力和极端爬坡情况。
5.根据各节点的负荷结构特点，刻画了节点负荷响应能力的差异，并通过加入正则化项对准线形状进行约束。
6.引入了考虑负荷响应能力的节点负荷准线模型。
7.两阶段调度优化模型： 将准线需求响应引入到日前调度，建立了一个两阶段的调度优化模型，以更好地适应高比例新能源电力系统的运行。
8.实例分析结果： 最后，通过对IEEE-30节点系统的算例分析，作者得出结论，提出的调度方法能够有效抑制新能源的不确定性，同时增强了高比例新能源电力系统的新能源消纳能力和电力可靠供应能力。
综合来看，这项研究涉及了对新能源电力系统的调度优化问题的深入研究，特别关注了负荷侧的调度问题，以应对新能源引入所带来的挑战。提出的模型和方法在实例分析中表现出了有效的性能。
关键词：需求响应;节点负荷准线;高比例新能源;电力调度;
理解这些关键词可以帮助梳理本文的重点和主题：
1.需求响应： 这意味着系统能够根据需求的变化做出调整。在电力系统中，这可能涉及到负荷侧的灵活性和可调度性，即系统可以根据需求波动做出相应的调整。
2.节点负荷准线： 这是指在电力系统中，针对不同节点（可能是区域或设备），设定一种能够接受和调整负荷变化的标准或边界。节点负荷准线可能考虑了这些节点的负荷特征、可调度性等因素。
3.高比例新能源： 意味着电力系统中新能源的装机容量与发电量占比较高，可能会引发新的挑战，例如新能源的不确定性、波动性以及对传统发电方式的影响。
4.电力调度： 涉及对电力系统中各种资源（包括传统能源和新能源）的合理分配和调控，以确保系统的平稳运行、满足需求，同时最大限度地利用各种能源。
综合来看，这些关键词指向了一项研究，探讨了在面对新能源快速增长时，如何在电力系统中实现更灵活的负荷侧管理、调整节点负荷准线以应对高比例新能源的影响，并通过电力调度来实现对整个系统的有效管理和优化。
仿真算例：为验证本文所提模型的有效性和可行性，选取改进的 IEEE30 节点系统进行算例分析，其中风电场连接在节点 3 ，光伏电厂连接在节点 9 ，火电机组详细参数见文献[28]。预测负荷和新能源出力曲线采用我国西北某省测算出力数据，按该省最大负荷标幺化以后的负荷曲线如图 2 所示，按该省新能源装机容量标幺化后的新能源出力曲线如图 3 所 示，系统节点接线图见图 4。为贴近实际，本文将系统基准值设为 10000MW。系统负荷可调负荷占比均设置为 40%。弃风弃光和失负荷惩罚惩罚设置见文献[29]。模型采用 Gurobi 求解，测试硬件环境为 Intel Core i7-8550U CPU，8G。
仿真程序设计思路：
要复现上述文章中的仿真算例，您需要按照提供的参数和数据进行建模和求解。以下是一个简要的思路和示例代码（假设使用Python和Gurobi作为求解器）：
-
导入必要的库和数据：
首先，导入必要的Python库，包括Gurobi，以及处理数据的库，如NumPy和Pandas。
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
import numpy as np
import pandas as pd
2.导入系统参数和数据：
- 从提供的文献中获取系统参数和数据，包括节点信息、新能源装机容量、火电机组参数等。
# 例如，导入节点接线图数据
node_data = pd.read_csv('node_data.csv')
3.建立模型：
- 使用Gurobi创建一个优化模型，定义决策变量、约束和目标函数。
model = gp.Model("电力系统调度模型")
# 定义决策变量，例如电力生成量、负荷调整量等
power_generation = model.addVars(nodes, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="Power_Generation")
load_adjustment = model.addVars(nodes, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="Load_Adjustment")
# 添加约束条件，例如电力平衡约束
for node in nodes:
model.addConstr(power_generation[node] - load_adjustment[node] == demand[node])
# 添加其他约束，如弃风弃光和失负荷惩罚约束
# 定义目标函数，最小化成本或最大化效益
model.setObjective( ... , GRB.MINIMIZE)
4.求解模型：
- 使用Gurobi来求解定义的优化模型。
model.optimize()
5.获取和分析结果：
- 获取优化后的结果，包括各节点的电力生成量、负荷调整量等。
for node in nodes:
print(f"节点 {node}: 电力生成量 = {power_generation[node].X}, 负荷调整量 = {load_adjustment[node].X}")
# 可以进一步分析结果，计算弃风弃光和失负荷惩罚等指标
6.性能测试：
- 评估模型在给定硬件环境下的性能。
model.computeIIS()
这只是一个简要的示例，实际的模型和数据导入可能更为复杂，取决于文章中提供的具体细节和数据格式。要复现文章的仿真，您需要仔细阅读提供的文献，确保模型和数据的正确性，并根据需要进行适当的调整和扩展。