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这是一篇关于基于对等架构的虚拟电厂-配电网双层电碳协同调度模型的研究论文。以下是其核心内容的整理
标题
基于对等架构的虚拟电厂-配电网双层电碳协同调度模型
摘要
为适应多种低碳能源并存的碳市场建立了基于对等架构的虚拟电厂-配电网协同调度双层模型。引入碳排放流理论结合电网潮流确定节点碳排放责任。建立双层模型上层为配电网最优潮流模型下层为虚拟电厂点对点交易模型。通过目标级联分析法构建对等架构并通过共识变量实现协同调度。使用基于共识的自适应步长交替方向乘子法处理虚拟电厂间点对点交易问题促进资源消纳的同时实现隐私保护。以IEEE33节点配电网为例验证了模型的有效性。
关键词
虚拟电厂碳排放流理论目标级联分析法配电网交替方向乘子法点对点交易
研究内容
VPP-DSO双层模型框架介绍了双层模型的结构包括上层的配电网最优潮流模型和下层的虚拟电厂点对点交易模型。碳排放流理论在电网潮流计算的基础上发展实现对碳排放的追踪。VPP间P2P交易模型构建了包含光伏电站、储能装置、燃气轮机和柔性负荷的VPP模型并考虑了光伏出力的不确定性。
方法论
目标级联分析法ATC构建VPP和DSO的对等架构通过共识变量实现协同调度。基于共识的自适应步长交替方向乘子法ADMM处理虚拟电厂间点对点交易问题提高计算效率并保护隐私。
算例分析
使用改进的IEEE33节点配电网进行仿真计算设置了不同的算例方案对比了ATC法和ADMM算法在不同情况下的表现。
结论
提出的双层模型可以协同VPP和DSO的调度策略保证VPP的经济效益与隐私也保证DSO追求的配电网安全性。碳排放流理论可以辅助VPP与DSO计算自身节点应承担的碳排放责任推动新能源电能的使用促进配电网低碳运行。自适应步长法可以显著提升ADMM的计算速度且与ATC法的兼容性强不对其实迭代造成影 为了复现文章中的仿真研究我们需要遵循以下步骤并将其转化为程序语言Python代码。以下是复现仿真的总体思路和具体步骤
总体思路
数据准备收集电网的运行数据包括虚拟电厂VPP的分布式资源数据和配电网的数据。模型构建构建配电网最优潮流模型和虚拟电厂点对点交易模型。算法实现实现目标级联分析法ATC和基于共识的自适应步长交替方向乘子法ADMM。仿真运行在不同的运行场景下运行仿真并进行多次迭代直到收敛。结果分析分析仿真结果包括成本、P2P交易量、碳排放强度等并验证模型的有效性。
程序实现
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import linprog # 假设使用线性规划求解最优潮流问题# 假设有一些用于求解最优潮流和P2P交易的函数
from optimal_power_flow import solve_optimal_power_flow
from peer_to_peer_trading import solve_p2p_trading# 1. 数据准备
# 假设已有电网运行数据和虚拟电厂数据
grid_data pd.read_csv(grid_data.csv)
vpp_data pd.read_csv(vpp_data.csv)# 2. 模型构建
# 构建配电网最优潮流模型和虚拟电厂点对点交易模型
def build_models(grid_data, vpp_data):# 这里只是一个示例实际的模型构建需要根据文章中的方法实现optimal_power_flow_model solve_optimal_power_flow(grid_data)p2p_trading_model solve_p2p_trading(vpp_data)return optimal_power_flow_model, p2p_trading_model# 3. 算法实现
# 实现ATC法和ADMM算法
def atc_method(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model):# ATC法的实现需要根据文章中的描述编写passdef admm_method(p2p_trading_model):# ADMM算法的实现需要根据文章中的描述编写pass# 4. 仿真运行
def run_simulation(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model, iterations):for i in range(iterations):# 运行ATC法和ADMM算法atc_method(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model)admm_method(p2p_trading_model)# 检查收敛条件if check_convergence():break# 5. 结果分析
def analyze_results(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model):# 分析成本、P2P交易量、碳排放强度等costs calculate_costs(p2p_trading_model)emissions calculate_emissions(optimal_power_flow_model)return costs, emissions# 主程序
def main():# 构建模型optimal_power_flow_model, p2p_trading_model build_models(grid_data, vpp_data)# 运行仿真run_simulation(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model, iterations100)# 分析结果costs, emissions analyze_results(optimal_power_flow_model, p2p_trading_model)print(成本:, costs)print(碳排放强度:, emissions)# 辅助函数
def check_convergence():# 检查算法是否收敛return True # 假设收敛def calculate_costs(p2p_trading_model):# 计算成本return 1000 # 假设成本def calculate_emissions(optimal_power_flow_model):# 计算碳排放强度return 0.5 # 假设碳排放强度if __name__ __main__:main()
注意事项
上述代码是一个框架性的示例具体的函数实现如solve_optimal_power_flow、solve_p2p_trading、atc_method、admm_method等需要根据文章中的具体方法来编写。数据文件grid_data.csv和vpp_data.csv需要根据实际情况准备。程序中的算法实现如ATC和ADMM需要根据文章中的描述进行详细编写。收敛条件和成本、碳排放强度的计算也需要根据文章中的方法具体实现。 本专栏栏目提供文章与程序复现思路具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
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